Les 9 meilleurs modèles d'apprentissage automatique open source pour 2026 et leurs applications

Avantages de l'utilisation des LLM open source

Le choix de modèles linguistiques open source plutôt que propriétaires présente de nombreux avantages à court et à long terme. Vous trouverez ci-dessous une liste des raisons les plus convaincantes :

Renforcement de la sécurité et de la confidentialité des données

L'une des principales préoccupations liées à l'utilisation de modèles linguistiques propriétaires est le risque de fuite de données ou d'accès non autorisé à des données sensibles par le fournisseur du modèle linguistique. En effet, plusieurs controverses ont déjà eu lieu concernant l'utilisation présumée de données personnelles et confidentielles à des fins de formation.

En utilisant un LLM open source, les entreprises seront seules responsables de la protection des données personnelles, car elles en conserveront le contrôle total.

Réduction des coûts et dépendance vis-à-vis des fournisseurs

La plupart des LLM propriétaires nécessitent une licence pour être utilisés. À long terme, cela peut représenter une dépense importante que certaines entreprises, en particulier les PME, pourraient ne pas être en mesure de supporter. Ce n'est pas le cas des LLM open source, qui sont généralement gratuits.

Il est toutefois important de noter que l'exécution des LLM nécessite des ressources considérables, même pour la seule inférence, ce qui signifie que vous devrez généralement payer pour l'utilisation de services cloud ou d'une infrastructure puissante.

Transparence du code et personnalisation du modèle linguistique

Les entreprises qui choisissent les LLM open source auront accès au fonctionnement des LLM, y compris leur code source, leur architecture, leurs données d'entraînement et leur mécanisme d'entraînement et d'inférence. Cette transparence constitue la première étape pour un examen minutieux, mais également pour la personnalisation.

Étant donné que les LLM open source sont accessibles à tous, y compris leur code source, les entreprises qui les utilisent peuvent les personnaliser en fonction de leurs besoins spécifiques.

Soutien actif à la communauté et promotion de l'innovation

Le mouvement open source vise à démocratiser l'utilisation et l'accès aux technologies LLM et d'IA générative. Permettre aux développeurs d'examiner le fonctionnement interne des LLM est essentiel pour le développement futur de cette technologie. En réduisant les obstacles à l'entrée pour les codeurs du monde entier, les LLM open source peuvent favoriser l'innovation et améliorer les modèles en réduisant les biais et en augmentant la précision et les performances globales.

Réduire l'empreinte environnementale de l'IA

Suite à la popularisation des LLM, les chercheurs et les organismes de surveillance environnementale expriment leurs préoccupations concernant l'empreinte carbone et la consommation d'eau nécessaires au fonctionnement de ces technologies. Les LLM propriétaires publient rarement des informations sur les ressources nécessaires à leur formation et à leur fonctionnement, ni sur leur empreinte environnementale.

Grâce au LLM open source, les chercheurs ont davantage de possibilités d'accéder à ces informations, ce qui peut ouvrir la voie à de nouvelles améliorations visant à réduire l'empreinte environnementale de l'IA.

Les 9 meilleurs modèles linguistiques open source pour 2026

1. GLM 4.6

GLM-4.6 est un modèle linguistique de nouvelle génération qui succède au GLM-4.5. Il est conçu pour améliorer les flux de travail des agents, fournir une assistance solide en matière de codage, faciliter le raisonnement avancé et générer un langage naturel de haute qualité. Ce modèle est destiné à la fois aux environnements de recherche et de production. Il se concentre sur la compréhension dans un contexte plus large, l'inférence assistée par des outils et une rédaction qui s'aligne plus naturellement sur les préférences des utilisateurs.

Source :zai-org/GLM-4.6

Par rapport à GLM-4.5, GLM-4.6 apporte plusieurs améliorations significatives : la fenêtre contextuelle a été étendue de 128 000 à 200 000 tokens, ce qui permet d'effectuer des tâches agentives plus complexes. Les performances de codage ont également été améliorées, ce qui se traduit par des scores de référence plus élevés et des résultats plus solides dans les applications concrètes. 

GLM-4.6 affiche des gains significatifs dans huit benchmarks publics liés aux agents, au raisonnement et au codage, surpassant GLM-4.5 et démontrant des avantages concurrentiels par rapport à des modèles de premier plan tels que DeepSeek-V3.1-Terminus et Claude Sonnet 4.

