Pourquoi il n’est pas simple d’utiliser une IA open source ?

L’utilisation d’une intelligence artificielle (IA) open source peut sembler attrayante, notamment en raison de son coût nul et de la flexibilité qu’elle offre. Cependant, malgré ces avantages, il n’est pas toujours simple d’exploiter une IA open source, principalement à cause de plusieurs défis techniques, organisationnels et parfois juridiques. Voici les principales raisons pour lesquelles ce n’est pas toujours une tâche aisée :

1. Compétences techniques requises

Contrairement aux solutions IA clés en main, les modèles d’IA open source nécessitent souvent des compétences techniques avancées, notamment en programmation, apprentissage automatique (machine learning) et manipulation des données. Voici les principaux défis techniques :

• Installation et configuration : Les solutions open source requièrent souvent des environnements techniques complexes (comme Python, TensorFlow, PyTorch, etc.). Installer ces environnements, configurer les dépendances et gérer les versions peut être une tâche ardue, surtout pour les non-experts.
• Personnalisation des modèles : Les modèles open source sont rarement prêts à l’emploi. Ils doivent souvent être adaptés, entraînés ou ajustés avec des ensembles de données spécifiques. Cela demande de comprendre comment fonctionne l’algorithme sous-jacent et comment manipuler les paramètres du modèle (hyperparamètres) pour obtenir des résultats satisfaisants.
• Infrastructure : Certains modèles d’IA, notamment dans les domaines de la vision par ordinateur ou du traitement du langage naturel, nécessitent une puissance de calcul considérable. L’installation locale sur un ordinateur standard est souvent insuffisante, et il peut être nécessaire d’utiliser des serveurs puissants ou des services cloud (comme Google Cloud, AWS, ou Azure), ce qui implique des coûts et une gestion technique supplémentaire.

2. Manque de support et documentation

Les outils d’IA open source, bien qu’accompagnés de communautés actives, ne disposent souvent pas du niveau de support que l’on pourrait attendre d’un produit commercial. Voici les principaux problèmes rencontrés :

• Documentation limitée ou complexe : La documentation de certains projets open source peut être incomplète ou difficile à suivre pour les non-initiés. Elle est souvent rédigée par des développeurs pour des développeurs, et peut manquer de clarté pour les utilisateurs moins expérimentés.
• Absence de support technique : Contrairement aux solutions payantes, qui offrent souvent des services de support client, les utilisateurs d’outils open source doivent s’appuyer sur des forums communautaires ou des plateformes comme GitHub pour obtenir de l’aide. Cela peut être chronophage et frustrant lorsque des problèmes techniques complexes surviennent.
• Problèmes de compatibilité : Certaines solutions open source évoluent rapidement, et il peut arriver que des versions ou des composants ne soient plus compatibles entre eux. Cela demande une veille technique constante pour s’assurer que les différentes briques logicielles fonctionnent ensemble.

3. Besoin de données et d’entraînement

Un autre obstacle majeur à l’utilisation des IA open source est la nécessité d’entraîner ou de réentraîner les modèles avec des ensembles de données spécifiques. Cela soulève plusieurs défis :

• Collecte et préparation des données : Pour obtenir de bons résultats, il faut disposer de données de haute qualité, bien étiquetées et représentatives du problème à résoudre. Collecter ces données, les nettoyer et les formater pour qu’elles soient utilisables par le modèle peut être une tâche longue et complexe.
• Entraînement coûteux : L’entraînement des modèles d’IA, notamment ceux reposant sur l’apprentissage profond (deep learning), peut demander une puissance de calcul importante et du temps, surtout pour les grands ensembles de données. Sans des ressources informatiques adaptées (comme des GPU ou des clusters de calcul), cela peut rapidement devenir une tâche insurmontable pour des utilisateurs individuels ou des petites entreprises.

4. Maintenance et mise à jour

Les projets open source sont en constante évolution, ce qui peut compliquer leur utilisation dans le temps. Voici pourquoi :

• Mises à jour fréquentes : Les outils open source évoluent rapidement, ce qui nécessite de mettre à jour régulièrement le logiciel pour bénéficier des dernières fonctionnalités ou corrections de bugs. Cependant, ces mises à jour peuvent parfois introduire des incompatibilités ou des changements dans l’API, obligeant à modifier le code existant.
• Soutien à long terme : Certains projets open source sont abandonnés ou ne sont plus activement maintenus, ce qui peut poser problème à long terme si vous avez construit des solutions critiques autour de ces outils. Il peut alors être difficile de trouver des alternatives ou de continuer à développer le projet de manière autonome.

5. Questions juridiques et licences

Bien que l’open source soit souvent perçu comme gratuit, il existe des contraintes légales à respecter, notamment liées aux licences d’utilisation. Certains modèles ou bibliothèques d’IA open source sont distribués sous des licences restrictives qui peuvent limiter leur utilisation dans un cadre commercial. Ignorer ces licences peut entraîner des complications juridiques :

• Compréhension des licences : Certaines licences open source (comme GPL, MIT, Apache) imposent des conditions spécifiques, comme la redistribution du code source modifié. Il est essentiel de bien comprendre ces licences pour ne pas violer les termes d’utilisation, en particulier si l’outil est utilisé dans un contexte commercial.
• Propriété des données générées : Dans certains cas, l’utilisation de modèles d’IA open source peut soulever des questions sur la propriété des données générées ou des modèles entraînés, notamment lorsqu’ils s’appuient sur des ensembles de données partagés ou non propriétaires.

Conclusion

Bien que les IA open source offrent de grandes opportunités, elles ne sont pas toujours simples à utiliser, surtout pour les utilisateurs sans expertise technique approfondie. Entre les défis liés à l’installation, l’entraînement des modèles, le manque de support et les questions légales, les utilisateurs doivent être prêts à investir du temps et des ressources pour maîtriser ces outils. Cela dit, pour ceux qui disposent des compétences nécessaires ou sont prêts à relever ces défis, les IA open source restent une option puissante et flexible, capable de rivaliser avec les solutions commerciales.

Si vous vous sentez dépassé par ces outils, Nouvo Media Formation propose des formations dédiées pour vous aider à naviguer dans l’univers complexe de l’IA open source et à tirer le meilleur parti de ces technologies !