K2 Horizon en open source : la souveraineté s'arrête à la couche modèle

L'Institute of Foundation Models, laboratoire d'Abou Dabi issu de la Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, a publié sa famille K2 Horizon : six modèles livrés avec leurs données d'entraînement, leur code et une licence Apache 2.0, du modèle 0.9B pour montres connectées au modèle phare 375B-A23B. Une transparence totale, saluée comme une rupture avec l'opacité habituelle des laboratoires propriétaires.

Ce que l'ouverture ne couvre pas

Un modèle ouvert résout un problème d'audit. Il ne résout pas un problème d'hébergement. Les poids sont téléchargeables sur Hugging Face, compatibles avec vLLM ou SGLang, mais leur exécution en entreprise passe presque toujours par un cloud public. Or ces clouds sont opérés par des acteurs américains, soumis à un droit extraterritorial.

Pour un dirigeant, la question n'est donc pas de savoir si le modèle est libre. Elle est de savoir où tournent les serveurs qui le font vivre, qui y a accès légalement, et sous quelle juridiction.

Deux couches, deux décisions distinctes

Confondre les deux niveaux mène à des choix rassurants mais inefficaces. Il faut les traiter séparément :

• La couche modèle : choisir un modèle ouvert donne un contrôle sur l'algorithme, les biais, les données d'entraînement.
• La couche infrastructure : choisir où et par qui le modèle est exécuté détermine qui peut réellement accéder aux données traitées.

Un modèle ouvert déployé sur AWS reste soumis aux mêmes contraintes qu'un modèle fermé déployé au même endroit. La souveraineté annoncée sur la première couche ne compense en rien la dépendance sur la seconde.

Cette même logique de séparation entre ce qui est décidé et ce qui est simplement exécuté guide la façon dont un système d'IA doit être supervisé une fois en production. Nous la détaillons dans Superviser un système IA : concevoir des capteurs qui savent dire non.