Sur le blog de Together AI, Charles Zedlewski, ancien cadre de Cloudera, aujourd’hui Chief Product Officer chez Together, affirme une conviction forte : l’avenir de l’intelligence artificielle passera par l’open source. Et ce n’est pas un vœu pieux — c’est une tendance concrète qui s’accélère. Explications.
Pour Zedlewski, l’intelligence artificielle marque la plus grande transition technologique depuis le web. Et comme pour les navigateurs, les systèmes d’exploitation ou les bases de données avant elle, l’histoire montre que l’open source finit toujours par s’imposer : plus flexible, moins coûteux, plus adapté aux besoins des développeurs. C’est d’autant plus vrai en IA, où les modèles sont souvent entraînés sur des données publiques, les interfaces se ressemblent beaucoup, la portabilité est cruciale et l’adaptation aux cas d’usage dépend fortement de la liberté laissée par les licences.
Qu’est-ce que la “frontière” de l’IA ?
Le terme frontier, au cœur de l’article, désigne les limites actuelles de l’innovation en intelligence artificielle. Là où naissent les nouveaux usages, les nouveaux modèles, les nouvelles architectures. C’est la pointe, le front d’exploration. Contrairement à ce que veulent croire certains grands laboratoires propriétaires, la frontière de l’IA ne se joue plus seulement dans les labos fermés, avec leurs modèles verrouillés et leurs GPU alignés comme des torches. Aujourd’hui, de plus en plus d’avancées viennent de la communauté open source.
La “frontier” est ouverte, explique Zedlewski : c’est-à-dire que les percées les plus récentes sont publiques, collaboratives, souvent reproductibles, et s’améliorent rapidement.
Parmi les modèles open source récemment « à la frontière » :
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Llama 3 a révolutionné l’accessibilité de l’IA avec des coûts réduits de 80 %.
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Deepseek R1 a innové avec son architecture “mixture of experts”.
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Qwen3 est le premier modèle de base conçu pour le hybrid reasoning.
Together AI se veut une « passerelle vers l’innovation libre »
Pour rendre cette frontière utilisable en production, il faut plus qu’un dépôt GitHub. C’est là que Together AI intervient : la startup construit une plateforme cloud pour faciliter le déploiement, l’adaptation et l’entraînement des modèles open source, en masquant leur complexité technique. Objectif : permettre aux développeurs de tous niveaux d’exploiter les modèles open source, de les ajuster à leur infrastructure, à leur secteur, à leurs contraintes — que ce soit sur le cloud, en edge, ou en datacenter isolé.
Zedlewski termine sur une note personnelle : après avoir contribué au succès de Cloudera (big data) et Temporal (durabilité d’exécution), il voit dans Together AI le prochain jalon d’une infrastructure libre, performante et à la hauteur des ambitions de l’IA. Il appelle les développeurs, les chercheurs, les ingénieurs produits à le rejoindre.
