Chez Libeo, nous créons des plateformes web sur mesure qui permettent aux entreprises d’innover en toute sécurité. En tant que passionné d’IA et d’open source, ces sujets me tiennent à cœur, car ils dessinent un avenir où la technologie renforce la liberté plutôt que de l’affaiblir. C’est pour cela que je partage cet article. Alors que l’IA transforme notre monde, des véhicules autonomes aux assistants personnalisés, l’open source et la souveraineté des données apparaissent comme essentiels pour maintenir le contrôle et la confidentialité dans le futur de l’IA.
Les risques des systèmes d’IA propriétaires
L’IA propriétaire, souvent contrôlée par les géants technologiques comme OpenAI, Google et Meta, centralise d’immenses volumes de données dans des serveurs cloud. Cela crée de véritables vulnérabilités et soulève une question fondamentale: qui possède réellement les données qui alimentent ces systèmes?
Par exemple, dans l’écosystème de Meta (où des données du monde réel affluent depuis les lunettes Ray-Ban et les plateformes sociales), tout est absorbé par d’immenses boîtes noires reposant sur du matériel et des logiciels propriétaires que les utilisateurs ne peuvent ni inspecter ni auditer. Le résultat est une dépendance complète: individus et entreprises abandonnent silencieusement le contrôle de leurs propres données.
Lorsque vous injectez des requêtes personnelles, des souvenirs et vos processus de pensée dans ces modèles, vous risquez une forme de “censure subconsciente”. Une fois vos données entrées dans un système propriétaire, elles sont perdues pour toujours. Les entreprises peuvent les copier, les manipuler, les distiller dans de plus petits modèles ou s’en servir pour l’entraînement, sans que vous le sachiez, influençant subtilement les résultats de la même manière que les flux des réseaux sociaux privilégient la viralité plutôt que l’équilibre. Et bien que certains puissent stipuler ne pas entraîner leurs modèles avec vos données, nous n’avons aucune preuve concrète.
Cette menace n’est pas hypothétique. Dans cinq à dix ans, nous allons réaliser que nous avons externalisé ce qui nous rend unique en tant qu’être humain, nos perceptions, nos décisions et notre créativité, à des entreprises n’ayant pas les meilleurs pratiques de confidentialité au cœur de leur modèle d’affaires. Les systèmes propriétaires, comme la majorité des IA génératives utilisées aujourd’hui, misent sur la commodité, mais la souveraineté en est le prix.
La commodité est puissante, mais les compromis sont bien réels, et certains sont beaucoup plus subtils qu’ils n’y paraissent:
- Verrouillage des données. Vos pensées et souvenirs sont copiés, distillés et définitivement intégrés dans une technologie propriétaire que vous ne contrôlez plus.
- Manipulation subtile. Les sorties (output) peuvent orienter doucement votre réflexion et votre connaissance, une forme de “censure subconsciente”, comme les flux algorithmiques actuels.
- Risques liés aux intégrations multi-plateformes. Relier votre CRM, vos outils internes ou vos analyses à des flux IA cloud semble efficace, jusqu’à ce que vos données servent à entraîner un modèle tiers ou soient exposées lors d’une fuite.
- Dépendance aux écosystèmes fermés. Des puces d’inférence utilisées dans les robots aux technologies de conduite autonome, l’ensemble de l’écosystème appartient à une seule entreprise, sans réelle transparence pour les utilisateurs finaux.
Ces risques érodent ce qui fait de nous des humains et doivent être considérés si l’on souhaite préserver un certain contrôle et une certaine confidentialité dans son entreprise ou sa vie personnelle.
Pourquoi l’open source favorise la souveraineté des données
La souveraineté des données, c’est à dire le droit de contrôler ses propres données, n’est plus un simple mot-clé marketing. C’est une nécessité. L’IA open source redonne du pouvoir aux utilisateurs grâce à un principe simple: la vérifiabilité.
Comme je le répète souvent: “Ne faites pas confiance, vérifiez.”
Cela signifie du code open source disponible sur GitHub, des LLM exécutés en local sur votre appareil ou des environnements d’exécution sécurisés (du matériel garantissant mathématiquement qu’aucune altération n’a eu lieu).
Des exemples concrets montrent déjà que la pleine souveraineté est possible aujourd’hui. Des outils comme Ollama permettent d’exécuter des modèles de pointe complètement hors ligne sur votre ordinateur, sans qu’aucune donnée ne quitte votre appareil. Il va de soi que cela requiert un peu de connaissances techniques et un matériel convenable qui n’est pas à la portée de tous, toutefois d’autres solutions existent pour faciliter cette transition.
