Un grand modèle de langage (LLM) est le moteur qui fait fonctionner les assistants capables d’écrire, de résumer ou d’analyser un document. Face aux modèles commerciaux américains et à des offres chinoises qui séduisent de plus en plus, l’Europe ne peut plus rester simple cliente d’une technologie aussi stratégique que l’intelligence artificielle (IA) générative.

Des modèles pleinement ouverts restent indispensables, car ils peuvent donner accès non seulement au code, mais aussi aux données et aux méthodes d’entraînement, permettant aux chercheurs, aux administrations et aux entreprises d’auditer et d’adapter ces outils. C’est précisément la logique poussée par Apertus.

L’exemple suisse

Avec Apertus 1.5, l’Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), l’ETH Zurich et le Centre suisse de calcul scientifique fournissent un exemple très concret, entraîné sur le supercalculateur Alps à Lugano. Cette nouvelle version peut désormais aussi traiter les images et certains contenus audio, tout en améliorant le raisonnement, mais nous en avons tout de même constaté les limites.

L’ouverture ne suffit pas à fabriquer du jour au lendemain un champion mondial. Dans un retour d’expérience sur le modèle précédent publié par le développeur Liip, Apertus donne souvent des réponses acceptables, mais demeure en retrait face à GPT-4o-mini sur la qualité globale et sur le suivi fin des instructions, ce qui rappelle les limites d’une approche de type académique.

Alliance européenne

La réponse européenne ne passera donc sans doute pas par un seul acteur, mais par une alliance entre laboratoires, centres de calcul, hébergeurs et industriels du logiciel. Dans son manifeste européen, Mistral AI réclame justement une politique commune du calcul, des talents et de l’accueil des chercheurs, soit les briques qui manquent encore pour changer vraiment d’échelle.

En effet, Infomaniak, Proton et Swisscom montrent qu’une IA dite souveraine ne signifie pas forcément qu’elle repose sur un modèle conçu en Suisse. Euria, l’assistant d’Infomaniak, est hébergé en Suisse et intégré à kSuite, mais s’appuie notamment sur Qwen3 du chinois Alibaba, Mistral et Whisper d’OpenAI; Apertus était en phase d’essai fin 2025, selon cette page.

Proton adopte une approche différente avec Lumo 2.0: il s’appuie sur plusieurs modèles ouverts, optimisés par Proton et exécutés sur des serveurs qu’il contrôle. Selon sa documentation actuelle, il utilise notamment Qwen 3.5, GLM 5.2, Image-Turbo et FireRed-Image-Edit-1.1.

Une opportunité pour la Suisse

Swisscom cible surtout les organisations avec son Swiss AI Assistant et sa Swiss AI Platform. L’opérateur utilise lui aussi plusieurs modèles ouverts sans exploiter les données de ses clients pour les améliorer, tout en annonçant sur internet l’arrivée d’Apertus parmi les choix proposés; une manière plus réaliste de construire une offre suisse.

Globalement, la Suisse dispose d’une réelle opportunité, compte tenu de la qualité de sa recherche. La Swiss AI Initiative réunit déjà l’EPFL, l’ETH Zurich et le CSCS autour d’une base ouverte prometteuse… Mistral pourrait par ailleurs constituer la pièce industrielle d’un ensemble plus large, où la Suisse peut jouer la carte de la confiance, du multilinguisme et de l’ouverture… A quand une plus grande alliance continentale?

Xavier Studer