Pourquoi les infrastructures ouvertes façonneront l’avenir de l’IA

Le développement assisté par l’IA renforce la dépendance vis-à-vis des outils propriétaires

Le codage assisté par l’IA est en train de transformer la manière dont les logiciels sont développés, et cette évolution s’opère à un rythme effréné. Les développeurs utilisent des outils tels que Claude Code, Gemini Code Assist et GitHub Copilot pour écrire du code plus rapidement et avec moins d’erreurs. Selon JetBrains Research, 74 % des développeurs à travers le monde utilisent désormais ce type d’outils d’IA. Le rapport « 2026 State of Engineering Management » de Jellyfish révèle que Claude Code est déjà l’assistant de codage IA le plus populaire, et 91 % des développeurs ont déclaré que leur productivité avait augmenté au cours de l’année écoulée.

C’est là l’avantage. L’inconvénient se fait sentir tout aussi rapidement : la dépendance. Ces outils d’IA s’appuient sur une infrastructure basée sur le Cloud gérée par des fournisseurs. Chaque requête, chaque ligne de code est traitée via des API propriétaires contrôlées par des entités commerciales. Comme le prévoit Gartner, d’ici 2028, les dépenses liées aux jetons de codage IA pourraient dépasser les salaires des développeurs. Cela met en évidence un problème plus profond : les entreprises risquent de se retrouver prisonnières de plateformes spécifiques qui dictent leurs coûts, leur accès et leur flexibilité opérationnelle.

Peter Farkas, PDG de Percona, a souligné que la facilité d’utilisation empêche de nombreuses organisations de prendre conscience des risques liés à la dépendance. Il est facile de déployer un modèle ou un service en quelques clics, mais cette « facilité » s’accompagne d’engagements cachés. Lorsqu’une plateforme contrôle la tarification, l’exécution et le stockage des données, l’indépendance s’érode.

Les dirigeants ne devraient pas considérer cette dépendance comme un simple problème technique, mais comme un enjeu stratégique. La décision d’intégrer des outils d’IA propriétaires dans les flux de travail revient également à déterminer qui contrôlera le coût et la disponibilité futurs de ces capacités. Les architectures ouvertes et la maîtrise des systèmes critiques ne sont pas seulement des idéaux, ce sont des leviers commerciaux pour la résilience, la maîtrise des coûts et la création de valeur à long terme.

Les infrastructures ouvertes, pilier de l’ère de l’IA

Une infrastructure ouverte n’est pas une question d’idéalisme, mais de préservation de la liberté d’action. La prochaine vague d’innovation en matière d’IA favorisera les organisations capables d’évoluer rapidement et de changer de technologie sans interruption. Les normes et les cadres ouverts offrent cette possibilité. Ils permettent aux entreprises de combiner des outils provenant de différents fournisseurs, d’adopter de nouveaux modèles d’IA dès leur apparition et d’éviter de dépendre de la feuille de route ou du modèle de facturation d’un seul fournisseur.

Brian Alvey, directeur technique de WordPress VIP, l’a clairement exprimé : « L’ouverture l’emporte toujours, non pas parce qu’il s’agit d’une idéologie à la mode, mais parce qu’elle vous offre une liberté totale pour vous adapter, évoluer et garder le contrôle. » Manik Surtani, directeur technique et cofondateur de l’Agentic AI Foundation, a renforcé ce point de vue, en soulignant que l’IA ne peut pas atteindre son plein potentiel si elle est contrôlée par une poignée d’entreprises qui facturent des frais d’accès permanents.

L’infrastructure ouverte est un mécanisme de contrôle. Elle garantit aux entreprises la maîtrise de leurs stratégies en matière d’IA, leur permet de remplacer des composants selon leurs besoins et d’éviter des migrations coûteuses. Elle favorise également l’interopérabilité entre les écosystèmes, en permettant aux données et aux modèles de circuler librement tout en respectant les normes de gouvernance et de sécurité.

Pour les dirigeants, le message est simple. L’ouverture constitue une protection contre la volatilité future. Elle permet de garder toutes les options stratégiques ouvertes à mesure que les coûts et les capacités de l’IA évoluent. Les plateformes fermées peuvent promettre de la rapidité aujourd’hui, mais une infrastructure ouverte garantit une puissance durable, ainsi que la capacité de s’adapter sans avoir à demander l’autorisation. À long terme, cette liberté devient un avantage concurrentiel.

Divergence entre les paradigmes de l’IA ouverte et ceux de l’IA propriétaire

Le développement de l’IA évolue dans deux directions. L’une est ouverte, fondée sur la collaboration, la transparence des codes sources et le partage de l’innovation. L’autre est fermée, portée par des plateformes propriétaires qui privilégient la rapidité et la monétisation. À l’heure actuelle, ces deux voies progressent rapidement, mais leurs implications à long terme sont très différentes.

