LLM open source vs propriétaire : guide complet de choix 2026

TL;DR : Les modèles open source (Llama 4, Mistral Large 3, DeepSeek V4) ont rattrapé leurs concurrents propriétaires sur 95 % des benchmarks. Le choix 2026 se joue désormais sur le coût réel, la confidentialité et la capacité à fine-tuner, pas sur la performance brute.

Le match qui définit 2026

En 2026, le débat open source versus propriétaire n'est plus philosophique : il est opérationnel. Les modèles ouverts comme Llama 4, Qwen 3, Mistral Large 3 et DeepSeek V4 rivalisent techniquement avec GPT-5, Claude 5 et Gemini 3 Ultra. La question pour les entreprises devient : quel modèle économique, juridique et technique sert le mieux votre usage ?

Définitions : ce qui est vraiment open source

Attention à la confusion : tous les modèles étiquetés "open" ne le sont pas au sens strict. Trois niveaux existent :

Open weights : les poids du modèle sont téléchargeables (Llama, Mistral). Vous pouvez l'exécuter, le fine-tuner, mais pas forcément à usage commercial illimité.

Open source complet : poids + code d'entraînement + dataset (rare : DeepSeek le fait partiellement).

Propriétaire : API uniquement, aucun accès aux poids (GPT, Claude, Gemini).

La licence est cruciale. Llama 4 interdit l'usage pour concurrencer Meta. Mistral Apache 2.0 est totalement libre. Qwen 3 autorise l'usage commercial sous conditions.

Performances : qui gagne en 2026

Raisonnement et logique

Sur les benchmarks de raisonnement complexe (GPQA, MATH-500, Humanity's Last Exam), l'écart s'est fortement réduit. Claude 5 et GPT-5 restent légèrement devant sur les tâches de raisonnement multi-étapes, mais DeepSeek V4 et Qwen 3 72B les battent dans certains domaines scientifiques et en code.

Génération de code

Les modèles open source dominent en 2026. DeepSeek V4 Coder est considéré comme le meilleur générateur de code, devant GPT-5 et Claude 5 selon plusieurs benchmarks indépendants (HumanEval+, SWE-Bench). Qwen 3 Coder est excellent sur les langages non-mainstream (Rust, Zig, OCaml).

Français et langues européennes

Mistral Large 3 reste le champion du français avec un delta significatif contre GPT-5. Llama 4 a bien progressé mais conserve un léger accent anglo-saxon dans le style.

Multimodal

GPT-5 et Gemini 3 Ultra dominent largement pour le multimodal (image + texte + audio + vidéo). Les modèles open source sont en retrait mais Llama 4 Vision rattrape vite.

Le déploiement d'un LLM open source nécessite des GPU dédiés : mais devient rentable au-delà de 500 k tokens/jour.

Coûts réels : le vrai calcul

Propriétaire : simple mais limité

L'API OpenAI, Anthropic ou Google est facturée au token : ~3 à 30 $/million tokens selon le modèle. Simple, pas d'infrastructure à gérer. Inconvénient : les coûts explosent vite avec le volume. Une entreprise qui traite 100 M tokens/jour en RAG paie facilement 10-50 k$/mois.

Open source self-hosted : complexe mais économe à grande échelle

Déployer Llama 4 70B en production nécessite des GPU : 2×A100 80GB (~20 €/h cloud) ou un investissement serveur. Coût amorti : à partir de ~500 k tokens/jour, le self-hosted devient moins cher que l'API propriétaire.

Pour les PME, la bonne approche est souvent hybride : self-host sur des workloads prévisibles et répétitifs (chatbot support, RAG documentaire), API propriétaire pour les pics ponctuels nécessitant des modèles très récents.

Open source via API managée

Plateformes comme Together AI, Fireworks, Groq, OVH AI Endpoints proposent les modèles open source via API, sans gestion d'infrastructure. Tarifs 2-5× moins chers que les API propriétaires équivalentes. Compromis : latence parfois supérieure, variabilité des SLA.

Les 5 cas d'usage où open source gagne

1. Données ultra-sensibles

Santé, défense, finance, juridique : le modèle doit tourner 100 % chez vous. Impossible avec GPT-5 ou Claude (pas de version on-premise publique). Mistral et Llama se déploient sur votre infra.

2. Fine-tuning spécifique

Adapter un modèle à votre domaine métier avec vos données. Les modèles open source permettent un fine-tuning complet, les propriétaires proposent des versions limitées (OpenAI fine-tuning sur GPT-4 Nano uniquement, cher).

