Chapitre 10 : Outils Propriétaires vs Open Source

1. Modèles Propriétaires (Closed Source)

Exemples : GPT-4 (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic).

• ✅ Avantages : Performance maximale, facile à utiliser (API clé en main), aucune maintenance serveur.
• ❌ Inconvénients : Payant, vos données partent aux USA (souvent), "Boîte noire" (on ne sait pas comment c'est fait).

2. Modèles Open Source (ou Open Weights)

Exemples : Llama (Meta), Mistral (Mistral AI), Bloom.

• ✅ Avantages : Gratuit (le modèle), transparence, souveraineté (vous pouvez l'installer sur VOS serveurs en France).
• ❌ Inconvénients : Demande des compétences techniques (DevOps) et des gros serveurs (GPU) pour tourner.

3. Lequel choisir ?

• Pour un étudiant/indépendant : Propriétaire (ChatGPT).
• Pour une PME : Propriétaire via API sécurisée.
• Pour une Banque/Ministère : Open Source hébergé en interne (On-premise) pour la sécurité absolue.

4. Exercice pratique

L'IA et la souveraineté :

• Recherchez sur Google ce qu'est "Mistral AI".
• Dans quelle catégorie (Propriétaire ou Open Source) se situe cette entreprise française ?
• Pourquoi est-ce important pour un pays d'avoir ses propres modèles ?

5. Mini-projet : Audit de sécurité

Objectif : Évaluer les risques de données.

• Imaginez que vous travaillez pour un cabinet d'avocats.
• Vous devez résumer 50 dossiers confidentiels.
• Faites un tableau comparatif :
  1. Option A : Utiliser ChatGPT gratuit (Risque ?).
  2. Option B : Utiliser Claude Enterprise (Risque ?).
  3. Option C : Installer Llama-3 sur un serveur interne (Risque ?).