L’IA open source évolue à un rythme effréné. Des projets tels que Mistral, OLMo d’Ai2 et les milliers de modèles à paramètres ouverts disponibles sur Hugging Face remettent en question l’idée selon laquelle l’innovation doit nécessairement se faire à huis clos. Austin Parker, directeur de la stratégie IA chez Honeycomb, souligne que « les modèles et les outils open source talonnent de près les technologies de pointe », démontrant ainsi que les travaux menés par la communauté rivalisent avec la R&D des entreprises en termes de capacités et de rythme. Mark Collier, directeur général de l’IA et de l’infrastructure à la Linux Foundation, ajoute que les frameworks ouverts et les outils d’orchestration progressent à une vitesse remarquable.

Pourtant, les écosystèmes propriétaires renforcent leur emprise. Les grands acteurs, tels qu’Anthropic, Google, Microsoft, OpenAI et d’autres, intègrent des composants ouverts dans des API fermées et des plateformes spécialisées. Ils offrent certes un certain confort d’utilisation, mais limitent la flexibilité, enfermant ainsi les organisations dans des interfaces figées. Roman Shaposhnik, cofondateur et directeur technique d’Ainekko, compare cette évolution à des périodes antérieures où les environnements de développement « démocratisés » avaient conduit à des systèmes rigides et fermés. La plateforme Open Agent de LangChain, initialement open source et très appréciée, a été abandonnée au profit d’offres commerciales gérées, ce qui constitue un signe précoce de cette consolidation.

Les dirigeants doivent bien comprendre cette divergence. Le choix entre des écosystèmes d’IA ouverts et fermés ne se résume pas à une question de rapidité de mise sur le marché ; il s’agit de savoir qui définit vos limites technologiques. L’IA ouverte favorise l’intégration, l’expérimentation et la maîtrise de la valeur à long terme. L’IA propriétaire offre des résultats à court terme, mais limite la capacité à évoluer. Les entreprises qui se préparent pour l’avenir seront celles qui conserveront la capacité d’innover indépendamment des outils proposés par un fournisseur unique.

La dépendance vis-à-vis de solutions propriétaires accroît les risques commerciaux et freine l’innovation

La dépendance vis-à-vis d’une plateforme est bien plus qu’un simple risque opérationnel : c’est une vulnérabilité directe pour l’entreprise. Les organisations qui s’appuient exclusivement sur un système d’IA propriétaire peuvent gagner en efficacité à court terme, mais perdent en flexibilité, en pouvoir de négociation et en résilience. Lorsqu’un fournisseur modifie ses tarifs, abandonne certains outils ou change de priorités, ces décisions ont des répercussions sur l’ensemble des opérations du client. S’adapter à de tels changements peut impliquer des migrations coûteuses, une perte de contrôle sur les données et de longues périodes d’ajustement.

Mark Collier, de la Linux Foundation, souligne que « à mesure que l’infrastructure se consolide, les entreprises sont de plus en plus exposées lorsque les plateformes changent d’orientation, augmentent leurs tarifs ou prennent du retard sur le plan technique ». Roman Shaposhnik, d’Ainekko, qualifie cette dynamique de source de fragilité : lorsque les couches sous-jacentes de l’infrastructure sont fermées, tout ce qui est construit au-dessus hérite de cette instabilité.

Les implications financières sont quantifiables. Cloudaware estime que la migration de grands systèmes logiciels d’entreprise peut coûter plus de 100 000 dollars par migration. De plus, les projections de Gartner concernant les dépenses liées aux jetons d’IA suggèrent que les pressions financières s’intensifieront à mesure que l’utilisation de l’IA prendra de l’ampleur. Ces pressions sont directement liées au degré de contrôle exercé par les fournisseurs.

Les dirigeants d’entreprise devraient considérer ces dépendances comme des risques stratégiques. Les systèmes fermés limitent la capacité d’une organisation à innover ou à s’adapter rapidement. Un modèle d’infrastructure ouverte, dans lequel les couches logicielles et de données s’articulent autour de normes flexibles, atténue ces risques. Il permet aux équipes de réagir instantanément aux évolutions du marché ou des technologies et garantit que la propriété intellectuelle reste sous le contrôle de l’entreprise.

En fin de compte, les dirigeants d’entreprise devraient privilégier la flexibilité dans la conception de leurs systèmes, en veillant à pouvoir faire évoluer, fusionner ou remplacer des composants sans dépendre des décisions futures d’un fournisseur. Les entreprises qui conservent le contrôle de leur infrastructure seront maîtres de leur trajectoire dans l’économie axée sur l’IA.