2. gpt-oss-120B

gpt-oss-120b est le modèle phare de la série gpt-oss, les modèles à poids ouvert d'OpenAI conçus pour le raisonnement avancé, les tâches agentives et les workflows de développement polyvalents. Cette série comprend deux versions : gpt-oss-120b, destinée à des cas d'utilisation généraux de niveau production qui nécessitent un raisonnement de haut niveau et peuvent fonctionner sur un seul GPU de 80 Go (avec 117 milliards de paramètres, dont 5,1 milliards actifs) ; et gpt-oss-20b, optimisée pour une latence réduite et des déploiements locaux ou spécialisés (avec 21 milliards de paramètres et 3,6 milliards actifs). Les deux modèles sont formés à l'aide du format Harmony Response et doivent être utilisés avec le cadre Harmony pour fonctionner efficacement.

Source : Présentation de gpt-oss | OpenAI

Le gpt-oss-120b offre également des efforts de raisonnement configurables : faible, moyen ou élevé, afin d'équilibrer la profondeur et la latence. Il offre un accès complet à la chaîne de pensée à des fins de débogage et d'audit. Ces modèles peuvent être ajustés et sont dotés de capacités agentiques intégrées, telles que l'appel de fonctions, la navigation sur le Web, l'exécution de code Python et les sorties structurées. 

Grâce à la quantification MXFP4 des poids MoE, gpt-oss-120b peut fonctionner sur un seul GPU de 80 Go, tandis que gpt-oss-20b peut fonctionner dans un environnement de 16 Go. Veuillez consulter notre article sur les 10 méthodes pour accéder gratuitement à GPT-OSS 120B.

3. Qwen3 235B 2507

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 est le modèle phare sans capacité de réflexion de la famille Qwen3-MoE. Il est conçu pour suivre des instructions avec une grande précision, effectuer des raisonnements logiques rigoureux, comprendre des textes multilingues, traiter des mathématiques, des sciences, du codage, utiliser des outils et accomplir des tâches nécessitant des contextes très longs. Il s'agit d'un modèle linguistique causal mixte d'experts (MoE) comportant un total de 235 milliards de paramètres, dont 22 milliards sont actifs (utilisant 128 experts, dont 8 actifs à la fois). Le modèle comprend 94 couches, inclut un mécanisme GQA avec 64 têtes de requête et 4 têtes clé-valeur, et dispose d'une fenêtre contextuelle native de 262 000 jetons, qui peut être étendue à environ 1,01 million de jetons.

La dernière mise à jour Instruct-2507 apporte des améliorations significatives aux capacités générales et élargit la couverture des connaissances à longue traîne dans plusieurs langues. Il offre également un alignement des préférences nettement amélioré pour les tâches ouvertes et améliore la qualité de l'écriture, en particulier pour la compréhension de contextes longs de plus de 256 000 caractères.

Dans les tests de performance publics, il affiche des résultats remarquables. Dans la pratique, cela positionne Instruct-2507 comme un modèle non pensant de premier plan, surpassant à la fois la variante non pensante précédente Qwen3-235B-A22B et ses principaux concurrents tels que DeepSeek-V3, GPT-4o, Claude Opus 4 (non pensant) et Kimi K2.

Vous pouvez en savoir plus sur Qwen3 dans notre article complet.

4. DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek-V3.2-Exp est une version intermédiaire expérimentale qui mènera à la prochaine génération de l'architecture DeepSeek. Il s'appuie sur V3.1-Terminus et introduit DeepSeek Sparse Attention afin d'améliorer l'efficacité de la formation et de l'inférence, en particulier dans les scénarios à contexte long. Ce modèle vise à améliorer l'efficacité du transformateur pour des séquences prolongées tout en conservant la qualité de sortie attendue de la gamme Terminus. 

Source : DeepSeek-V3.2-Exp

Le principal résultat de cette version est qu'elle correspond aux capacités globales de la version 3.1-Terminus tout en offrant des améliorations significatives en termes d'efficacité pour les tâches à contexte long. Les évaluations et les analyses réalisées par des tiers indiquent que ses performances sont comparables à celles de Terminus, avec une réduction notable des coûts de calcul. Cela confirme qu'une attention modérée peut améliorer l'efficacité sans compromettre la qualité.

