# mozilla-state-of-open-source-ai-2026-07

## Veille

**Rapport récurrent de Mozilla**, *The state of open source AI*, **v1.0.1, juillet 2026**, introduit par une lettre de **Raffi Krikorian** (CTO) : sept sections, un site interactif et un rapport téléchargeable. Thèse posée en titre de la section 1 : *« The model layer has commoditized. Value accrues to the harness above it. »* **État capacitaire** : sur l'*Artificial Analysis Intelligence Index v4.1*, le meilleur modèle fermé marque **61** (Claude Opus 5) et le meilleur ouvert **57** (**Kimi K3**), quatrième au général et devant trois des plus grands laboratoires fermés ; sur l'*Epoch Capabilities Index*, l'écart est de **6 points** (K3 à 156 contre GPT-5.6 Sol à 162), soit *« about one release cycle »*, avec des intervalles de confiance qui se chevauchent. **Frontière en dents de scie** : l'ouvert mène en code frontend (K3 à 1 679 Elo sur LMArena Frontend Code Arena, six domaines sur sept), conteste le terrain agentique (88,3 contre 88,8 sur Terminal-Bench 2.1) et cède sur le travail de connaissance professionnel (Fable 5 devance K3 de 92 Elo sur GDPval-AA v2). **Bascule d'usage** : la part des tokens routés sur OpenRouter vers des modèles à poids ouverts est passée d'un niveau négligeable à un tiers fin 2025, puis à une **majorité mi-2026**, les sept modèles les plus consommateurs étant tous à poids ouverts — le rapport précisant lui-même que *« by request count, closed US providers still lead »*, l'avance ouverte étant un volume de tokens concentré sur le codage et l'agentique. **Le contraste central** : *« Open ships easy. Open deploys hard. »* — 79 % des développeurs qui ajoutent de l'IA utilisent des modèles ouverts contre 71 % pour les fermés, mais seules **53 %** des équipes en modèle ouvert atteignent la production **contre 63 %**, et l'écart se creuse avec la taille de l'organisation (fermé 54 % → 73 %, ouvert 53 % → 57 %), ce qui *« rules out a resources explanation »*. La carte de maturité du stack (48 composants, 9 couches) montre deux colonnes systématiquement froides — **standardisation** et ***enterprise readiness*** —, désignées comme l'écart opérationnel. **Section 5** : *« The agentic harness is another user agent »*, et *« The model is eating the harness »* — sur chaque modèle où les deux existent, le harnais du laboratoire l'emporte désormais, l'écart de 21,8 points s'étant comprimé à environ 3. D'où la formule : *« A harness tuned tightly to one lab's weights… degrades on anyone else's model, so the tighter the tuning, the less swappable the weights underneath. Lock-in arrives as a side effect of optimization. »*

## Titre Article

The state of open source AI (v1.0.1, juillet 2026)

## Date

2026-07

## URL

https://stateofopensource.ai/

## Keywords

Mozilla, état de l'IA open source, poids ouverts, open weights, open source AI, définition OSI, code d'entraînement, documentation des données, commoditisation du modèle, harnais agentique, valeur en amont du modèle, Artificial Analysis Intelligence Index, Epoch Capabilities Index, Kimi K3, Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol, Fable 5, Terminal-Bench, GDPval, LMArena, frontière en dents de scie, OpenRouter, part de tokens, volume vs requêtes, prix de l'inférence, 50x en 36 mois, LLMflation, adoption vs production, Mozilla SlashData, écart opérationnel, standardisation, enterprise readiness, carte du stack, souveraineté, 70 stratégies nationales, droits de sortie, exit rights, coût de sortie du cloud, rapatriement, Qwen, DeepSeek, Moonshot, Mistral, Zhipu, MiniMax, LangChain, MCP, A2A, Agentic AI Foundation, gouvernance des agents, surface d'écriture non résolue, lock-in par optimisation, contrôle à l'export, blackout de dix-neuf jours, irréversibilité d'une publication de poids, distillation, Kratsios, Greenblatt, Redwood Research, watchlist, Raffi Krikorian

## Authors

**Mozilla** — éditeur du rapport, avec une introduction signée **Raffi Krikorian**, *Chief Technology Officer*. Publié en **juillet 2026** (v1.0.1). Données issues de sources tierces créditées (Artificial Analysis, Epoch AI, OpenRouter, LMArena) et d'une enquête propre menée avec **SlashData** (*Mozilla / SlashData 2026 developer survey*, n = 1 410 sur la question des freins).

