Chat câlin, murmure, diffusion stable… Voici les alternatives open Source à la meilleure IA du marché.
L’IA accessible à tous est possible en 2024. Outre les acteurs propriétaires de l’IA générative, l’écosystème open Source s’est considérablement développé au cours des 24 derniers mois. Les alternatives gratuites sont aujourd’hui presque aussi efficaces que leurs équivalents propriétaires. JDN répertorie les meilleurs outils et modèles d’IA gratuits du marché, pour générer du texte, des images et même des transcriptions.
Hugging Chat : l’alternative à ChatGPT
Discutez avec des câlins se distingue comme l’une des alternatives open Source les plus prometteuses à ChatGPT. Développé par Hugging Face, le chatbot peut être configuré avec plusieurs modèles de pointe : Llama-3.1 70B de Meta, Command R+ de Cohere, Qwen2.5-72B (par Qwen), Llama-3.1-Nemotron 70B de Nvidia, Llama-3.2-11B. Vision par Meta, Hermes 3 par NousResearch, Mistral Nemo par Mistral AI et enfin Phi 3.5 par Mistral AI. Pour la génération de résumé ou de texte, Llama-3.1 70B est préféré. Pour envoyer des images au modèle pour analyse, utilisez Llama-3.2-11B.
Hugging Chat a vraiment pris de l’ampleur ces derniers mois. Vous pouvez créer vos propres robots personnalisés et utiliser des outils, comme avec ChatGPT : recherche web, génération d’images, retouche d’images, calculatrice… Vous pouvez également utiliser l’un des 37 outils (en novembre 2024) développés par la communauté.
Diffusion Stable : l’alternative au Dall-E et Midjourney
Alors que l’IA propriétaire continue de dominer la génération d’images, les modèles open Source ont réalisé des progrès significatifs au cours des 12 derniers mois. Le plus populaire, Diffusion stablevous permet de générer des images dans un certain nombre de styles différents. La dernière version 3.5 offre une meilleure adhésion rapide, des images plus détaillées et des résultats globalement plus réalistes. Sa force ? Vous pouvez l’exécuter localement avec une configuration relativement raisonnable (en particulier avec la gamme RTX de Nvidia).
Une autre alternativeDéveloppement FLUX.1développé par le laboratoire de la Forêt Noire, il offre d’excellents résultats. FLUX.1 Dev offre une excellente qualité d’image. Il fonctionne particulièrement bien avec des instructions complexes et offre une excellente compréhension des scènes détaillées. En raison de son architecture hybride, le modèle est souvent plus rapide que Stable Diffusion en inférence mais nécessite plus de ressources matérielles.
Whisper : l’alternative aux modèles STT des fournisseurs de cloud
Google Speech-to-Text sur Google Cloud, Amazon Transcribe sur AWS, Azure Speech to Text sur Microsoft… Les fournisseurs de cloud ont longtemps dominé la transcription IA. Mais l’arrivée de Chuchoter OpenAI commence à rebattre les cartes. Disponible en open Source avec des mises à jour régulières (au moins une fois par an), Whisper offre une alternative solide aux modèles propriétaires de synthèse vocale.
Le modèle reste très performant, même avec des enregistrements audio contenant beaucoup de bruit et quelle que soit la langue. Sa seule limite ? Un vocabulaire limité, surtout dans les domaines lexicaux ultra-spécialisés. (exemple : acronyme médical). Enfin, la dernière version Turbo (large-v3-turbo) offre une génération beaucoup plus rapide avec une perte marginale de précision (moins de 5 %).
Pour déduire le modèle sans utiliser de serveur dédié ou d’API payante, vous pouvez exécuter le modèle gratuitement sur Google TPU avec Google Colab.
Audio, vidéo : modèles open Source tardifs
Le domaine beaucoup plus récent de l’IA générative pour l’audio et la vidéo manque encore de maturité. Plusieurs modèles propriétaires comme Runway ou Pika pour la vidéo, ou Suno AI et MusicFX pour l’audio, commencent à offrir des résultats acceptables. D’un autre côté, l’open Source n’est pas encore très avancé. Les rares modèles performants, tels que AudioCraft d’objectif ou Streaming vidéo stable de stabilité, sont encore proches de l’état de la recherche et ne produisent pas de résultats véritablement qualitatifs.
Malgré les ressources considérables des géants de la technologie, l’IA open Source concurrence aujourd’hui les solutions propriétaires dans plusieurs secteurs. Ce succès est en grande partie dû à Meta, qui a rendu accessible des modèles puissants comme Llama, mais aussi à Hugging Face, dont la plateforme accueille chaque jour de nouveaux modèles améliorés par la communauté.
Le principal défi de l’IA open Source ne réside plus dans la qualité des modèles mais dans l’accès aux ressources d’inférence. L’hébergement et l’exécution de modèles représentent des coûts substantiels, et même les fournisseurs open Source qui proposent actuellement des plateformes d’inférence gratuites, comme Hugging Face avec son Hugging Chat, ne seront peut-être pas en mesure de les maintenir gratuites indéfiniment.
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