Modèles d’IA à code fermé vs open source : ce qu’il faut savoir au Canada

Introduction

Le Canada est de plus en plus axé sur les données, et les équipes doivent trancher entre des IA propriétaires accessibles via des API et des modèles à poids ouverts que l’on peut exécuter sur ses propres infrastructures. Ce choix ne se limite pas à la technique: il s’aligne sur les cadres de gouvernance, la souveraineté des données et la capacité de maîtriser les risques. En 2025, le gouvernement canadien affirme son engagement pour une IA sûre et responsable, avec des corps consultatifs nouvellement mis en place, un Code de conduite volontaire sur l’IA générative et des investissements importants dans le calcul et les talents. Ces directions influencent la façon dont les organisations canadiens envisagent l’usage des IA, afin de respecter les exigences publiques et opérationnelles. Source: Le Canada avance vers une intelligence artificielle sûre et responsable et Source: Progression du travail du gouvernement numérique sur l’IA.

Cet article propose une synthèse pratique en 2026 des IA à code fermé et des poids open, avec des exemples concrets (Llama 3 de Meta et les approches à poids ouverts d’OpenAI), et une perspective claire pour le cadre budgétaire, les risques et l’alignement réglementaire dans le contexte canadien. Vous trouverez un cadre d’action pragmatique, des données et des réflexions applicables à l’échelle d’une organisation canadienne. Source: OpenAI – poids des modèles ouverts et Source: AWS – modèles à poids ouverts d’OpenAI sur AWS.

Ce que signifient réellement les modèles à code fermé vs open

Les modèles à code fermé sont le plus souvent accessibles via des API ou des services hébergés. Vous ne voyez pas les poids, les données d’entraînement ni les détails d’optimisation; vous payez l’usage. Cette approche facilite le démarrage et offre des contrôles de sécurité robustes, mais peut entraîner un verrouillage vis-à-vis du fournisseur et une moindre maîtrise des données. En pratique, cela se traduit par une mise en œuvre rapide, une conformité centralisée et des mises à jour gérées par le fournisseur. Par exemple, les offres API d’OpenAI sont une voie courante pour les entreprises qui veulent une échelle et une fiabilité sans gérer l’infrastructure sous-jacente. Source: OpenAI – weights d’un modèle ouvert.

Les modèles à poids ouverts (open-weight) ou open-source se veulent transparent et personnalisables. Les éditeurs publient les poids (et parfois les données d’entraînement), ce qui permet l’hébergement autonome, le fine-tuning et l’adaptation au cas d’usage. Cette voie offre une plus grande indépendance mais exige des ressources informatiques, une discipline de gouvernance et une sécurité renforcée, puisqu’on assume l’entière responsabilité du déploiement et des risques. L’exemple de Llama 3 de Meta illustre cette nuance: on parle d’une “open weights” plutôt que d’un code libre, avec des restrictions de licence qui influent sur l’usage commercial et le développement de dérivés. Source: TechCrunch – Llama 3 et les modèles « ouverts ». Les analyses critiques soulignent que le simple fait d’être étiqueté “open” ne garantit pas une accessibilité totale. Source: IEEE Spectrum – Llama 3 et l’IA “ouverte”.

Coûts, contrôle et personnalisation: le coût réel d’aller vers une IA à poids ouverts

Les poids ouverts restent téléchargeables gratuitement, mais il faut payer l’hébergement, le calcul et l’infrastructure pour les faire tourner. Déployer un grand modèle en production nécessite des GPU, du stockage et des outils de surveillance—et cela a un coût opérationnel non négligeable. Le calcul financier dépend fortement de l’échelle et de l’utilisation prévue. Dans les faits, certains centres peuvent trouver que l’auto-hébergement est rentable à grande échelle, surtout s’ils disposent déjà d’infrastructures privées ou hybrides et d’un volume d’usage stable. OpenAI souligne que, même si les poids sont gratuits, les coûts opérationnels dépendent de l’infrastructure choisie et des charges de travail. Source: OpenAI – GPT-OSS et Source: AWS – OpenAI open-weight models sur AWS.