Mozilla n'est pas un observateur neutre du sujet qu'elle mesure, et la lettre d'ouverture le revendique : *« Mozilla exists because one company tried to own the front door to the web, and an open community made sure it never could. We bet on open the first time. Open won. »* Le rapport est à la fois un travail de mesure sourcé et une pièce de plaidoyer, refermée sur un appel à l'action (*« Build with us »*) et une inscription à MozFest.

## Ton

**Profil** : **rapport d'état sectoriel militant**, format web interactif (graphiques cliquables, cellules survolables) doublé d'un PDF. Registre analytique et chiffré dans le corps, **mobilisateur aux extrémités** — la lettre du CTO en ouverture, l'appel *« Build with us »* en clôture.

**Style** : chaque section porte un **titre-thèse en deux lignes** (*« Open ships easy. / Open deploys hard. »*, *« Open is a sovereignty choice. / Seventy governments are already treating it as one. »*), suivi d'une série de visualisations dont chacune est légendée par sa source **et par sa limite**. Cette discipline de légende est ce qui distingue le document d'un argumentaire : *« Scores use different scales and come mostly from vendor-run tests, so treat them as directional »*, *« with intermediate points interpolated »*, *« the confidence intervals overlap »*, *« Shares are of the top 20 only, not of all OpenRouter traffic »*.

**Deux gestes rhétoriques structurants** :

1. **L'ouverture par le cas marginal.** La lettre s'ouvre sur le te reo māori — une langue *« with no commercial market to speak of »* pour laquelle un diffuseur néo-zélandais construit des modèles de parole sous une licence qui garde les enregistrements chez les communautés — et sur un diagnostic de feuille de manioc rendu par un modèle tenant sur un téléphone, dans une zone blanche d'Afrique de l'Est. *« Neither project needed permission. And neither could have been rented from a frontier model. »* **On établit la valeur de l'ouvert par ce que le marché ne financera jamais, avant de parler de parts de marché.**
2. **La liste de réversibilité.** La section *watchlist* ne se contente pas de signaux : chacun est assorti d'un ***« Reverses if: »*** — la condition qui invaliderait la thèse. Rare et honnête dans un document de plaidoyer.

**Formules-marqueurs** : *« The model layer has commoditized »*, *« Open ships easy. Open deploys hard »*, *« Open weights are exit rights »*, *« You can switch off a model. You cannot switch off a copy already running on a machine you hold »*, *« the unsolved write surface »*, *« Lock-in arrives as a side effect of optimization »*, *« Commodity inputs surrender pricing power »*.

## Pense-betes

- **Date / source** : *The state of open source AI*, **Mozilla**, v1.0.1, **juillet 2026**, introduction de **Raffi Krikorian** (CTO). Sources tierces créditées (Artificial Analysis, Epoch AI, OpenRouter, LMArena) et enquête propre avec **SlashData** (n = 1 410 sur les freins).
- **Cadrage clé** : *« The model layer has commoditized. Value accrues to the harness above it. »* Justification : *« Commodity inputs surrender pricing power »*, et la majorité des charges de production tourne bien en dessous du plafond de la frontière.