Veuillez consulter notre guide complet sur DeppSeek-V3.2-Exp pour travailler sur un projet de démonstration.

5. DeepSeek R1 0528

DeepSeek-R1 a bénéficié d'une mise à jour mineure vers la version DeepSeek-R1-0528, qui améliore ses capacités de raisonnement et d'inférence grâce à une puissance de calcul accrue et à des optimisations algorithmiques post-formation. En conséquence, des améliorations significatives ont été observées dans divers domaines, notamment les mathématiques, la programmation et la logique générale. Les performances globales se rapprochent désormais de celles des systèmes leaders tels que O3 et Gemini 2.5 Pro. 

Outre les capacités brutes, cette mise à jour met l'accent sur l'utilité pratique grâce à de meilleurs workflows d'appel de fonctions et de codage, reflétant ainsi une volonté de produire des résultats plus fiables et axés sur la productivité.

Source : deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528

Par rapport à la version précédente DeepSeel R1, le modèle amélioré présente des progrès substantiels en matière de raisonnement complexe. Par exemple, lors de l'examen AIME 2025, la précision est passée de 70 % à 87,5 %, grâce à une réflexion analytique plus approfondie (le nombre moyen de jetons par question étant passé d'environ 12 000 à 23 000).

Des évaluations plus larges montrent également des tendances positives dans des domaines tels que les connaissances, le raisonnement et les performances en codage. Parmi les exemples, citons les améliorations apportées à LiveCodeBench, aux classements Codeforces, à SWE Verified et à Aider-Polyglot, qui témoignent d'une meilleure capacité à résoudre des problèmes et de compétences supérieures en matière de codage dans le monde réel.

6. Apriel-v1.5-15B-Penseur

Apriel-1.5-15b-Thinker est un modèle de raisonnement multimodal de la série Apriel SLM de ServiceNow. Il offre des performances compétitives avec seulement 15 milliards de paramètres, visant des résultats de pointe dans les limites d'un budget GPU unique. Ce modèle ajoute non seulement des capacités de raisonnement visuel au modèle précédent, qui ne traitait que du texte, mais il renforce également ses capacités de raisonnement textuel. 

En tant que deuxième modèle de la série Reasoning, il a fait l'objet d'un pré-entraînement continu et approfondi dans les domaines du texte et de l'image. La phase post-formation comprend un ajustement supervisé (SFT) basé uniquement sur du texte, sans aucun SFT spécifique aux images ni apprentissage par renforcement. Malgré ces contraintes, le modèle vise une qualité de pointe en matière de raisonnement textuel et visuel pour sa taille. 

Source : ServiceNow-AI/Apriel-1.5-15b-Thinker

Conçu pour fonctionner sur un seul GPU, il privilégie le déploiement pratique et l'efficacité. Les résultats de l'évaluation indiquent une forte aptitude à être utilisé dans des applications concrètes, avec un score de 52 sur l'indice d'analyse artificielle, ce qui positionne le modèle de manière compétitive par rapport à des systèmes beaucoup plus importants. Ce score reflète également sa couverture par rapport à ses principaux concurrents compacts et pionniers, tout en conservant un format réduit adapté à une utilisation en entreprise.

7. Kimi K2 0905

Kimi-K2-Instruct-0905 est le modèle le plus récent et le plus perfectionné de la gamme Kimi K2. Il s'agit d'un modèle linguistique de pointe de type « Mixture-of-Experts », comprenant un total de 1 billion de paramètres et 32 milliards de paramètres activés. Ce modèle est spécialement conçu pour les processus de raisonnement et de codage haut de gamme.

K2-Instruct-0905 améliore considérablement la capacité de K2 à traiter des tâches à long terme grâce à une fenêtre contextuelle de 256 000 jetons, soit une augmentation par rapport aux 128 000 jetons précédents. Il vise à prendre en charge des cas d'utilisation robustes basés sur des agents, notamment le chat assisté par des outils et l'aide au codage. En tant que produit phare de la série K2 Instruct, il met l'accent sur une ergonomie et une fiabilité optimales pour les développeurs, afin de garantir des applications de qualité professionnelle.

