OpenAI : GPTâossâ120B & 20B : IA open source âą BaskTech
CĂ©lĂšbre le grand retour de lâopen source en lançant gptâossâ120b et gptâossâ20b, ses premiers modĂšles openâweight depuis GPTâ2 (2019). Ces modĂšles sont disponibles sous licence Apache 2.0, sans restriction commerciales, et offrent aux dĂ©veloppeurs, TPE/PME, professions libĂ©rales et institutions publiques une autonomie totale : exĂ©cution locale, possibilitĂ© dâaffinage (fineâtuning), dĂ©ploiement sur site, sans frais ou abonnement payant .
Pourquoi ces modĂšles open source rĂ©volutionnent lâIA?
đïž Architecture technique et fonctionnalitĂ©s principalesStructure des modĂšles (MixtureâofâExperts)
- gptâossâ120b : environ 117â120 milliards de paramĂštres, avec 36 couches, 128 experts par couche, dont 4 sont activĂ©s par token â cela rĂ©duit le coĂ»t dâinfĂ©rence tout en assurant un raisonnement puissant .
- gptâossâ20b : 21âŻmilliards de paramĂštres, avec 24 couches, 32 experts par couche et 4 actifs par token .
gptâossâ120B vs gptâossâ20B : capacitĂ© et performances:
Optimisations techniques
- Attention alternĂ©e dense/sparse, mise en Ćuvre de Rotary Positional Embedding (RoPE), grouped multi-query attention (groupe de taille 8), et prĂ©cision 4âbits MXFP4 pour lâinfĂ©rence .
- Contexte de 128âŻ000 tokens : permet de traiter jusquâĂ 300â400 pages en une seule requĂȘte, idĂ©al pour des documents longs ou des workflows RAG (retrievalâaugmented generation) .
âïž CapabilitĂ©s dâusage : raisonnement, outils et agents intĂ©grĂ©s
- Les deux modĂšles supportent le chain-of-thought reasoning (CoT) et lâappel de fonctions (fonction calling), ce qui les rend adaptĂ©s Ă des tĂąches complexes, de lâanalyse juridique Ă lâassistance comptable automatisĂ©e .
- CompatibilitĂ© Ă©tendue dâintĂ©gration : Hugging Face, Azure AI Foundry, AWS, Databricks, Cloudflare, Vercel⊠ils peuvent ĂȘtre utilisĂ©s avec des interfaces comme Ollama, LM Studio, ou des modules Docker pour exĂ©cuter des navigateurs ou interprĂ©teurs Python (via Exa API) .
- Niveau de raisonnement configurable (low, medium, high) selon priorités latence/performance.
đ Performance comparĂ©e Ă dâautres modĂšles OpenAI
ModĂšle | Taille effective (GIF) | Ăvaluation benchmark | Score GPQAâŻDiamond |
gptâossâ120b | ââŻ117âŻB total / 5.1âŻB token actif | Comparable Ă o4âmini, trĂšs proche de GPTâ4o | ~âŻ80âŻ% (vs 83âŻ% pour o3) |
gptâossâ20b | ââŻ21âŻB total / 3.6âŻB token actif | Ă niveau du o3âmini, voire supĂ©rieur sur certains tests | ~âŻ71â77âŻ% selon benchmark |
Benchmarks spécialisés :
- Codeforces : gptâossâ120b atteint les performances dâOpenAI o3.
- Humanityâs Last Exam (HLE) : ~âŻ19âŻ% pour gptâossâ120b vs 24,9âŻ% pour o3 avec outils.
- GPQA Diamond : gptâossâ120b ~âŻ80âŻ% vs 83âŻ% avec o3, gptâossâ20b ~âŻ71âŻ%.
Au global, ces modÚles offrent une performance proche ou parfois dépassant les modÚles propriétaires de taille similaire.
- Sécurité, licence Apache et alignement avec les enjeux régionaux?
đ SĂ©curitĂ© et audits rigoureux OpenAI a soumis les modĂšles Ă des protocoles de sĂ©curitĂ© complets :
- Suppression proactive de donnĂ©es sensibles durant lâentraĂźnement (chimiques, biologiques, cybersĂ©curitĂ©).