### La distinction terminologique, à tenir

| Terme | Ce qu'il recouvre |
|---|---|
| **Open model** | poids téléchargeables, exécutables et modifiables sur du matériel qu'on contrôle |
| **Open weights** | paramètres sous licence permissive, **sans code d'entraînement ni documentation des données** — *« which describes most of what this report measures »* |
| **Open source AI** (sens OSI) | exige en plus le code d'entraînement et assez d'information sur les données pour reconstruire le système |

Le rapport s'intitule *open source AI* mais mesure très majoritairement des **poids ouverts**. Il le dit ; les reprises ne le diront pas.

### Écart capacitaire, deux instruments concordants

| Instrument | Fermé | Ouvert | Écart |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 | 61 (Claude Opus 5) | 57 (**Kimi K3**) | 4 pts ; K3 4ᵉ sur 586 modèles, 3 des 11 de tête à poids ouverts |
| Epoch Capabilities Index | 162 (GPT-5.6 Sol) | 156 (K3) | 6 pts ≈ un cycle de release, **intervalles de confiance chevauchants** |

Sur l'axe prix, K3 est à 3,6 points du sommet pour environ le tiers du prix.

### La frontière en dents de scie

L'ouvert **mène** en code frontend (K3, 1 679 Elo, six domaines sur sept sur LMArena Frontend Code Arena) ; **conteste** l'agentique terminal (88,3 contre 88,8 sur Terminal-Bench 2.1 ; K3 gagne Program Bench, SpreadsheetBench 2 et BrowseComp, perd FrontierSWE 81,2 contre 86,6) ; **cède** sur le travail de connaissance professionnel (Fable 5 devance de **92 Elo** sur GDPval-AA v2, plus grand écart des benchmarks partagés, et Moonshot le concède). D'où : *« Match the model to the job and you need the frontier for less than you think. »* Le rapport prévient que les scores sont d'échelles différentes et majoritairement issus de tests conduits par les vendeurs — *« treat them as directional »*.

### Le chiffre le plus mal cité

Les poids ouverts sont passés d'une base négligeable à **un tiers** des tokens OpenRouter fin 2025, puis à une **majorité** mi-2026, les sept modèles de plus fort volume étant tous à poids ouverts (72,4 % du volume du top 20 pour les rangs ouverts 1-10). Mais : *« By request count, closed US providers still lead. The open lead is a token-volume lead, concentrated in coding and agentic workloads »*, et les parts portent sur le **top 20 seulement**. Une majorité de tokens n'est pas une majorité d'usages.

### Le déploiement plutôt que la capacité

*« Open ships easy. Open deploys hard. »* 79 % des développeurs ajoutant de l'IA utilisent des modèles ouverts contre 71 % de fermés, et **50 % utilisent les deux** (29 % ouvert seul, 21 % fermé seul) : les deux catégories sont complémentaires, non rivales. Mais 53 % des équipes en ouvert atteignent la production contre 63 % en fermé, et l'écart se creuse avec la taille — fermé **54 % → 73 %**, ouvert **53 % → 57 %**. *« Scale rules out a resources explanation. Enterprises can buy their way through closed deployment. Open deployment waits on tooling that remains unfinished. »* Freins nommés, tous opérationnels : coût d'infrastructure, sécurité et conformité, maintenance, complexité de déploiement. La carte du stack (48 composants, 9 couches, 10 critères) confirme par une autre voie : deux colonnes systématiquement froides sur toutes les couches — **standardisation** et ***enterprise readiness***.

### Section 5 : le harnais comme user agent

L'analogie est celle du navigateur, *« code on the user's side negotiating with servers on their behalf »*, rejouée une couche plus haut. Le harnais est *« where production difficulty concentrates, and where the open-vs-closed, owner-vs-renter contest restarts »*. Cinq strates cartographiées : **Govern** (politique à état, registre et lignage, budget et révocation), **Surface** (AG-UI/A2UI, x402/AP2/UCP), **Action** (bacs à sable E2B/Daytona/Modal, permission et identité — *« the unsolved write surface »* —, éval et observabilité), **Reach** (MCP, A2A, mémoire), **Control** (LangGraph, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex). La formule *« the unsolved write surface »* recoupe le diagnostic de [[valente-zalewski-beyond-zero-enterprise-security-ai-era-2026-07-20]] : lire est résolu, écrire ne l'est pas.