Un élan croissant en faveur des cadres ouverts d’IA et de la gouvernance

Le secteur de l’IA évolue rapidement vers plus d’ouverture. Cette évolution s’accompagne de contributions concrètes, de la création de fondations officielles et d’une adoption croissante par les entreprises. La création de l’Agentic AI Foundation (AAIF), le don par Anthropic du Model Context Protocol (MCP) et la publication par Block de l’agent Goose constituent des étapes importantes vers une collaboration à l’échelle du secteur. Ces initiatives témoignent d’un engagement renouvelé en faveur d’une infrastructure partagée et de l’interopérabilité, plutôt que d’une innovation isolée.

Austin Parker, directeur de la stratégie en matière d’IA chez Honeycomb, souligne que les normes ouvertes ont toujours été un moteur essentiel du progrès technologique mondial. Il s’attend à ce que cette dynamique se renforce à mesure que l’adoption de l’IA par les entreprises prend de l’ampleur. Roman Shaposhnik, cofondateur et directeur technique chez Ainekko, reconnaît que, bien que les progrès soient visibles, l’écosystème de l’IA manque encore d’organismes de gouvernance cohérents, à l’image des premiers groupes de normalisation numérique. Cette absence laisse place à des divergences entre les fournisseurs, d’autant plus qu’ils se livrent à une course effrénée pour définir les protocoles et les interfaces qui façonneront les systèmes de demain.

Ces avancées sont complétées par d’autres contributions majeures, telles que le don de llm-d, un framework Kubernetes dédié à l’inférence des grands modèles linguistiques (LLM), à la Cloud Native Computing Foundation (CNCF). De telles initiatives renforcent l’infrastructure commune nécessaire pour que les systèmes d’IA puissent évoluer sans fragmentation.

Les dirigeants devraient prêter attention à cette évolution. La collaboration ouverte dans le domaine des infrastructures d’IA devient un facteur clé de différenciation. Les entreprises qui contribuent à l’élaboration de normes ouvertes ou qui les adoptent renforcent leur capacité à intégrer de nouveaux outils, à conserver leur flexibilité et à garantir la conformité dans des environnements de plus en plus complexes. S’engager dans ces initiatives ouvertes constitue une décision stratégique pour rester adaptable, compétitif et résilient au cours de la prochaine décennie de croissance de l’IA.

L’interopérabilité est essentielle à la croissance durable de l’IA

L’interopérabilité détermine si les systèmes d’IA conservent leur flexibilité à mesure qu’ils évoluent. La capacité des modèles, des frameworks, des outils et des pipelines de données à communiquer entre différents fournisseurs garantit que les organisations ne se retrouvent pas enfermées dans des écosystèmes rigides et isolés. Les interfaces de programmation d’applications (API) ouvertes, les normes de métadonnées et les protocoles de communication tels que le Model Context Protocol (MCP) et l’Agent Client Protocol (ACP) sont des éléments clés de cette flexibilité. Ils constituent une base sur laquelle les développeurs peuvent intégrer et remplacer des composants d’IA sans déstabiliser l’ensemble des flux de travail.

Mark Collier, directeur général chargé de l’IA et des infrastructures à la Linux Foundation, souligne que l’ouverture dans l’interconnexion des systèmes, grâce à des protocoles partagés, des cadres d’identité et des normes de données, revêt autant d’importance que ce qui se passe au sein même des modèles. Neeraj Abhyankar, vice-président chargé des données et de l’IA chez R Systems, ajoute que des couches d’orchestration et d’exécution ouvertes sont essentielles pour permettre aux entreprises de conserver leur agilité. Roman Shaposhnik, d’Ainekko, insiste en outre sur l’importance de bien mettre en œuvre le MCP, en faisant valoir que sans couches d’interaction normalisées, les risques de dépendance vis-à-vis de solutions propriétaires ne feront que s’accentuer.

Ce besoin d’interopérabilité s’étend aux opérations d’IA. À mesure que l’inférence se rapproche des environnements en périphérie, les organisations doivent comprendre comment les modèles d’IA fonctionnent, utilisent la mémoire et s’adaptent à différentes infrastructures. Les systèmes ouverts améliorent la visibilité et permettent d’optimiser ces variables. Peter Farkas, PDG de Percona, considère Kubernetes comme une base fiable pour les déploiements hybrides, offrant une commodité digne des hyperscalers sans pour autant lier les entreprises à un seul fournisseur de cloud.