Source : Kimi K2 : Intelligence artificielle ouverte

Ce modèle met l'accent sur trois domaines clés : une intelligence de codage améliorée pour les tâches basées sur des agents, qui montre des améliorations notables dans les benchmarks publics et les applications du monde réel ; une interface utilisateur améliorée qui renforce à la fois l'esthétique et la fonctionnalité ; et une longueur de contexte étendue à 256 000 tokens qui permet des boucles de planification et d'édition plus étendues.

8. Llama Nemotron Super 49B v1.5

Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 est un modèle amélioré de 49 milliards de paramètres de la gamme Nemotron de NVIDIA, dérivé du modèle Llama-3.3-70B-Instruct de Meta. Il est spécialement conçu comme modèle de raisonnement pour les tâches de chat et d'agent alignées sur l'humain, telles que la génération augmentée par la récupération (RAG) et l'appel d'outils.

Ce modèle a subi une formation complémentaire afin d'améliorer ses capacités de raisonnement, l'alignement des préférences et l'utilisation des outils. Il prend également en charge les flux de travail à contexte long pouvant atteindre 128 000 jetons, ce qui le rend adapté aux applications complexes en plusieurs étapes.

Source : nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5

En combinant une formation postérieure ciblée sur le raisonnement et les comportements des agents avec une prise en charge des tâches à contexte long, Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5 offre une solution équilibrée aux développeurs qui ont besoin de capacités de raisonnement avancées et d'outils robustes sans sacrifier l'efficacité d'exécution.

9. Mistral-petit-2506

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 représente une mise à niveau significative par rapport à Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503, améliorant le suivi des instructions, réduisant les erreurs de répétition et fournissant un modèle d'appel de fonction plus robuste, tout en conservant ou en améliorant légèrement les capacités globales. En tant que modèle d'instruction à 24 paramètres B, il est largement accessible sur toutes les plateformes, y compris les marchés AWS, où il est reconnu pour son amélioration de la conformité aux instructions.

Source : mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506

En comparaison directe avec la version 3.1, Small-3.2 présente des améliorations notables en termes de qualité et de fiabilité de l'assistant. Il améliore les performances de suivi des instructions sur Wildbench v2 (de 55,6 % à 65,33 %) et Arena Hard v2 (de 19,56 % à 43,1 %), tandis que la précision interne du suivi des instructions passe de 82,75 % à 84,78 %. Les échecs de répétition sur les invites difficiles sont réduits de moitié (de 2,11 % à 1,29 %). Par ailleurs, les performances en STEM restent comparables, avec 69,42 % pour MATH et 92,90 % pour HumanEval+ Pass@5.

Comparatif des meilleurs modèles d'apprentissage automatique open source en 2026

Dans le tableau ci-dessous, vous trouverez une comparaison des modèles haut de gamme : 

Choisir le modèle LLM open source adapté à vos besoins

L'espace LLM open source connaît une expansion rapide. Aujourd'hui, il existe beaucoup plus de LLM open source que de LLM propriétaires, et l'écart de performances pourrait bientôt être comblé grâce à la collaboration des développeurs du monde entier pour améliorer les LLM actuels et en concevoir de plus optimisés.

Dans ce contexte dynamique et passionnant, il peut être difficile de sélectionner le modèle d'apprentissage automatique open source le mieux adapté à vos besoins. Voici une liste de certains des facteurs à prendre en considération avant de choisir un modèle LLM open source spécifique :

• Que souhaitez-vous faire ? C'est la première question que vous devez vous poser. Les modèles linguistiques open source sont toujours accessibles, mais certains d'entre eux ne sont publiés qu'à des fins de recherche. Par conséquent, si vous envisagez de créer une entreprise, soyez conscient des éventuelles restrictions en matière de licences.
• Pourquoi avez-vous besoin d'un LLM ? Ceci est également de la plus haute importance. Les LLM sont actuellement en vogue. Tout le monde en parle et évoque leurs possibilités infinies. Cependant, si vous pouvez développer votre idée sans avoir besoin de LLM, il est préférable de ne pas les utiliser. Ce n'est pas obligatoire (et vous économiserez probablement beaucoup d'argent et éviterez une utilisation supplémentaire des ressources).
• Quel niveau de précision est nécessaire ? Il s'agit d'un aspect important. Il existe une relation directe entre la taille et la précision des modèles linguistiques de pointe. Cela signifie, dans l'ensemble, que plus le LLM est important en termes de paramètres et de données d'entraînement, plus le modèle sera précis. Par conséquent, si vous avez besoin d'une grande précision, il est recommandé d'opter pour des LLM plus importants, tels que LLaMA ou Falcon.
• Quel montant souhaitez-vous investir ? Ceci est étroitement lié à la question précédente. Plus le modèle est grand, plus il faudra de ressources pour le former et le faire fonctionner. Cela implique des infrastructures supplémentaires à utiliser ou une facture plus élevée de la part des fournisseurs de services cloud si vous souhaitez exploiter votre LLM dans le cloud. Les LLM sont des outils puissants, mais leur utilisation nécessite des ressources considérables, même pour les versions open source.
• Pouvez-vous atteindre vos objectifs avec un modèle pré-entraîné ? Pourquoi investir de l'argent et de l'énergie dans la formation de votre LLM à partir de zéro alors que vous pouvez simplement utiliser un modèle pré-entraîné ? Il existe de nombreuses versions de modèles linguistiques open source formés pour un cas d'utilisation spécifique. Si votre idée correspond à l'un de ces cas d'utilisation, n'hésitez pas.