### Le mécanisme de verrouillage

*« The model is eating the harness. »* Sur chaque modèle où le harnais du laboratoire et un harnais indépendant coexistent, le premier gagne désormais, l'écart de 21,8 points s'étant comprimé à environ 3 au sommet. D'où : *« A harness tuned tightly to one lab's weights becomes a fitted component of that lab's product. It degrades on anyone else's model, so the tighter the tuning, the less swappable the weights underneath. Lock-in arrives as a side effect of optimization. »* Le verrouillage n'a pas besoin d'être une stratégie : il suffit d'optimiser. À rapprocher du contrat de portabilité de [[janakiram-agent-platform-portability-contract-2026-07-20]].

### Traction et économie

LangChain 126 000+ étoiles et 60 % de part développeur ; **MCP** à 97 M de téléchargements SDK mensuels et 10 000+ serveurs actifs en un an, **+4 750 % en 16 mois**, donné à l'Agentic AI Foundation en décembre 2025. Écart de gouvernance : **~21 % seulement** des entreprises déclarent une gouvernance d'agents mature. Côté prix, l'inférence a chuté **50× en 36 mois** au niveau GPT-4 (contre 2,6× pour la bande passante à l'ère dotcom), le prix de frontière ayant chuté 112× depuis les 45 $ de GPT-4. Sur OpenRouter (mai-sept. 2025), le fermé tenait ~80 % de l'usage et ~96 % du revenu — à parité de qualité, il coûte environ **6× plus par appel**, d'où une estimation de **~24,8 Md$ d'économies annuelles non réalisées** (étude Nagle-Yue pour la Linux Foundation).

### Souveraineté et droit de sortie

Plus de **70 stratégies nationales** actives, et *« the strategic case for open is the ability to leave »*, adossé au précédent cloud (90-120 k$ pour sortir un pétaoctet de S3, 37signals passé de 3,2 M$ à moins d'1 M$, 80 % d'entreprises en rapatriement). *« Closed model APIs reproduce the same trap… Open weights are exit rights. »*

**Le blackout de dix-neuf jours** rend l'argument concret : 9 juin, Anthropic livre Fable 5 et Mythos 5 → **12 juin**, le Commerce applique des contrôles à l'export avec effet immédiat, interdisant l'accès à tout ressortissant étranger, y compris les propres employés d'Anthropic ; la nationalité n'étant pas vérifiable en temps réel, **les deux modèles s'éteignent pour tout le monde** → 26 juin, restauration partielle de Mythos pour ~100 organisations américaines d'infrastructure critique → 30 juin, levée → 1er juillet, Fable 5 restauré. Puis 16 juillet, Moonshot ouvre l'API de K3. *« Access can be revoked and restored. A weight release cannot be withdrawn once the files are distributed… You can switch off a model. You cannot switch off a copy already running on a machine you hold. »*

### Chine

Qwen a dépassé en février 2026 les huit organisations suivantes réunies en téléchargements Hugging Face ; les modèles chinois à poids ouverts sont passés de moins de 2 % des tokens OpenRouter fin 2024 à plus de **45 %** du trafic hebdomadaire en avril 2026, ~61 % parmi les dix plus utilisés. DeepSeek revendique 26 000+ comptes entreprise et figurait dans le stack de 58 % des nouvelles startups IA en 2025, alors qu'au moins huit juridictions ont restreint le service hébergé : *« Enterprises ban the hosted app and adopt the weights anyway. »*

