Brief overview of the history of open source AI leading up to publication of the Apertus model, with some perspectives on opportunities for involvement from the community & civil society.
automatique open source 2007 - Début de scikit-learn, simplifiant l'IA en Python 2010 - Theano révolutionne le deep learning avec calcul automatique de gradients 2014 - Caffe accélère les réseaux de neurones convolutifs 2015 - TensorFlow de Google démocratise le deep learning à grande échelle 2016 - Keras simplifie l'utilisation des frameworks de deep learning 2017 - PyTorch d’origine à Facebook rend l'IA encore plus flexible et intuitive 2018 - Hugging Face Transformers ouvre l'accès aux modèles de langage pré-entraînés 2021 - Stable Diffusion popularise l'IA générative d'images open source 2023 - Llama de Meta accélère le développement des LLM open source 2024 - Des techniques Mixture-of-Experts conduit au lancement de DeepSeek 2025 - Lancement du Apertus, le premier Frontier Model entraîné en Suisse
ouvert: open source (Apache 2,0), open data (FineWeb 2 etc.), open weights (Transformers), maintenu par le Swiss AI Initiative, dirigé par l’EPFL, l’ETH et le CSCS et la communauté d’utilisateurs.
les laboratoires et entreprises suisses: Où investir les ressources? Notre infrastructure IT est-elle prête? Qu'avons-nous le droit de faire (RGPD, compliance)? Comment commencer avec les "Quick Wins"?
encourager l’innovation, l’acces libre, et promouvoir le projet en lançant et en soutenant des initiatives divers, ainsi qu’en créant des synergies et des partenariats avec des projets citoyens pertinents.
qui sera l’instance dirigeante responsable de la maintenance et du développement des cas d’utilisation de l’extrémité d’inférence développée par le Swiss AI Initiative, Public AI et des modèles Apertus hébergés en interne.