Dans l’arène en constante évolution de l’intelligence artificielle (IA), un défi majeur émerge pour les géants technologiques comme OpenAI, représenté par la montée en puissance des modèles open source. Cette tendance, illustrée par des entreprises innovantes telles que Ramp, révèle une stratégie où des modèles coûteux comme GPT-4 d’OpenAI sont utilisés comme tremplins pour développer des alternatives open source, qui sont plus économiques tout en restant performantes. Bien que cette approche puisse sembler aller à l’encontre des termes d’utilisation d’OpenAI (qui pour le moment ne semble pas se rendre compte de l’ampleur de la menace), elle s’avère être un pivot stratégique pour de nombreuses startups.
Ramp, une startup fintech évaluée à 5,8 milliards de dollars, illustre parfaitement cette tendance. En exploitant les capacités de GPT-4 pour traiter des quantités astronomiques de données, Ramp a réussi à affiner des modèles open source comme Mistral et Llama 2, surpassant dans certaines tâches les performances de GPT-4 à un coût nettement inférieur. Ce processus de raffinement, bien qu’il puisse sembler en violation avec les termes d’OpenAI, est tacitement toléré, voire encouragé, car OpenAI suggère l’affinage de son propre modèle GPT-3.5 Turbo avec les résultats de GPT-4.