ChatGPT OSS

Avec l’essor rapide de l’IA, ChatGPT est devenu la référence des chatbots. Pour les besoins de confidentialité, de maîtrise des coûts ou de personnalisation, les alternatives open source (ChatGPT OSS) gagnent en popularité. Cet article présente les meilleures options en 2025.

Pourquoi choisir ChatGPT OSS ?

Confidentialité et sécurité

Avec l’OSS, vous pouvez :

• Contrôler totalement les flux de données
• Déployer en local pour protéger les données
• Respecter le RGPD, SOX, etc.

Maîtrise des coûts

• Éviter les frais à l’usage
• Déploiement unique, usage durable
• Ajuster les ressources selon la demande

Personnalisation

• Affinage des modèles par industrie
• Intégration aux bases de connaissances internes
• UI et parcours personnalisés

Aperçu d’OpenAI gpt‑oss

Pour situer les alternatives ouvertes, consultez la série de poids ouverts gpt‑oss d’OpenAI.

• Model cards :
  • gpt‑oss‑120b
  • gpt‑oss‑20b

Points clés

• Licence Apache 2.0
• Niveaux de raisonnement : Low/Medium/High
• Outils : function calling, navigateur, Python, sortie structurée
• Affinage possible
• Performance : MXFP4 (MoE) ; 120b sur une H100 ; 20b ~16 Go VRAM

Inference et déploiement rapides

Transformers

from transformers import pipeline
 
model_id = "openai/gpt-oss-20b"
 
pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)
 
messages = [
    {"role": "user", "content": "Explique la mécanique quantique simplement."},
]
 
outputs = pipe(messages, max_new_tokens=256)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])

vLLM

uv pip install --pre vllm==0.10.1+gptoss \
  --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/gpt-oss/ \
  --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128 \
  --index-strategy unsafe-best-match
 
vllm serve openai/gpt-oss-20b

Ollama

ollama pull gpt-oss:20b
ollama run gpt-oss:20b
 
ollama pull gpt-oss:120b
ollama run gpt-oss:120b

Poids originaux

huggingface-cli download openai/gpt-oss-20b --include "original/*" --local-dir gpt-oss-20b/
huggingface-cli download openai/gpt-oss-120b --include "original/*" --local-dir gpt-oss-120b/

Références : model cards gpt‑oss‑120b et gpt‑oss‑20b

Meilleures alternatives

1. Ollama — déploiement local le plus simple

Ollama se distingue par son installation et son usage simples.

Atouts

• Installation en un clic (macOS/Linux/Windows)
• Supporte Llama 2, Code Llama, Mistral…
• Gestion de modèles intégrée
• API REST

Installation

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
ollama run llama2

Cas d’usage

• Essais rapides individuels
• Prototypage en petite équipe
• Éducation et recherche

2. LocalAI — niveau entreprise

LocalAI est un moteur d’inférence open source compatible avec l’API OpenAI.

Avantages

• 100% compatible API OpenAI
• Supporte GGML/GGUF/GPTQ
• Interface Web intégrée
• GPU et déploiement distribué

Docker

docker run -p 8080:8080 --name local-ai -ti localai/localai:latest

Fonctions enterprise

• Répartition de charge et HA
• Monitoring et logs
• Multi‑tenant
• Sécurité renforcée

3. Open Assistant — piloté par la communauté

Open Assistant (LAION) est un assistant conversationnel totalement ouvert.

Points forts

• Données et modèles ouverts
• Multilingue
• Amélioration continue par la communauté
• Développement transparent

Technique

• Basé sur Transformers
• Contexte et dialogue multi‑tours
• Finetuning supervisé et RL

4. GPT4All — client desktop multiplateforme

GPT4All propose une application de bureau conviviale.

Fonctionnalités

• Interface graphique
• Windows/macOS/Linux
• Modèles pré‑entraînés inclus
• Fonctionne hors ligne

Familles de modèles

• GPT‑J
• LLaMA
• MPT
• Falcon

Bonnes pratiques de déploiement

Matériel

Minimum

• CPU : 8+ cœurs
• RAM : 16 Go
• Stockage : 100 Go SSD
• GPU : optionnel

Recommandé

• CPU : 16+ cœurs
• RAM : 32+ Go
• NVMe : 500+ Go
• GPU : NVIDIA RTX 4090 ou équivalent

Optimisation

1. Choix du modèle

small_model = "llama2:7b"
medium_model = "llama2:13b"
large_model = "llama2:70b"

2. Cache

• Cache intelligent
• Pré‑chargement des modèles fréquents
• Redis pour sessions

3. Répartition de charge

• Nginx pour distribuer
• Health checks
• Scalabilité élastique

Sécurité

Réseau

• HTTPS
• Clés API
• Règles firewall

Données

• Sauvegardes régulières
• Contrôle d’accès
• Surveillance des accès anormaux

Conformité

• Registre de traitement
• Consentement utilisateur
• Audits réguliers

Coûts et ROI

Officiel vs OSS

ROI

Pour des entreprises de taille moyenne (100–500 pers.), le ROI se fait en 6–12 mois.

Tendances

Technologie

1. Efficience accrue des modèles
2. Multimodalité
3. Edge computing
4. Apprentissage fédéré

Écosystème

• Plus de fonctions enterprise
• Écosystèmes de plugins riches
• APIs standardisées
• Déploiements cloud‑native

Recommandations

Individus

• Ollama : démarrage le plus simple
• GPT4All : interface conviviale

Entreprises

• LocalAI : riche en fonctions enterprise
• Open Assistant : ouvert et personnalisable

Développeurs

• Ollama + LocalAI : proto + prod
• Custom : stack Transformers

Conclusion

L’OSS offre davantage de contrôle et de choix. Moins pratique que le service officiel, il excelle en confidentialité, coûts et personnalisation.

Ressources : Docs Ollama

Tags : #ChatGPT #OSS #OpenSourceAI #OnPrem #EnterpriseAI #Confidentialité