Des projets comme Maple AI sont un bon exemple d’approche sécurisé tout en maintenant une forme de convivialité pour l’utilisateur : vous discutez et encryptez localement sur votre téléphone ou ordinateur, seul le texte encrypté part vers le cloud (ou votre serveur local), le calcul s’effectue dans une enclave sécurisée, et la réponse revient encryptée. Vos clés privées ne quittent jamais votre appareil, tout en bénéficiant d’une puissance de calcul digne du cloud. Ce n’est pas théorique, cela fonctionne déjà.
Les avantages sont suffisamment importants pour faire de l’open source le choix par défaut de toute stratégie IA sérieuse:
- Transparence et contrôle. Auditez chaque ligne de code. Aucun accès caché, aucune surprise.
- Décentralisation. Exécutez les modèles sur votre propre matériel et évitez lescentres de données centralisés, vulnérables aux pannes, aux fuites ou à la censure.
- Innovation sans verrouillage. L’open source transforme la boucle d’auto-amélioration de l’IA en une force mondiale innarêtable. Les modèles, outils et frameworks robotiques s’améliorent exponentiellement grâce à la collaboration globale, faisant chuter le coût de l’intelligence et du travail, tout en gardant votre infrastructure et vos données entièrement sous votre contrôle.
- Protection de la vie privée. Quand l’IA vous connaît intimement, seule l’open source garantit que personne ne manipule les résultats en secret.
Chez Libeo, nous intégrons ces principes dans notre processus de réflexion dès le départ. Nous voulons nous assurer qu’ils sont au premier plan de nos stratégies de conception.
Ce qu’il faut surveiller en 2026 et pour l’avenir
La technologie progresse à une vitesse fulgurante, pensez seulement au progrès des dix dernières années quant à la puissance des iPhones ou appareils Android. Nous nous orientons vers un avenir hybride : discuter et encrypter depuis votre téléphone, envoyer vers votre serveur local ou une enclave sécurisée, puis recevoir la réponse, sans qu’aucune entité ne voie jamais le texte en clair.
De plus, tous ces progrès technologiques amélioreront nos capacités d’automatisation et entraîneront une déflation dans plusieurs domaines, comme la fabrication, le transport partagé, la logistique et le travail intellectuel, créant une véritable abondance et une meilleure qualité de vie pour tous (sujet en soit à venir dans un autre article). Les systèmes axés sur la confidentialité et la vérifiabilité devront devenir la norme si nous voulons éviter de perdre le contrôle de notre vie privée.
Même si parler de confidentialité et de risques peut sembler pessimiste, je demeure extrêmement optimiste pour l’avenir:
- Des modèles depointe exécutés entièrement hors ligne sur téléphones et ordinateurs d’ici quelques années
- Des milliards de puces d’inférence intégrées dans les véhicules, robots, lunettes et domiciles, faisant de l’intelligence de pointe la norme
- Des enclaves sécurisées et des calculs vérifiables devenant aussi courants que l’encryption « end-to-end » d’aujourd’hui
- Des systèmes hybrides orientés local, offrant un maximum de puissance pour un minimum d’exposition
Ces tendances permettront un avenir abondant et centré sur l’utilisateur, mais seulement si nous choisissons collectivement l’open source plutôt que les solutions clos propriétaires.
Vous ne savez pas par où commencer? Faites un petit pas cette semaine:
- Explorez des modèles open source, par exemple ceux de Hugging Face
- Lancez LibreChat ou AnythingLLM avec vos propres documents
- Essayez Maple AI une fois pour découvrir ce que signifie la vraie confidentialité
- La prochaine fois, posez-vous cette question : « Est-ce que ça me dérange si mes données fuient et qu’un concurrent puisse y avoir accès? »
Petite précision: j’utilise encore NoteBookLM, Claude, Grok, Perplexity, etc. Ce sont des outils très puissants et facile d’accès. Mais je les utilise comme j’utilise un espace de stockage cloud gratuit: parfait pour des fichiers temporaires ou non essentiels, jamais pour mes documents privés ou mes archives familiales.
Vos données sont une extension de votre esprit. Vos souvenirs, vos notes privées, la stratégie de votre entreprise, vos idées originales. Dès que vous les partagez, elles ne vous appartiennent plus entièrement.
Traitez-les en conséquence de cause.
Protégez ce qui vous appartient, car personne ne le fera à votre place.
J’aimerais vraiment savoir: quelle est la première étape que vous prenez aujourd’hui pour assurer la souveraineté de vos données? Partagez-la dans les commentaires, inspirons-nous mutuellement.
