Tout logiciel se compose d'une part d'une suite d'instructions, d'autre part de données intiales. Ces dernières peuvent être en très petit nombre (quelques, voire aucune, constantes déclarées au départ) ou au contraire pléthoriques. Ce dernier cas est celui des systèmes fondés sur un "deep learning" préalable, notamment pour avoir "large language model". Un logiciel privé de ses données initiales ne peut fonctionner, prétendre qu'il reste "libre" ou "open source" n'est pas crédible, je ne vois pas en quoi la taille, négligeable ou pléthorique, de ces données nécessiterait de revoir la définition de "logiciel libre".

Ce qui me paraît beaucoup plus discutable et dont on parle bien peu souvent, c'est de savoir si le termes "learning" (qu'on traduit par "apprentissage") et "model" (qu'on traduit par "modèle") ne sont pas des anthropomorphismes trompeurs. Pour ma part, je traduirais volontiers "deep learning" par "plagiat massif" et "language model" par "contrefaçon de langage": c'est sans doute exagéré, mais pas plus, à l'autre extrémité, que les traductions habituelles et le sens anglais. Ces questions me paraissent plus importantes dans le débat autour de ChatGPT et connexes.