# Poids ouverts (open weights)

> Un modèle à poids ouverts est un modèle dont les paramètres entraînés (les poids) sont publiés en téléchargement : vous pouvez l'exécuter et, en général, le fine-tuner, selon sa licence. Ce n'est pas la même chose que l'open source : les poids sont diffusés, mais le code d'entraînement, les données et la recette ne le sont généralement pas, si bien qu'on ne peut ni reproduire ni auditer complètement sa fabrication.

- Updated: 2026-08-11
- Canonical: https://geotoolbox.ai/fr/glossary/poids-ouverts

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« Poids ouverts, pas open source » : c'est la distinction que la plupart des articles laissent de côté. DeepSeek, Qwen ou Kimi K3 publient des poids téléchargeables, souvent sous licence permissive, mais c'est autre chose que la définition logicielle de l'open source, qui suppose aussi l'accès au code source et la possibilité de tout reconstruire à partir de zéro. L'Open Source Initiative a publié une définition formelle de l'IA open source (v1.0, octobre 2024) qui place la barre bien plus haut : le code d'entraînement et d'inférence, les poids du modèle, et assez d'informations sur les données d'entraînement pour qu'une personne compétente reconstruise un système substantiellement équivalent — le jeu de données brut, lui, n'est pas exigé. Presque aucun modèle à poids ouverts n'y satisfait.

L'intérêt : les poids ouverts permettent à une entreprise d'héberger elle-même un modèle performant, de l'affiner sur ses données privées et de le faire tourner sans rien envoyer à un fournisseur. La licence, elle, continue de régir l'usage commercial, et certaines sont « modifiées » : celle de la famille K2 de Kimi ajoute une obligation d'attribution à grande échelle, et la licence Kimi K3 sur mesure, livrée avec le modèle phare de 2026, va plus loin en imposant un accord distinct dès qu'un opérateur de modèle en tant que service dépasse 20 millions de dollars de revenus sur douze mois glissants. Lisez toujours la fiche du modèle plutôt que de vous fier au label « open source », employé de façon très approximative dans le secteur.