### L'affaire de distillation K3, avec les catégories du rapport

| Niveau | Contenu |
|---|---|
| **Confirmé** | divulgation Anthropic de février 2026 — ~24 000 comptes frauduleux, plus de 16 M d'échanges dont **3,4 M attribués à Moonshot**, sur des modèles Claude antérieurs ; déclarations Kratsios (22 juillet) et Bessent (21) |
| **Signal** | Greenblatt (Redwood Research) : K3 s'auto-identifie comme Claude de façon statistiquement difficile à expliquer par le bruit — mais il nomme un modèle antérieur à l'affaire, et l'auto-identification est un artefact connu d'entraînement sur du texte web |
| **Preuve** | **absente** — *« No logs and no forensic package. Moonshot denies. »* |

Le rapport note que la publication des poids rend désormais possible une forensique comportementale. Ne jamais présenter l'allégation comme établie.

### La watchlist et sa méthode

Quatre familles de signaux (capacité/adoption, harnais, structure de marché, confiance/sûreté), chacune assortie de sa **condition d'invalidation** — *« Reverses if: the lab-harness lead widens, or a closed platform sets the permission standard first »*. Poser à l'avance ce qui prouverait qu'on a tort est ce qui distingue ce document d'un plaidoyer ordinaire.

### Réserve de citation

Mozilla mesure un sujet dont elle est militante. La rigueur des légendes et la présence des conditions de réversibilité rendent les données utilisables ; le cadrage — commoditisation acquise, ouverture inéluctable, *« open won »* — est une thèse, non un constat.

## RésuméDe400mots

Rapport récurrent de **Mozilla**, *The state of open source AI* (v1.0.1, juillet 2026), introduit par son CTO **Raffi Krikorian**.

**La thèse** ouvre la première section : *« The model layer has commoditized. Value accrues to the harness above it. »* Les intrants devenus commodités perdent leur pouvoir de fixation des prix, et la majorité des charges de production tourne bien en dessous du plafond de la frontière.

**L'état capacitaire.** Sur l'Artificial Analysis Intelligence Index, le meilleur modèle fermé marque 61 (Claude Opus 5), le meilleur ouvert 57 (**Kimi K3**), quatrième au général ; sur l'Epoch Capabilities Index l'écart vaut **six points, « environ un cycle de release »**, intervalles de confiance chevauchants. La frontière est **en dents de scie** : l'ouvert mène en code frontend, conteste l'agentique terminal, et cède nettement sur le travail de connaissance professionnel.

**La bascule d'usage.** La part des tokens routés sur OpenRouter vers des poids ouverts est passée d'un niveau négligeable à une majorité mi-2026, les sept modèles les plus consommateurs étant tous ouverts — mais le rapport précise que **par nombre de requêtes les fournisseurs fermés mènent encore**, l'avance ouverte étant un volume de tokens concentré sur le codage et l'agentique.

**Le constat central** : *« Open ships easy. Open deploys hard. »* 79 % des développeurs utilisent des modèles ouverts contre 71 % de fermés, la moitié utilisant les deux ; mais seules **53 % des équipes en ouvert atteignent la production contre 63 %**, et l'écart **se creuse avec la taille de l'entreprise**, ce qui exclut une explication par les moyens. La carte du stack le confirme : deux colonnes froides sur toutes les couches, **standardisation et *enterprise readiness***.

**Le harnais est la nouvelle frontière.** *« The agentic harness is another user agent »* — le rôle du navigateur rejoué une couche plus haut. Et le mécanisme de verrouillage y est formulé avec précision : le harnais d'un laboratoire, ajusté à ses propres poids, se dégrade sur ceux des autres, donc *« the tighter the tuning, the less swappable the weights underneath. **Lock-in arrives as a side effect of optimization.** »*

**La souveraineté** est traitée comme un droit de sortie, illustré par le **blackout de dix-neuf jours** de Fable 5 sur contrôle à l'export : *« You can switch off a model. You cannot switch off a copy already running on a machine you hold. »*

Mozilla milite pour ce qu'elle mesure. Les légendes sont scrupuleuses et la *watchlist* énonce ses propres conditions d'invalidation ; le cadrage reste une thèse.

