AT&T a passé ces dernières années à utiliser des modèles fermés et payants d’Anthropic et d’OpenAI pour le service client, la transcription d’appels et le codage. Mais à mesure que ses dépenses en IA augmentaient, l’opérateur télécom a commencé à rechercher des systèmes qu’il pouvait télécharger et modifier sans payer pour y accéder ni demander d’autorisation.¹

En mai, les modèles ouverts représentaient 20 % de l’utilisation de l’IA chez AT&T. Cette part a depuis atteint 40 % et pourrait atteindre 60 % en quelques mois, a déclaré Andy Marcus, directeur des données et de l’IA. L’entreprise a réduit certains coûts liés à l’IA de jusqu’à 80 % par rapport au début de l’année. « Nous pensons que cela pourrait être plus élevé », a déclaré Marcus à propos de la part finale des modèles ouverts.²

AT&T n’est pas seule. Airbnb et Deloitte évoluent également vers des systèmes ouverts moins coûteux et plus personnalisables, tandis que les données américaines d’OpenRouter ont montré que les modèles ouverts représentaient 58 % de l’utilisation le mois dernier, contre 10 % un an auparavant. Le rachat pour 12,9 milliards de dollars par Nvidia de la bibliothèque de modèles ouverts Hugging Face a souligné le sérieux avec lequel le secteur aborde ce virage. Jensen Huang, directeur général de Nvidia, a déclaré que l’accord rendrait l’IA « plus ouverte, plus puissante et plus accessible ».³

L’équation économique est particulièrement frappante pour les modèles développés en Chine par des entreprises telles que DeepSeek, Moonshot AI et Alibaba. Jerry Tang, directeur général d’Atlas Cloud, a déclaré que certains peuvent offrir 80 % à 90 % des capacités des modèles d’OpenAI et d’Anthropic pour 20 % du coût. « Une Mazda peut très bien vous conduire à destination, et une Maserati n’a pas beaucoup de valeur d’investissement », a-t-il déclaré.²

Pour autant, ce tournant ne constitue pas un rejet généralisé de l’IA fermée. Les entreprises privilégient toujours les systèmes propriétaires pour les tâches exigeantes de codage ainsi que pour les images et les vidéos, tandis que les modèles ouverts conviennent aux tâches plus simples et spécialisées. Et AT&T, prudente face aux préoccupations réglementaires et de confidentialité des données, affirme étudier les modèles chinois plutôt que de les utiliser ; elle a choisi des alternatives développées aux États-Unis, telles que Gemma de Google et Llama de Meta.²

Cela creuse une fracture stratégique grandissante. Dario Amodei, d’Anthropic, plaide pour des contrôles stricts sur l’IA au nom de la sécurité nationale ; Huang et Mark Zuckerberg de Meta affirment que l’ouverture est essentielle à un écosystème démocratique et équilibré. La réponse de Zuckerberg à la concurrence étrangère n’est pas la restriction, mais de meilleurs modèles nationaux : « Notre objectif devrait être de faire des modèles open source américains les meilleurs au monde. »²