Ai2, l'institut qui publie des modèles de langage entièrement ouverts
Ai2 (Allen Institute for AI) est un institut de recherche à but non lucratif basé à Seattle. Il se distingue en publiant non seulement les poids de ses modèles OLMo, mais aussi leurs données d'entraînement, leur code et leurs étapes intermédiaires.
Données au 22 octobre 2026
L'essentiel en chiffres
| Pays | États-Unis |
|---|---|
| Siège | Seattle |
| Fondation | 2014 |
| Type | Organisation à but non lucratif |
| Politique des poids | Poids ouverts |
| Familles de modèles | OLMo, Tülu, Molmo, OLMoE |
| Site officiel | allenai.org |
Un institut de recherche fondé par Paul Allen
L’Allen Institute for AI, aujourd’hui appelé Ai2, a été fondé en 2014 à Seattle par Paul Allen, cofondateur de Microsoft. C’est un institut de recherche à but non lucratif, et non une entreprise commerciale. Sa mission : « construire une IA de rupture pour résoudre les plus grands problèmes du monde ». Ses travaux couvrent les modèles de langage, mais aussi l’IA pour la science, la conservation de la planète et la robotique.
OLMo, Tülu, Molmo : les familles de modèles
- OLMo est la famille de grands modèles de langage d’Ai2. Au 22 octobre 2026, la génération OLMo 3 existe en tailles 7B et 32B, avec des variantes Base, Instruct (discussion) et Think (orientée raisonnement). OLMoE en est une déclinaison en mélange d’experts.
- Tülu 3 est une recette de post-entraînement entièrement documentée, combinant affinage supervisé, DPO et RLVR.
- Molmo est la famille de modèles multimodaux, capables de comprendre des images.
« Plus qu’open source »
Ce qui distingue Ai2, c’est l’ampleur de ce qu’il publie. Beaucoup de fabricants diffusent des modèles à poids ouverts sans dire sur quelles données ils ont été entraînés. Ai2 publie l’ensemble : les données d’entraînement (corpus Dolma), le code d’entraînement (OLMo-core, Open Instruct), les points de contrôle intermédiaires et les outils d’évaluation (OLMES). L’outil OlmoTrace permet même de relier une réponse du modèle aux passages des données d’entraînement dont elle pourrait provenir.
En pratique, cela fait d’OLMo une référence pour la recherche et l’enseignement : on peut étudier, reproduire ou modifier chaque étape. La contrepartie est que ces modèles ne cherchent pas à rivaliser avec les plus grands modèles commerciaux sur toutes les tâches.
Comment accéder aux modèles
- L’Ai2 Playground, pour discuter avec les modèles dans le navigateur.
- Hugging Face pour les poids et les jeux de données, sous licence Apache 2.0 pour OLMo 3.
- GitHub pour le code, et des hébergeurs partenaires comme Cirrascale pour un accès par API.
Plus d’informations sur allenai.org. Pour comparer OLMo aux autres modèles ouverts, consultez notre page sur les modèles open source.
Questions fréquentes
Quelle différence entre « poids ouverts » et « entièrement ouvert » ?
Un modèle à poids ouverts se télécharge, mais on ignore souvent avec quelles données et quelles méthodes il a été entraîné. Ai2 publie en plus les données d'entraînement, le code, les recettes et les outils d'évaluation, ce qui permet de reproduire et d'étudier tout le processus.
Qu'est-ce que Tülu ?
Tülu 3 est une recette ouverte de post-entraînement : sélection des consignes, affinage supervisé, optimisation des préférences et apprentissage par renforcement avec récompenses vérifiables. Ai2 publie les données, le code et la méthode, et l'a appliquée notamment à des modèles Llama 3.
Peut-on utiliser OLMo dans un projet commercial ?
OLMo 3 est publié sous licence Apache 2.0, qui autorise l'usage commercial. Ai2 précise que ses modèles sont destinés en priorité à la recherche et à l'éducation, dans le respect de ses lignes directrices d'usage responsable.
Comment essayer les modèles d'Ai2 ?
L'Ai2 Playground permet de discuter avec les modèles dans le navigateur. Les poids et les jeux de données sont sur Hugging Face, le code sur GitHub, et certains hébergeurs partenaires proposent un accès par API.
Sources des données
Données au 22 octobre 2026
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