Pour les dirigeants, le message est clair. L’interopérabilité atténue les risques, soutient le rythme de l’innovation et réduit les coûts à long terme. Elle transforme l’infrastructure d’IA, qui passe d’un investissement statique à un actif dynamique évoluant au gré des besoins de l’entreprise. Les entreprises qui s’engagent dès le début en faveur d’architectures ouvertes et interopérables conserveront le contrôle, l’évolutivité et la rapidité nécessaires à mesure que la technologie de l’IA et les cadres réglementaires continueront d’évoluer à l’échelle mondiale.

Un précédent historique ouvre la voie à des normes ouvertes pérennes

L’histoire montre que les normes ouvertes donnent systématiquement naissance à des écosystèmes technologiques résilients et évolutifs. Internet et le système d’exploitation Linux constituent des exemples évidents de la manière dont l’ouverture favorise la collaboration, l’interopérabilité et la pérennité au fil du temps. Ces plateformes sont devenues la colonne vertébrale de l’infrastructure numérique mondiale précisément parce qu’aucune entité unique ne les contrôlait. Elles ont permis à l’innovation de se manifester à tous les niveaux — matériel, logiciels et services —, créant ainsi des opportunités de croissance pour les secteurs d’activité autour de fondements communs.

À l’ère de l’IA, ce même principe refait surface. Une infrastructure ouverte garantit aux organisations la possibilité de développer, d’exploiter et de faire évoluer leurs solutions sur la base d’une technologie qu’elles comprennent et contrôlent pleinement. Mark Collier, directeur général chargé de l’IA et de l’infrastructure à la Linux Foundation, souligne que Linux s’est imposé comme la norme mondiale car il offrait une base indépendante des fournisseurs sur laquelle chacun pouvait s’appuyer. Cette neutralité reste aujourd’hui essentielle alors que les entreprises mettent en place leurs écosystèmes d’IA. Roman Shaposhnik, directeur technique d’Ainekko, souligne que sans protocoles ouverts, les secteurs d’activité risquent de recréer des systèmes étroitement contrôlés qui restreignent la concurrence et la résilience.

Les chiffres confirment cette dynamique. Le rapport « State of Open Source » de 2026 a révélé que le fait d’éviter la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur est le principal moteur de l’adoption de l’open source à l’échelle mondiale. Cela correspond à la trajectoire observée pour les technologies cloud-native, où des projets tels que Kubernetes ont évolué pour devenir des infrastructures fondamentales grâce à leur ouverture et à la large participation de la communauté. Austin Parker, directeur de la stratégie IA chez Honeycomb, estime que ce même schéma définira l’adoption de l’IA : une normalisation progressive conduisant à une croissance évolutive et interopérable.

Pour les dirigeants, le message est clair. L’infrastructure ouverte constitue une stratégie à long terme garantissant stabilité et indépendance. Les entreprises qui investissent aujourd’hui dans les normes ouvertes posent les bases d’un contrôle durable sur leur pile technologique et se dotent de la flexibilité nécessaire pour évoluer au gré des changements du paysage de l’IA. L’ouverture dans le domaine de l’IA garantit que les progrès se poursuivent au rythme de l’innovation plutôt qu’à celui imposé par des fournisseurs isolés. Elle jette les bases d’un environnement technologique équilibré, compétitif et durable, capable de soutenir la croissance des entreprises mondiales pendant les décennies à venir.

Réflexions finales

L’intelligence artificielle évolue plus rapidement que la plupart des organisations ne peuvent s’y adapter, et les dirigeants doivent décider comment ils vont se préparer à cet avenir. S’appuyer sur des systèmes fermés, contrôlés par les fournisseurs, peut sembler facile aujourd’hui, mais cela limite le choix, la flexibilité et le contrôle à long terme. Les entreprises qui conservent la propriété de leurs données, de leurs modèles et de leur infrastructure contrôleront en fin de compte leurs propres cycles d’innovation.

L’infrastructure ouverte n’est pas seulement une question d’idéologie, c’est une stratégie commerciale fondée sur la liberté, l’adaptabilité et la transparence des coûts. Elle permet aux entreprises de se développer sans être bridées par l’évolution des conditions imposées par les fournisseurs ou par des architectures restrictives. Elle vous garantit que, lorsque l’IA évoluera – et elle évoluera –, vous pourrez évoluer avec elle, selon vos propres conditions.

Les dirigeants devraient considérer l’ouverture comme un gage de stabilité dans une économie en constante évolution. Les organisations qui investissent dès aujourd’hui dans des normes ouvertes, des architectures interopérables et une gouvernance transparente gagneront bien plus qu’une simple flexibilité technologique : elles acquerront une indépendance stratégique.

À l’ère de l’IA, le véritable avantage concurrentiel n’appartiendra pas à ceux qui agissent le plus vite. Il appartiendra à ceux qui agissent en toute liberté.