--- title: "Kolibri : Aleph Alpha publie un LLM ouvert « souverain » qui parle allemand" description: "Le 3 octobre 2026, Aleph Alpha a publié Kolibri, un modèle de langage allemand-anglais à poids ouverts, entraîné de zéro en Allemagne et en Finlande. C'est l'une des rares réponses européennes concrètes à la question de la souveraineté en IA, même si, pour l'instant, Aleph Alpha est seul à évaluer ses performances." canonical: https://inyourgeek.com/articles/2026-10-03-kolibri-aleph-alpha-publie-un-llm-ouvert-souverain-qui type: article author: "Sébastien Soulier" publisher: "InYourGeek" language: fr datePublished: 2026-10-03 dateModified: 2026-10-03 section: "IA" tags: ["llm", "europe", "souverainete", "allemagne"] --- # Kolibri : Aleph Alpha publie un LLM ouvert « souverain » qui parle allemand > Le 3 octobre 2026, Aleph Alpha a publié Kolibri, un modèle de langage allemand-anglais à poids ouverts, entraîné de zéro en Allemagne et en Finlande. C'est l'une des rares réponses européennes concrètes à la question de la souveraineté en IA, même si, pour l'instant, Aleph Alpha est seul à évaluer ses performances. 3 octobre 2026 · IA · 4 min Le 3 octobre 2026, l'entreprise allemande Aleph Alpha a mis en ligne Kolibri, un grand modèle de langage conçu pour l'allemand et l'anglais. Ses poids sont publiés sur Hugging Face sous licence Apache 2.0. Les détails qui suivent viennent d'une [analyse publiée sur le blog tej.as](https://tej.as/blog/aleph-alpha-kolibri), repérée sur Hacker News. Elle s'appuie sur le rapport technique de 189 pages d'Aleph Alpha, sur la fiche du modèle et sur l'annonce de lancement. *Kolibri* veut dire colibri en allemand. C'est approprié pour un modèle dont tout l'intérêt est d'être léger, en tout cas sur le papier. ## Un poids lourd qui calcule comme un poids plume Kolibri est un *mixture of experts* (MoE). Dans un modèle classique, dit dense, chaque token traverse tous les paramètres. Dans un MoE, chaque couche contient une foule de petits sous-réseaux, les experts, et un routeur choisit lesquels traiteront chaque token. Kolibri compte 50 couches, chacune dotée de 384 experts et d'un expert partagé que tous les tokens traversent. Le routeur envoie chaque token vers 6 de ces 384 experts. Résultat : 78,1 milliards de paramètres au total, mais seulement 3,46 milliards réellement sollicités par token, soit 4,4 %. Le reste de la fiche technique est solide. La fenêtre de contexte est de 262 144 tokens en natif, et elle a été testée jusqu'à 1 048 576. Le modèle propose quatre niveaux de raisonnement (aucun, faible, moyen, élevé), sait appeler des outils, et ses connaissances s'arrêtent au 18 juin 2026. Il y a une contrepartie, et la fiche du modèle l'écrit elle-même : le modèle entier doit tenir en mémoire, même si seule une partie travaille à un instant donné. Il faut compter environ 78 Go de poids en FP8. Kolibri calcule donc comme un modèle de 3,5 milliards de paramètres mais occupe la mémoire d'un modèle de 78 milliards. Le colibri bat des ailes très vite, mais il lui faut un nid assez grand pour tous ses experts. ## Ce que « souverain » veut dire ici Dans son annonce, Aleph Alpha donne deux sens au mot. Le premier concerne la fabrication : le modèle a été conçu en Allemagne et entraîné sur des infrastructures allemandes et finlandaises, sous droit européen et allemand, avec « no foreign control ». Le second concerne l'usage : un ministère ou un équipementier automobile peut faire tourner Kolibri sur ses propres serveurs. Ses données ne sortent pas de chez lui, et personne ne peut modifier ou couper le modèle à distance. Aleph Alpha a signé le code de bonnes pratiques européen sur l'IA à usage général (GPAI) et dit avoir pensé le modèle pour l'AI Act dès le départ. L'entraînement a porté sur environ 24 000 milliards de tokens, dont plus d'un cinquième en allemand, sur 768 GPU NVIDIA B200. La fiche du modèle admet aussi que tout n'est pas européen. Le texte anglais a été reformulé avec Gemma 4 de Google, le texte allemand avec Mistral-NeMo, et Qwen3-32B a étiqueté les données qui servent aux filtres de qualité. Aleph Alpha a ensuite filtré les biais politiques que ces modèles peuvent introduire, biais qu'elle dit avoir mesurés sur des modèles ouverts chinois. Autre nuance : seuls les poids et les fichiers de configuration sont sous Apache 2.0. Le code et les méthodes d'entraînement restent la propriété d'Aleph Alpha. Vous pouvez donc utiliser le modèle librement, mais vous n'aurez pas sa recette. ## Et face aux modèles américains ? Sur ce point, les sources disponibles donnent peu d'éléments. Elles ne contiennent aucune comparaison directe avec les grands modèles américains. Le seul résultat publié vient de l'évaluation d'Aleph Alpha elle-même : Kolibri y dépasse tous les modèles de sa taille auxquels il a été comparé, en allemand comme en anglais. Tant qu'aucune mesure indépendante ne la confirme, cette performance reste donc annoncée par son seul éditeur. L'intérêt de Kolibri pour l'IA européenne n'est d'ailleurs pas de dominer un classement. Son argument est de proposer un modèle performant en allemand, déployable en interne et pensé pour la réglementation européenne, que l'éditeur résume par « compliance comes as an inherited property ». Pour une administration qui ne peut pas envoyer ses données sur un serveur étranger, cela compte souvent davantage que quelques points de benchmark. La souveraineté européenne en IA tient donc pour l'instant dans 78 Go de FP8. C'est peu pour un continent, mais c'est beaucoup pour un colibri. ## Sources - [Kolibri is an open-weight LLM from Aleph Alpha for German and English](https://tej.as/blog/aleph-alpha-kolibri) — tej.as _Article rédigé avec assistance IA à partir des sources citées, relu et validé par un humain avant publication._ --- Page HTML équivalente : https://inyourgeek.com/articles/2026-10-03-kolibri-aleph-alpha-publie-un-llm-ouvert-souverain-qui Publié par InYourGeek — https://inyourgeek.com/a-propos Méthode et garde-fous : https://inyourgeek.com/methode Tous les articles : https://inyourgeek.com/archives