Open weights
Open weights = le modèle téléchargeable librement
Un modèle open weights (à poids ouverts) est un modèle d'IA dont les paramètres appris, les « poids », sont publiés et téléchargeables, ce qui permet de le faire tourner sur ses propres serveurs et de l'adapter.
Les poids sont le résultat de l'entraînement : sans eux, on ne peut qu'appeler le modèle via l'API de son éditeur. Avec eux, on peut l'héberger soi-même, le quantifier pour qu'il tienne sur du matériel plus modeste ou le spécialiser par fine-tuning. Open weights ne veut pas toujours dire open source : les données et le code d'entraînement restent souvent privés, et la licence peut limiter certains usages.
Llama (Meta), certains modèles de Mistral AI ou Qwen (Alibaba) sont des exemples connus. Ces modèles se diffusent surtout via Hugging Face. Ils intéressent les organisations qui veulent garder leurs données en interne ou maîtriser leurs coûts.
Pourquoi ça compte quand on recrute
Choisir un modèle à poids ouverts déplace le travail vers l'équipe interne : hébergement, optimisation de l'inférence, évaluation, sécurité. Il faut des profils qui savent déployer et servir un modèle, pas seulement appeler une API. Le bon signal : avoir fait tourner un modèle ouvert en production avec vLLM ou un outil équivalent et savoir en mesurer la qualité. Vérifiez aussi que le candidat lit les licences.