À connaissance Libre, IA Libre : promesses, échecs et questions ouvertes
Speakers
A passionate advocate for Free and Open Source Software, Benjamin Bellamy is Business Development Manager for AI Solutions & Community Management at LINAGORA, where he turns open, privacy-respecting AI into practical products and helps grow vibrant contributor communities.
He also founded Ad Aures, creator of Castopod, a free and open-source podcast-hosting platform built to empower creators and strengthen the open podcasting ecosystem.
Active in the Podcast 2.0 community, he contributes to the French radio show Libre à vous !, produced by April (an association whose mission is to promote and defend Free/Libre Open Source Software), and hosts the podcast RdGP—a podcast exploring digital rights, individual freedoms, privacy… and GDPR.
Most recently, he joined WikiPortraits, a collective providing freely licensed, high-quality portraits for Wikipedia.
Julie est responsable des activités de R&D en traitement automatique des langues naturelles chez LINAGORA, une PME française dédiée au développement de logiciels libres et ouverts. Elle pilote actuellement le projet OpenLLM France, une collaboration à grande échelle entre partenaires académiques et industriels, dont l’objectif est de produire des modèles de langage centrés sur la langue française, entièrement libres et open source — depuis les données d'entraînement jusqu’aux modèles eux-mêmes.
Abstract
Wikipédia a nourri la révolution de l'IA. Tous les grands modèles de langage ont été massivement entraînés sur son contenu. Pourtant, la plupart de ces modèles sont des boîtes noires : fermés, biaisés, non auditables — l'opposé des valeurs qui ont construit Wikipédia.
OpenLLM France a choisi une autre voie. Leurs modèles de langage, Lucie et Luciole, sont les premiers modèles fondations francophones open source de bout en bout : données d'entraînement, méthodes, poids — tout est ouvert, tout est auditable. Comme Wikipédia.
Une IA vraiment libre peut aider les projets Wikimédia : détecter les lacunes de connaissance, soutenir les langues sous-représentées, améliorer l'OCR sur Wikisource, structurer des données pour Wikidata. Mais elle n'est pas magique. Nous partageons nos promesses, nos échecs, et nos questions ouvertes.
Les 5 dernières minutes sont pour vous : ensemble, explorons ce qu'une IA libre pourrait faire pour vos projets.
Additional information
Liberté : Seule une IA open source de bout en bout — code, données, méthodes — est comparable à une licence libre logicielle ou Creative Commons : elle seule garantit une utilisation sans limite. Équité : Les IA sont biaisées par construction. La publication complète des données et des méthodes d'entraînement permet a minima de mesurer ces biais — et donc de les corriger. Fiabilité : L'IA Act européen impose la reproductibilité. La transparence totale offerte par l'open source de bout en bout est la réponse naturelle à cette exigence réglementaire.
Les contributeurs et contributrices Wikimédia qui s'interrogent sur la place de l'IA dans leurs projets — éditeurs confrontés aux contenus générés, développeurs qui évaluent des outils, chercheurs qui travaillent sur les biais et les lacunes de la connaissance libre. Aucun prérequis technique n'est nécessaire. La seconde partie de la session est conçue pour recueillir les perspectives de la salle : nous attendons d'apprendre autant que nous partageons.
Everyone can participate in this session