3. Volume massif

Au-delà de 500 k tokens/jour récurrents, le self-hosted devient rentable. Plus le volume monte, plus l'économie est significative.

4. Indépendance fournisseur

Pas de dépendance à la santé financière d'OpenAI ou aux décisions unilatérales d'Anthropic (changement de tarif, arrêt d'un modèle). Les poids open source sont à vous à vie.

5. Souveraineté géographique

Les entreprises européennes sensibles à l'AI Act ou aux exigences de souveraineté (secteur public, défense) préfèrent un modèle qu'elles maîtrisent entièrement.

Les 4 cas où propriétaire reste imbattable

1. Tâches de pointe nécessitant le dernier état de l'art

Raisonnement très complexe, compréhension d'images médicales avancée, agents autonomes multi-étapes. GPT-5 et Claude 5 gardent une légère avance.

2. Multimodal avancé (vidéo, audio temps réel)

GPT-5 voice mode, Gemini 3 Ultra vidéo : les open source sont encore loin.

3. Petites entreprises sans équipe ML

Pas de ML Ops ? API propriétaire. Pas d'infrastructure GPU ? API propriétaire. Moins de 100 k tokens/jour ? API propriétaire. Le break-even volume n'est pas atteint.

4. Intégrations avec l'écosystème (GPT Actions, Claude MCP)

Les éditeurs propriétaires construisent des écosystèmes d'agents qui fonctionnent en natif avec des milliers d'apps. Difficile à reproduire avec du self-hosted.

Approche hybride : le meilleur des deux mondes

La tendance 2026 chez les entreprises matures : une orchestration multi-modèles. Utiliser un modèle différent selon la tâche, le coût et la sensibilité des données. Exemples :

Requête simple (résumé, reformulation) → Mistral 7B en self-host (coût quasi nul).

Requête complexe nécessitant GPT-5 mais sans donnée sensible → API OpenAI.

Requête avec données confidentielles → Llama 4 self-host + Moon Blur pour anonymisation.

Moon AI applique ce principe : mode Auto qui route automatiquement vers le modèle optimal selon la requête, avec un choix transparent pour l'utilisateur final.

Comment choisir concrètement

Checklist de décision

Volume estimé (tokens/jour) ? <100 k = API propriétaire. >500 k = envisager self-host open source.

Sensibilité des données ? Critique = open source self-host obligatoire.

Budget infra + équipe ? Pas d'équipe ML = API managée (propriétaire ou managée open source).

Besoin de fine-tuning ? Oui = open source.

Dépendance acceptable ? Mono-fournisseur propriétaire = risque à long terme.

Outils recommandés pour tester

Moon AI pour comparer 70+ modèles dans une interface unique, à partir de 9,90 € TTC/mois. Permet d'évaluer open source vs propriétaire sur vos cas réels.

Ollama pour faire tourner en local les modèles open source sur votre machine (idéal pour prototype).

Hugging Face pour explorer les variantes et lire les cartes de modèles.

LM Studio ou LocalAI pour des GUIs locales simples.

Perspective 2026-2027

La convergence est inévitable. Les modèles open source rattrapent les propriétaires sur presque tous les benchmarks à 6-12 mois de retard. D'ici fin 2026, l'écart de performance sera négligeable pour 95 % des usages professionnels.

Le vrai différenciateur deviendra : l'orchestration, la spécialisation, et l'intégration. Une plateforme comme Moon AI qui propose à la fois open source et propriétaire sous une couche unifiée a un avantage structurel : vous choisissez votre modèle sans changer d'outil.

🚀 Comparer sur vos cas réels : Moon AI permet de tester GPT-5, Claude 5, Gemini 3, Llama 4, Mistral Large 3 et DeepSeek V4 sur la même interface pour évaluer lequel correspond le mieux à votre usage. Moon AI disponible. Accéder →

Conclusion

Il n'y a pas de "meilleur" entre open source et propriétaire en 2026. Il y a un bon choix par cas d'usage. Les entreprises leaders adoptent une approche hybride orchestrée qui optimise coût, confidentialité et performance.

Pour expérimenter sans risque : testez Moon AI en beta, qui donne accès gratuitement à tous les modèles (ouverts et propriétaires) dans une seule interface, avec la couche de sécurité Moon Blur pour vos données.