- EntraĂźnements adverses (malicious fineâtuning) pour tester les dĂ©rives potentielles.
- Collaboration avec SecureBio, et cadrage via le Preparedness Framework : mĂȘme dans des scĂ©narios hostiles, gptâossâ120b reste en dessous des seuils critiques, mĂȘme aprĂšs fineâtuning malveillant .
đŻ Pourquoi OpenAI redevient open source
- Face Ă la concurrence croissante des modĂšles chinois (DeepSeek, Qwen 3) ou europĂ©ens (Mistral, Meta LLaMA, GLMâ4.5), OpenAI veut prĂ©server son leadership tout en dĂ©mocratisant lâaccĂšs .
- Stratégie hybride :
- Gratuits & libres pour les développeurs et chercheurs.
- Services payants de fine-tuning, déploiement sécurisé et support pour entreprises.
đ Cas dâusage pour les professions libĂ©rales et TPE/PMEPour les cabinets de conseils, experts-comptables, avocats ou formateurs :
- Automatisation de la rédaction (rapports complexes, synthÚses juridiques, comptes rendus médicaux).
- Assistant agentif local : exĂ©cution de code ou dâappels API, recherche web via navigateur intĂ©grĂ©, workflow autonome sans connexion cloud.
- Confidentialité garantie : les données restent en local ou derriÚre un firewall, hors cloud public.
- Customisation : affinez sur vos donnĂ©es mĂ©tier (contrats, dossiers patientsâŠ), dĂ©ployez dans un environnement compliance/non-cloud.
Pour les agences web ou intégrateurs no-code (comme avec Webflow) :
- IntĂ©grez gptâoss dans des flux automatisĂ©s via APIs internes.
- Développez des outils générateurs de contenu SEO, support client automatisé, agents intelligents.
- Profitez dâun contexte long (128âŻk tokens) pour gĂ©rer de grands documents ou bases de connaissances.
𧩠Déploiement et disponibilité
- TĂ©lĂ©chargement libre sur Hugging Face (gptâossâ120b et 20b), GitHub pour les tokenizers et modĂšles de rĂ©fĂ©rence .
- Disponibles sur Azure AI Foundry, Windows AI Foundry (bientĂŽt MacOS), Databricks, AWS/GCP via Foundation Model API .
OpenAI lance Ă©galement un programme RedâTeaming de 500âŻ000âŻUSD sur Kaggle, avec publication des rapports et donnĂ©es dâĂ©valuation pour promouvoir la recherche open source en sĂ©curitĂ© IA .
â ïž Limitations & critiques observĂ©es Des retours rĂ©cents (notamment sur Reddit) mentionnent des critiques : âUnderwhelmed⊠excessive censorship, high hallucination rates, performance worse que LlamaâŻ4 V2, K2, DeepSeek V3â .
Il est crucial de rĂ©aliser vos propres Ă©valuations sur les cas dâusage spĂ©cifiques avant un dĂ©ploiement productif. En conclusion, gptâossâ120b et gptâossâ20b incarnent une Ă©tape majeure vers une IA rĂ©ellement accessible, transparente et performante pour les professionnels.
Lâarchitecture avancĂ©e (MoE), la licence permissive, la compatibilitĂ© avec un vaste Ă©cosystĂšme technique, et une couverture sĂ©curitĂ© rigoureuse en font des outils puissants pour automatiser, raisonner, coder et dĂ©ployer localement, tout en prĂ©servant confidentialitĂ© et contrĂŽle.
Si vous souhaitez un accompagnement spĂ©cifique pour : La BaskTech peut vous proposer une stratĂ©gie technique professionnelle complĂšte, adaptĂ©e Ă votre cas dâusage.
- DĂ©ployer un agent local ou cloudâprivĂ©
- Effectuer un fineâtuning sur donnĂ©es mĂ©tiers
- Intégrer dans un écosystÚme no-code ou Webflow
- Architecturer un workflow automatisĂ© agentâique