## GrapheDeConnaissance

- Mozilla —publie→ The state of open source AI (DOCUMENT, 0.98)
- Raffi Krikorian —travaille_chez→ Mozilla (ORGANISATION, 0.95)
- Mozilla —affirme_que→ la couche modèle s'est commoditisée et la valeur remonte vers le harnais agentique (CITATION, 0.96)
- harnais agentique —est_instance_de→ un user agent, au sens où le navigateur l'était pour le web ouvert (AFFIRMATION, 0.92)
- harnais ajusté aux poids d'un laboratoire —réduit→ l'interchangeabilité des poids sous-jacents — le verrouillage arrive comme effet de bord de l'optimisation (CITATION, 0.95)
- Kimi K3 —mesure→ 57 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.1, contre 61 pour le meilleur modèle fermé (MESURE, 0.93)
- Kimi K3 —concurrence→ Claude Opus 5 (TECHNOLOGIE, 0.9)
- open-weights —mesure→ une majorité des tokens routés sur OpenRouter mi-2026, avec les sept plus forts volumes (MESURE, 0.9)
- Mozilla —affirme_que→ l'avance des poids ouverts est un volume de tokens et non un nombre de requêtes, concentré sur le codage et l'agentique (AFFIRMATION, 0.93)
- modèles ouverts —s_oppose_à→ leur propre mise en production, seules 53 % des équipes y parvenant contre 63 % en fermé (MESURE, 0.92)
- écart opérationnel —observé_dans→ la standardisation et l'enterprise readiness, colonnes systématiquement faibles de toutes les couches du stack ouvert (AFFIRMATION, 0.93)
- poids ouverts —permet→ un droit de sortie, là où une API propriétaire reproduit le piège du verrouillage cloud (CITATION, 0.94)
- contrôle à l'export —s_oppose_à→ la disponibilité d'un modèle fermé, éteint dix-neuf jours pour tous ses utilisateurs (AFFIRMATION, 0.94)
- publication de poids —s_oppose_à→ la révocabilité d'un accès, une copie distribuée ne pouvant être retirée (CITATION, 0.95)
- permission et identité des agents —est_instance_de→ la surface d'écriture non résolue du stack agentique (CITATION, 0.93)
- Model Context Protocol —mesure→ 97 M de téléchargements SDK mensuels et plus de 10 000 serveurs actifs en un an (MESURE, 0.9)
- gouvernance des agents —s_oppose_à→ le rythme d'adoption, seules ~21 % des entreprises déclarant une gouvernance mature (MESURE, 0.9)
- prix de l'inférence —réduit→ d'un facteur 50 en 36 mois à performance de classe GPT-4 (MESURE, 0.9)
- modèles fermés —mesure→ environ 80 % de l'usage et 96 % du revenu sur OpenRouter, à un coût par appel environ six fois supérieur à parité (MESURE, 0.88)
- entreprises —utilise→ les poids ouverts chinois en auto-hébergement, tout en interdisant le service hébergé correspondant (AFFIRMATION, 0.88)
- Michael Kratsios —affirme_que→ Kimi K3 aurait été entraîné par extraction covert à grande échelle depuis Fable 5 (AFFIRMATION, 0.85)
- Moonshot AI —s_oppose_à→ l'allégation d'extraction covert, qu'elle dément (AFFIRMATION, 0.9)
- Mozilla —affirme_que→ aucun journal ni dossier forensique n'étaye l'allégation de distillation, que Moonshot dément (AFFIRMATION, 0.92)
- Mozilla —recommande→ de suivre quatre familles de signaux assorties chacune de sa condition d'invalidation (AFFIRMATION, 0.9)
- open-weights —s_oppose_à→ open source AI au sens OSI, qui exige en plus le code d'entraînement et la documentation des données (AFFIRMATION, 0.95)

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Canonical: https://www.thekb.eu/fr/fiches/mozilla-state-of-open-source-ai-2026-07/