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Voici une nouvelle édition d’EuroTechSouveraine, votre newsletter consacrée à la souveraineté numérique européenne, à l’intelligence artificielle et aux choix technologiques qui façonnent notre autonomie.
Chaque semaine, j’essaie de prendre un peu de recul sur une actualité, une technologie ou une décision qui mérite mieux qu’un simple commentaire à chaud. Si cette édition vous a intéressé, n’hésitez pas à la partager avec vos collègues, vos contacts ou toute personne que ces sujets peuvent concerner. Vous pouvez aussi poursuivre la discussion avec moi sur LinkedIn ou retrouver mes travaux sur fabricewillot.be.
À la semaine prochaine,
Fabrice Willot
Le rachat de Hugging Face par NVIDIA pose une question qui dépasse largement le devenir de la plateforme. Depuis plusieurs années, Hugging Face s’est imposé comme un point de passage presque naturel pour les modèles d’intelligence artificielle, les jeux de données, les bibliothèques et les démonstrateurs. Cette position a beaucoup contribué à structurer l’écosystème de l’IA ouverte. Elle crée aussi une dépendance que l’on regardait jusqu’ici assez peu.
Le sujet n’est pas de considérer NVIDIA comme un acteur problématique par principe. Le groupe est déjà au cœur de l’infrastructure mondiale de l’intelligence artificielle et Hugging Face a indiqué vouloir conserver son fonctionnement ouvert. Rien ne permet donc d’affirmer que les usages vont brutalement changer ou que les modèles et datasets publiés sur la plateforme vont soudainement être exploités sans distinction.
Le changement de propriétaire reste néanmoins significatif. Hugging Face n’est plus seulement une plateforme indépendante devenue centrale dans l’écosystème open source. Elle appartient désormais à l’un des acteurs les plus puissants de la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle, depuis les accélérateurs jusqu’aux environnements logiciels utilisés pour entraîner et exécuter les modèles.
Cette évolution remet surtout en lumière une faiblesse plus ancienne. L’écosystème de l’IA ouverte s’est progressivement organisé autour d’une infrastructure largement centralisée. Publier un modèle signifie souvent le déposer sur Hugging Face. Chercher un modèle conduit presque automatiquement vers Hugging Face. Les outils eux-mêmes sont fréquemment conçus pour interagir directement avec son Hub.
Il y a ici une différence importante entre ouverture et indépendance. Un modèle peut rester téléchargeable, utiliser une licence ouverte et fonctionner sur différentes infrastructures tout en dépendant fortement, pour sa diffusion et sa visibilité, d’une plateforme particulière.
Le réflexe européen pourrait être de rechercher immédiatement un équivalent à Hugging Face, mais situé en Europe. Cette approche réglerait surtout la question géographique. Elle ne réglerait pas nécessairement celle de la dépendance. Une plateforme européenne peut elle aussi changer de propriétaire, modifier son modèle économique ou devenir progressivement incontournable.
La question intéressante est donc peut-être moins de savoir qui pourrait remplacer Hugging Face que de déterminer quelles fonctions doivent réellement être réunies au même endroit.
Hugging Face concentre aujourd’hui plusieurs rôles : hébergement du code, stockage des poids de modèles, publication des datasets, documentation, catalogage, versionnement, exécution de démonstrateurs et, dans certains cas, accès à de la puissance de calcul. Cette intégration explique en grande partie son succès. Elle crée également un point de concentration particulièrement important.
Une autre organisation est possible. La forge logicielle peut être séparée du stockage des modèles. Les datasets peuvent être confiés à des infrastructures spécialisées. L’archivage scientifique peut encore dépendre d’un autre acteur. Rien n’impose techniquement que l’ensemble de ces fonctions appartienne à une même plateforme.
Codeberg est intéressant dans cette perspective. La forge est exploitée par une association allemande sans but lucratif et repose sur Forgejo, un logiciel libre pouvant être déployé sur d’autres infrastructures. Sa gouvernance et son modèle économique sont donc assez éloignés de ceux des grandes plateformes commerciales.
Codeberg n’est cependant pas un substitut direct à Hugging Face. La plateforme n’a pas vocation à héberger de très grandes quantités de poids de modèles et ne dispose pas aujourd’hui d’un catalogue comparable. Elle pourrait en revanche constituer la forge de référence d’un projet : code source, licence, documentation, scripts d’entraînement, configuration, évaluations et model cards pourraient y être conservés, tandis que les fichiers volumineux seraient hébergés ailleurs.
