Les Modèles d'IA Open Source : Guide (pas chiant) pour ton PC avec 16 ou 32 Go de RAM

Cette semaine, boum : petit séisme dans le monde de l’IA open source. OpenAI, oui, ceux qui font habituellement tout en mode boîte noire, ils nous sortent de leur chapeau GPT-OSS, son premier modèle open source depuis… 2019 !

Autant te dire que ça a secoué la fourmilière, et pas qu’un peu. On dirait bien qu’on entre enfin dans une ère où une bonne IA, tu peux la faire tourner chez toi sans vendre un rein pour un serveur ou louer un GPU sur le cloud à la minute.

Fini les modèles mastodontes qui réclament un data center entier pour répondre “Bonjour”, place à une nouvelle génération de modèles compacts mais pas idiots. Et comme je suis sympa, je t’ai fait un petit guide des plus prometteurs selon la RAM de ta machine.

L’annonce qui change la donne : GPT-OSS d’OpenAI

Le 5 août 2025 (oui, une date à retenir), OpenAI a balancé deux modèles :

• GPT-OSS-20B : mange “seulement” 16 Go de RAM (et pas mal de patience)
• GPT-OSS-120B : plutôt 32 Go et un PC bien costaud

D’un point de vue performance, le 20B boxe déjà dans la catégorie des o4-mini et le 120B flirte avec les cadors propriétaires. Bref : l’open source vient de se payer un lifting.

💡 B_reaking news en plein clavier_ : pendant que j’écris ces lignes, devine quoi ? GPT-5 vient de sortir. Oui, là, maintenant. Double fête aujourd’hui ! 🎉

Alors, c’est vrai, j’ai un gros faible pour les modèles open source, c’est mon petit côté “indépendance et bidouille” — mais faut avouer que, pour certains besoins, un monstre avec des centaines de milliards de paramètres, ça fait quand même briller les yeux. 😁

J’ai 16 Go de RAM, je peux utiliser quoi comme modèle?

Spoiler : on reste sur du modèle malin et optimisé.

Les poids plumes (1-3B paramètres)

• TinyLlama 1.1B — Spécialité : la vitesse supersonique (genre Usain Bolt version IA). Idéal pour micro-résumés et petites tâches ciblées.
• Llama 3.2 1B — Parfait pour du mobile ou de l’IoT. 
• Gemma 2 2B — Un petit génie créatif pour ton marketing et tes posts qui claquent.
• Llama 3.2 3B — Polyvalent, bonne mémoire (128K tokens), répond bien aux instructions.

Les poids moyens (4-7B)

• Phi-3 Mini 3.8B — Fort en logique, maths et code.
• Qwen2.5 3B — Multilingue (parle chinois comme toi le français), contexte XXL.
• Mistral 7B — Le classique fiable, la petite Clio de l’IA open source.

Le challenger qui veut tout rafler

• GPT-OSS 20B — Oui, il tourne avec 16 Go, mais pas à fond les ballons. Pour les tâches sérieuses où t’es prêt à attendre.

J’ai 32 Go de RAM, je peux utiliser quoi comme modèle?

Là, on commence à pouvoir envoyer du lourd sans faire fumer ton CPU.

Les équilibrés (8-14B)

• Llama 3.2 8B — L’assistant pro, efficace et polyvalent.
• DeepSeek-R1 14B — Doué pour le raisonnement avancé, parfait pour les problèmes complexes.
• Qwen2.5-Coder 14B — Développeur dans l’âme, contextes longs et code propre.
• Mistral Nemo 12B — Optimisé NVIDIA, mange des gros documents au petit-déj.

Et au-delà (mais là, faut plus de RAM…)

• Qwen2.5 32B — Haut de gamme, mais prévois 48 Go de RAM.
• GPT-OSS 120B (quantifié) — Le boss final. Prévois 80 Go et un refroidissement digne d’une fusée.

Quelques cas d’usage

• Résumé de textes : Llama 3.2 3B ou Qwen2.5 3B, parfaits pour avaler des documents entiers.
• SEO et marketing : Gemma 2 2B pour pondre des textes qui font cliquer.
• Traduction : Qwen2.5 3B/14B, multilingues sans accent.
• Code : Phi-3 Mini 3.8B et Qwen2.5-Coder 14B, tes nouveaux collègues virtuels.

Mon conseil vite fait bien fait

• 16 Go : reste sous 7B, ou tente le GPT-OSS 20B si t’es patient.
• 32 Go : jusqu’à 14B tranquille, 20B si tu ajustes le contexte.
• Évite >20B sauf si t’as une station IA ou un GPU pro.

Petit mot technique

Choisir un modèle c’est une première étape, ensuite il faudra choisir la quantification et le type de modèle, mais rassure toi tout est expliqué ici