comment maîtriser ses dépendances ?
IA open source
L’open source offre aux entreprises davantage de choix pour construire leurs projets IA. Pourtant, utiliser un modèle ouvert ne garantit pas à lui seul l’indépendance technologique. Modèles, plateformes, API, cloud ou infrastructures : à mesure que l’IA s’intègre au système d’information, la maîtrise de ces dépendances devient un véritable enjeu pour les DSI.
Le petit billet de l'Oiseau Rare
L’open source ne garantit pas l’indépendance
Après avoir multiplié les expérimentations, les entreprises cherchent désormais à transformer les POC les plus prometteurs en usages réellement déployés.
Ce passage à l’échelle change le niveau d’exigence. Un projet doit pouvoir s’intégrer au système d’information, s’appuyer sur des données fiables et fonctionner dans la durée. Tous les POC n’ont donc pas vocation à être industrialisés.
L’enjeu de cette rentrée est moins de multiplier les projets que d’identifier ceux qui peuvent réellement passer de l’expérimentation à la production.
L’open source ne garantit pas l’indépendance
L’open source apporte davantage de flexibilité dans le choix des modèles. Il offre aussi plus de possibilités pour les adapter et choisir leur environnement de déploiement.
Mais un modèle ouvert ne fonctionne jamais seul. Son utilisation peut dépendre d’un framework, d’une plateforme, d’une API, d’un fournisseur cloud ou d’une infrastructure de calcul.
Ainsi, une entreprise peut utiliser un modèle open source tout en restant fortement liée aux technologies qui l’entourent.
L’indépendance d’un projet IA se joue donc bien au-delà du modèle.
NVIDIA et Hugging Face rebattent les cartes
L’accord conclu entre NVIDIA et Hugging Face début septembre 2026 illustre bien cette évolution. NVIDIA a signé un accord définitif pour acquérir Hugging Face, avec une finalisation de l’opération attendue au premier semestre 2027.
Hugging Face occupe aujourd’hui une place importante dans l’écosystème des modèles ouverts. Selon NVIDIA, plus de 200 000 entreprises utilisent la plateforme et plus de 3 millions de modèles y sont disponibles.
De son côté, NVIDIA est fortement présent dans les infrastructures de calcul dédiées à l’IA, notamment avec ses GPU et son environnement CUDA. L’acquisition étendrait ainsi sa présence à une plateforme largement utilisée pour développer, partager et déployer des modèles ouverts.
NVIDIA s’est toutefois engagé à préserver l’ouverture de Hugging Face. Les utilisateurs doivent pouvoir continuer à choisir leurs modèles, frameworks, clouds, fournisseurs d’inférence et plateformes de calcul, sans obligation d’utiliser les infrastructures NVIDIA.
Cette opération montre surtout que l’écosystème autour d’une technologie peut évoluer, même lorsque celle-ci repose sur l’open source.
La chaîne IA se complexifie
Un projet IA repose aujourd’hui sur plusieurs couches technologiques. Au modèle s’ajoutent les données, les API, les frameworks, les plateformes, le cloud ou encore les infrastructures de calcul.
Chacune de ces briques peut créer une dépendance. Plus elles s’imbriquent, plus le remplacement d’une technologie ou d’un fournisseur peut devenir complexe.
Le risque de vendor lock-in prend alors de nouvelles formes. Il peut venir d’une API propriétaire, d’un environnement de calcul, d’un service cloud ou d’une plateforme profondément intégrée au SI.
Le problème apparaît surtout lorsqu’un changement implique de revoir plusieurs composants, de reconstruire des intégrations ou de déplacer des données.
Les dépendances IA doivent donc être envisagées à l’échelle de toute la chaîne technologique.
Pour les DSI, la maîtrise devient l’enjeu
La première difficulté consiste à savoir précisément sur quoi reposent les projets IA de l’entreprise.
Les modèles utilisés et leur provenance constituent un premier niveau de visibilité. La cartographie doit aussi prendre en compte les plateformes, API, infrastructures, fournisseurs ou licences associés.
Cependant, toutes ces briques n’ont pas la même criticité. Un composant utilisé pour une expérimentation n’a pas le même poids qu’une technologie intégrée à un processus métier stratégique.
La DSI peut alors s’interroger sur la capacité à remplacer les composants les plus structurants. Existe-t-il une alternative ? Les données restent-elles accessibles ? Quel serait l’impact d’un changement de fournisseur ?
Cette visibilité permet de distinguer une dépendance technologique maîtrisée d’un verrouillage qui pourrait limiter les choix futurs.
L’architecture comme garde-fou
Les choix d’architecture jouent ensuite un rôle essentiel pour conserver cette marge de manœuvre.
Une architecture suffisamment agnostique limite, lorsque cela est pertinent, la dépendance à un modèle, une plateforme ou un fournisseur unique. Le découplage des composants permet également de faire évoluer une brique sans remettre en cause l’ensemble du projet.
L’interopérabilité devient donc importante. Elle facilite l’intégration de différentes technologies et peut rendre un changement de solution moins complexe.
La réversibilité doit également être anticipée pour les composants critiques. Remplacer un modèle peut parfois être relativement simple. Changer une plateforme profondément intégrée au SI peut demander beaucoup plus de temps.
L’objectif n’est pas de rendre chaque technologie interchangeable, mais de conserver suffisamment de flexibilité pour faire évoluer l’architecture.
Trouver le bon niveau de dépendance
Pour autant, chercher une indépendance technologique totale serait peu réaliste.
Les grands écosystèmes IA peuvent apporter de la performance, des outils matures, des infrastructures et une rapidité de déploiement difficiles à reproduire en interne. S’appuyer sur un fournisseur peut donc être un choix parfaitement cohérent.
L’enjeu dépend surtout de la criticité du projet. Plus une technologie devient structurante pour le SI, plus les alternatives disponibles et les conditions de sortie méritent d’être anticipées.
Les contrats entrent également dans cette réflexion. La propriété et la récupération des données, les conditions de sortie ou les possibilités de migration peuvent avoir autant d’importance que les choix purement techniques.
Pour les DSI, l’enjeu n’est donc pas de supprimer toutes les dépendances, mais de savoir lesquelles accepter et jusqu’où.
En résumé :
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L’Oiseau Rare accompagne les DSI dans leurs projets IA, de l’architecture au passage à l’échelle. Nos consultants interviennent sur les enjeux d’intégration, de data, de sécurité et de gouvernance pour construire des environnements adaptés aux contraintes de l’entreprise.