par Entre 2025 et 2026, la plateforme de référence en IA a vu son nombre de modèles passer de 1,3 à près de 2,9 millions. Une croissance spectaculaire, mais qui marque un léger ralentissement. Derrière ce raz-de-marée, plusieurs tendances se dessinent avec la montée en puissance de la vision par ordinateur, l’explosion des modèles multimodaux, et la domination toujours écrasante de l’anglais. Décryptage d’un écosystème en perpétuelle ébullition.
En un an à peine, entre le premier trimestre 2025 et celui de 2026, le catalogue de modèles sur Hugging Face a littéralement explosé. On est passé de 1,28 million à plus de 2,85 millions de modèles référencés. Ça fait un bond de plus d’1,5 million, soit une augmentation de 123% ! Impressionnant, non ?
Mais attention, cette croissance fulgurante marque un tout petit coup de frein récemment. Entre le troisième trimestre 2025 et le début 2026, le rythme est passé de +51 % à +48 %. Rien de dramatique, juste une légère pause dans l’accélération.
Côté contenu, le traitement du langage naturel reste le roi incontesté, avec près des deux tiers des modèles qui lui sont dédiés. Pourtant, sa part diminue doucement car elle est passée de 66,7 % à un peu plus de 62 %. Signe que les chercheurs s’intéressent de plus en plus à d’autres domaines que le texte.
Et justement, la vision par ordinateur est en pleine ébullition. Cette catégorie a grimpé de plus de 57% et représente maintenant près d’un modèle sur cinq. Cet engouement pour l’intelligence spatiale et perceptuelle est porté par des applications concrètes comme les systèmes autonomes ou les médias génératifs.
Autre tendance de fond, les modèles deviennent de plus en plus massifs. Au troisième trimestre 2025, on comptait 838 modèles dépassant les 256 milliards de paramètres. Un an plus tard, ils sont plus de 2 300. La course à la taille n’est pas terminée !
Pourtant, paradoxalement, la majorité écrasante des modèles reste très légère. Plus de la moitié d’entre eux ont moins d’un milliard de paramètres. Preuve que tous les chercheurs ne jouent pas dans la cour des géants, et que les modèles compacts ont encore de beaux jours devant eux.
La multimodalité, c’est aussi une tendance lourde qui se confirme. La catégorie « image-texte » a fait un bond spectaculaire, de 733 modèles au premier trimestre 2025, on est passé à plus de 8 000 au troisième trimestre. Une multiplication par 11 en quelques mois! Le mariage entre texte et image est clairement en plein essor.
Enfin, un chiffre qui interpelle c’est la domination sans partage de l’anglais. Près de 232 000 modèles sont entraînés dans cette langue, soit vingt fois plus que le français, qui arrive pourtant en deuxième position avec 12 000 modèles. Un fossé linguistique qui pose question sur la diversité de la recherche en IA.
Bien entendu, ces chiffres évoluent au fil des jours, car de nouveaux modèles sont ajoutés en continu sur le Net. Par contre, une chose est sûre c’est que l’IA ne ralentit pas. Entre modèles toujours plus gros, nouvelles modalités qui émergent et diversité qui se cherche encore, le paysage est en perpétuelle effervescence. Et c’est loin d’être terminé.
A Savoir
Définition
· Hugging Face :: Une plateforme collaborative de référence dans le domaine de l’intelligence artificielle. Elle fonctionne un peu comme un « GitHub » pour l’IA, permettant aux chercheurs et développeurs du monde entier de partager, télécharger et tester des modèles, des jeux de données et des codes sources.
· Modèles multimodaux / Multimodalité : Des systèmes d’intelligence artificielle capables de traiter, comprendre et combiner simultanément plusieurs types de données ou de formats (comme le texte, l’image, le son ou la vidéo), à l’instar d’un humain qui voit et lit en même temps.
· Traitement du langage naturel (NLP) : Une branche de l’intelligence artificielle et de la linguistique qui permet aux ordinateurs de comprendre, analyser, interpréter et générer le langage humain (qu’il soit écrit ou parlé).
· Vision par ordinateur : Un domaine de l’IA qui permet aux machines de « voir » et d’analyser le monde visuel (images et vidéos), en identifiant des objets, des visages ou des mouvements, utilisé notamment dans les voitures autonomes.
· Médias génératifs : Des outils d’intelligence artificielle capables de créer de nouveaux contenus originaux (textes, images, musiques ou vidéos) à partir de simples instructions textuelles (prompts).
· Paramètres : Dans un modèle d’IA, ce sont les variables ajustées par l’algorithme lors de son apprentissage. Plus un modèle compte de milliards de paramètres, plus il est complexe, capable de nuances, mais aussi gourmand en ressources informatiques.
· Modèles compacts : Des modèles d’IA de plus petite taille (souvent moins d’un milliard de paramètres), conçus pour être plus rapides, moins coûteux et capables de tourner sur des appareils modestes (comme des smartphones ou des ordinateurs portables).
