La distinction entre modèles open source et propriétaires est un enjeu stratégique pour les professionnels du droit. Les modèles open source comme Llama (Meta), Mistral (France) et DeepSeek (Chine) rendent leurs poids et leur architecture publiquement accessibles. Ils peuvent être téléchargés et hébergés sur les serveurs propres d'un cabinet ou d'une entreprise. Les modèles propriétaires comme GPT (OpenAI), Claude (Anthropic) et Gemini (Google) sont fermés : on y accède uniquement via des API cloud.
Pour les cabinets d'avocats, l'enjeu principal est la confidentialité. Avec un modèle open source hébergé localement, les données clients ne quittent jamais l'infrastructure du cabinet — aucun risque de transmission à un tiers, aucune question sur le Cloud Act américain, conformité totale avec le secret professionnel. C'est l'argument massue de l'open source pour les professions réglementées.
Mistral, acteur français de l'IA valorisé à environ 10 milliards de dollars en 2025, incarne l'enjeu de souveraineté numérique. Ses modèles offrent des performances compétitives tout en étant hébergeables en Europe, sur des infrastructures conformes au RGPD. Le choix entre open source et propriétaire n'est cependant pas binaire : de nombreuses solutions legaltech combinent les deux approches, utilisant l'open source pour les traitements sensibles et les API propriétaires pour les tâches moins critiques.