Capitole du Libre 2025

Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle est souvent associée à des modèles géants, fermés, opaques et centralisés.
Ils fonctionnent comme des boîtes noires : les données d’entraînement sont secrètes, les algorithmes non vérifiables, les modèles eux-mêmes non auditables.
On ignore d’où viennent les contenus qui les nourrissent, comment ils évoluent, et surtout à qui ils profitent.

Mais une autre voie est possible.

Dans cette conférence, vous découvrirez :

• Ce qu’est un modèle de langage réellement open source, depuis les jeux de données jusqu’aux poids du modèle, sans "secret sauce"
• Comment ces modèles peuvent devenir des communs numériques, partagés et auditables, au service de toutes et tous
• Comment des moyens publics, comme le supercalculateur Jean Zay du GENCI, permettent de construire une IA souveraine, transparente et respectueuse du RGPD et de l’AI Act

Vous comprendrez également pourquoi multiplier les modèles géants n’est pas la seule solution : nous expliquerons pourquoi il est plus pertinent, dans de nombreux cas, de s’appuyer sur des modèles plus petits, plus sobres et plus ciblés.

Nous vous présenterons enfin le principe du RAG (Retrieval-Augmented Generation), une architecture qui s’impose comme une alternative responsable aux modèles surdimensionnés. Vous apprendrez :

• Comment un RAG combine interrogation documentaire et génération contrôlée
• Pourquoi cette approche réduit les hallucinations et assure une transparence des réponses
• Comment elle garantit une meilleure maîtrise des données (conformité RGPD et sécurité)
• Pourquoi elle permet une IA plus sobre, accessible même sans infrastructures massives

En faisant le choix du Libre, nous avons construit une IA au service du bien commun, transparente dans son fonctionnement, sobre dans sa consommation, respectueuse des droits fondamentaux et adaptée aux besoins réels des citoyen·nes, des chercheur·ses, des administrations, des entreprises ou des associations.