Les solutions fermées et API offrent une tarification d’usage et des contrats d’entreprise, apportant une prévisibilité budgétaire et un support de conformité, mais au prix d’un contrôle moindre sur la chaîne de traitement des données et les mises à jour. L’environnement canadien met l’accent sur une utilisation responsable des données et sur la souveraineté des données, un point à prendre en compte dans toute décision d’achat. Source: Le Canada avance vers une IA sûre et responsable.

Gouvernance, risques et alignement réglementaire au Canada

Au Canada, l’État pousse à une adoption sûre et responsable de l’IA, avec des conseils et signataires qui s’engagent à respecter un Code de conduite volontaire et à investir dans l’infrastructure et la sécurité de l’IA. Pour les organisations canadiennes, cela signifie aligner le choix du modèle sur les attentes publiques en matière de risque, de transparence et de reddition de comptes. Le Groupe consultatif sur l’IA et l’Institut canadien de la sécurité de l’IA apportent des conseils techniques sur les risques et les priorités de recherche. Source: Le Canada avance vers une IA sûre et responsable et Source: Le Canada lance la première stratégie IA pour la fonction publique fédérale.

Concrètement, cela signifie d’envisager une approche en double voie: lancer un pilote d’IA à poids ouverts en environnement contrôlé et, parallèlement, maintenir une option API fermée pour les processus sensibles et critiques, afin d’assurer traçabilité et conformités. Le cadre légal et les normes canadiennes encouragent cette démarche prudente et itérative. Source: Code de conduite volontaire – Canada.

Un cadre de décision pour les organisations canadiennes

Commencez par clarifier l’usage. Si vous exigez une traçabilité complète des données, la transparence des données et la possibilité d’audit, une approche à poids ouverts (ou open-source) peut offrir le meilleur alignement avec les objectifs de gouvernance, à condition d’être respectueuse des termes de licence et des obligations de sécurité. Si votre priorité est une mise en œuvre rapide, une sécurité maîtrisée et une conformité prévisible, une solution fermée API pourrait être plus adaptée. Dans les deux cas, appliquez une discipline de gouvernance: évaluations des risques, fiches modèle, surveillance continue et audits réguliers. Source: OpenAI – weights d’un modèle ouvert et Source: Code de conduite volontaire – Canada.

Le paysage canadien favorise une posture hybride: explorer des dérivations à poids ouverts tout en restant conforme, afin de démontrer une utilisation responsable et sécurisée auprès des parties prenantes et des autorités. Cette approche permet d’apprendre rapidement tout en protégeant les données sensibles et en respectant les exigences publiques. Source: Meta – Llama 3 et les modèles « ouverts ».

Conclusion

La question open vs closed IA n’est pas une dichotomie simple; c’est un continuum qui influence votre sécurité, votre coût et votre conformité. Pour les organisations canadiens, le bon choix s’aligne sur la stratégie nationale en matière d’IA, les exigences de sécurité et les obligations de transparence et de reddition de comptes. L’approche la plus durable est de combiner une posture axée sur la gouvernance avec une flexibilité opérationnelle: piloter des expériences à poids ouverts sous des garde-fous stricts tout en conservant une API fermée fiable pour les processus critiques. Cette dualité permet d’apprendre et d’innover sans compromettre la conformité ou la confiance des clients. Source: Le Canada avance vers une IA sûre et responsable et Source: Le Canada lance la première Stratégie IA pour la fonction publique fédérale.

En fin de compte, ce qui compte, c’est votre capacité à documenter votre posture, à tester rapidement et à ajuster votre cadre de gouvernance. Les signaux canadiens montrent que les organisations qui planifient avec rigueur et s’adaptent rapidement obtiennent un avantage durable: elles respectent les règles, protègent les données et libèrent l’innovation. Les ressources officielles et les analyses spécialisées offrent des bases claires pour prendre la bonne décision dans le contexte culturel et réglementaire du Canada. Source: OpenAI – weights des modèles ouverts et Source: Le Canada et l’UE renforcent leur collaboration IA.