Améliorer les compétences de votre équipe grâce à l'IA et aux LLM

Les modèles linguistiques open source ne sont pas réservés aux projets ou aux intérêts individuels. Alors que la révolution de l'IA générative continue de s'accélérer, les entreprises reconnaissent l'importance cruciale de comprendre et de mettre en œuvre ces outils. Les LLM sont déjà devenus essentiels pour alimenter les applications d'IA avancées, des chatbots aux tâches complexes de traitement des données. Veiller à ce que votre équipe maîtrise les technologies d'IA et de LLM n'est plus seulement un avantage concurrentiel, c'est une nécessité pour assurer la pérennité de votre entreprise.

Si vous êtes chef d'équipe ou chef d'entreprise et que vous souhaitez doter votre équipe de compétences en matière d'IA et de LLM, DataCamp for Business propose des programmes de formation complets qui peuvent aider vos employés à acquérir les compétences nécessaires pour tirer parti de ces outils puissants. Nous proposons :

• Parcours d'apprentissage ciblés en IA et LLM: Personnalisable afin de s'adapter aux connaissances actuelles de votre équipe et aux besoins spécifiques de votre entreprise, couvrant tous les aspects, des concepts de base de l'IA au développement avancé des modèles LLM.
• Pratique concrète de l'IA: Projets concrets axés sur la création et le déploiement de modèles d'IA, y compris l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique (LLM) populaires tels que GPT-4 et des alternatives open source.
• Suivi des progrès en matière de compétences en IA: Outils permettant de suivre et d'évaluer les progrès de votre équipe, en veillant à ce qu'elle acquière les compétences nécessaires pour développer et mettre en œuvre efficacement des solutions d'IA.

Investir dans l'amélioration des compétences en matière d'IA et de LLM permet non seulement de renforcer les capacités de votre équipe, mais également de positionner votre entreprise à la pointe de l'innovation, vous permettant ainsi d'exploiter pleinement le potentiel de ces technologies transformatrices. Veuillez contacter notre équipe pour demander une démonstration et commencer dès aujourd'hui à constituer votre main-d'œuvre prête pour l'IA.

Conclusion

Les modèles linguistiques open source connaissent actuellement un essor remarquable. Compte tenu de leur évolution rapide, il semble que le domaine de l'IA générative ne sera pas nécessairement monopolisé par les grands acteurs qui ont les moyens de développer et d'utiliser ces outils puissants.

Nous n'avons observé que huit modèles linguistiques open source, mais leur nombre est en réalité beaucoup plus élevé et augmente rapidement. Chez DataCamp, nous continuerons à fournir des informations sur les dernières actualités dans le domaine des LLM, en proposant des cours, des articles et des tutoriels sur les LLM. Pour l'instant, veuillez consulter notre liste de ressources sélectionnées :

• Cours sur les concepts des grands modèles linguistiques (LLM)
• Cursus de développement de modèles linguistiques à grande échelle
• Comment développer des applications LLM avec LangChain
• Comment former un LLM avec PyTorch
• LlamaIndex : Ajout de données personnelles aux modèles d'apprentissage automatique à grande échelle (LLM)
• Les avantages et inconvénients de l'utilisation des LLM dans le cloud par rapport à leur exécution en local
• LLM et SLM