Zenodo offre une autre brique intéressante. Développé dans l’écosystème du CERN et d’OpenAIRE, il permet l’archivage pérenne de logiciels, datasets et autres résultats de recherche, avec attribution de DOI et gestion des versions. OpenML peut pour sa part remplir certaines fonctions autour des datasets, modèles, expérimentations et benchmarks.
Ces outils ne reproduisent pas l’expérience intégrée de Hugging Face. Leur intérêt réside justement dans le fait qu’ils peuvent être combinés sans qu’aucun ne devienne indispensable.
On peut imaginer un modèle dont le dépôt principal se trouve sur Codeberg, dont les poids sont conservés sur une infrastructure de stockage européenne et répliqués sur plusieurs sites, dont une version stable est archivée sur Zenodo et dont les données d’évaluation sont publiées sur OpenML. Les formats utilisés, tels que safetensors ou GGUF, restent indépendants de ces services.
Il manque encore une brique importante : la découverte.
L’une des grandes forces de Hugging Face est de permettre de chercher facilement parmi un nombre considérable de modèles. Une architecture distribuée perdrait une partie de cet avantage si chaque projet restait isolé sur sa propre forge ou son propre stockage.
Une piste serait donc de développer un index européen des modèles ouverts plutôt qu’une nouvelle plateforme centralisée. Cet index ne conserverait pas nécessairement les modèles. Il référencerait des métadonnées publiées par différents dépôts : architecture, licence, langues supportées, formats disponibles, localisation des poids, provenance des données d’entraînement lorsqu’elle est documentée, résultats d’évaluation ou encore empreintes permettant de vérifier l’intégrité des fichiers.
Les modèles resteraient alors hébergés par leurs auteurs, des universités, des organismes publics, des associations ou des entreprises, mais deviendraient consultables depuis un catalogue commun.
Une telle approche aurait un avantage important en matière de souveraineté numérique. Le catalogue pourrait changer ou disparaître sans entraîner la disparition des projets qu’il référence. Une forge pourrait être remplacée par une autre. Les fichiers pourraient être déplacés d’un hébergeur à l’autre. Le système dépendrait davantage de formats et de protocoles communs que d’un fournisseur unique.
Cette logique correspond d’ailleurs assez bien au fonctionnement historique de nombreuses infrastructures ouvertes d’Internet. Le Web ou le courrier électronique n’ont pas été construits autour d’une plateforme centrale mais autour de standards permettant à différents opérateurs de communiquer.
L’intelligence artificielle ouverte a suivi jusqu’ici une trajectoire différente. La complexité des modèles et la taille des fichiers ont favorisé des plateformes intégrées capables d’offrir stockage, visibilité et outils dans un même environnement. Hugging Face a très efficacement répondu à ce besoin.
Son rachat montre toutefois les limites de cette concentration. Même lorsque les contenus restent ouverts, la couche qui organise leur diffusion peut devenir un actif stratégique.
L’Europe dispose déjà d’une partie des briques nécessaires pour explorer un modèle différent : des forges libres comme Codeberg et Forgejo, des infrastructures scientifiques comme Zenodo, des initiatives comme OpenML, des centres de calcul européens et un nombre croissant de fournisseurs de stockage et de cloud implantés sur le continent.
Ce qui manque peut-être le plus n’est donc pas un « Hugging Face européen », mais une capacité à relier ces différents éléments de manière suffisamment simple pour que les développeurs et chercheurs aient réellement envie de les utiliser.
Le défi est moins spectaculaire que la création d’un nouveau champion technologique. Il consiste à développer des standards, des outils d’indexation, des mécanismes de réplication et des interfaces capables de rendre une infrastructure distribuée presque aussi simple à utiliser qu’une plateforme centralisée.
Le rachat de Hugging Face pourrait ainsi avoir un effet inattendu. Plutôt que de provoquer uniquement la recherche d’une nouvelle plateforme, il pourrait conduire une partie de la communauté open source à reconsidérer le modèle même sur lequel repose aujourd’hui la diffusion des modèles d’intelligence artificielle.
Pour l’Europe, la question mérite en tout cas d’être posée : faut-il construire notre propre plateforme centrale, ou profiter de cette évolution pour imaginer une infrastructure de l’IA ouverte qui dépende moins des plateformes, quelles qu’elles soient ?
