Granite

Ouvert. Performant. Fiable. Sous licence Apache 2.0. Signature cryptographique1. Certification ISO2.

Illustration de formes géométriques superposées dans un dégradé de couleurs
IBM® Granite 4.1 permet un déploiement sécurisé de l’IA sur site
Des modèles légers et performants, publiés sous licence Apache 2.0, conçus pour des workloads d’entreprise évolutifs
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Pourquoi créer avec Granite ?

Créez et dimensionnez l’IA plus rapidement grâce à des modèles open source personnalisables, optimisés pour les workloads d’entreprise, la rentabilité et la flexibilité des déploiements.

Ouverte
Sous licence open source Apache 2.0, Granite garantit la transparence tout en permettant une personnalisation complète et une flexibilité de déploiement sur toute infrastructure.
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Performant
Ces petits modèles performants sont conçus pour maximiser l’efficacité et l’évolutivité des tâches essentielles en entreprise.
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Fiable
Éliminez le risque d’une IA « boîte noire » grâce à la transparence sur les données et processus d’entraînement, aux capacités de détection des contenus nuisibles et aux garde-fous intégrés.
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Présentation de Granite 4.1
Modèles de langage Granite 4.1

Nos modèles denses et non raisonnants les plus performants à ce jour. Compétitifs face à des modèles plus volumineux et raisonnants pour toute une gamme de tâches d’entreprise, à un coût nettement inférieur. 

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Modèles vocaux Granite 4.1

Petits mais puissants. Une précision de transcription de pointe, quel que soit l’accent, le domaine ou l’environnement bruyant. 

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Modèles de vision Granite 4.1

Comprenez les documents, les graphiques et les images avec une précision dédiée aux entreprises.

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Modèles Guardian Granite 4.1

Des garde-fous pour détecter les contenus malveillants et les résultats nuisibles. Conçus pour la conformité d’entreprise.

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Modèles d'embedding Granite

Des représentations sémantiques précises pour la récupération, la recherche et la classification.

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Découvrez les critères de référence

Ces modèles ont été évalués à l’aide d’un vaste ensemble de jeux de données et d’indicateurs afin de couvrir différents aspects de la génération de texte. Consultez d’autres critères de référence sur le blog technique de Granite.​

 

Test de référence​Indicateursgranite-4.1-3b​granite-4.1-8b​granite-4.1-30b​
MMLU​5-shot​67,02​73,84​80,16​
Moy. IFEval​ 82,3​87,06​89,65​
ArenaHard​ 37,8​68,98​71,02​
GSM8K​8-shot​86,88​92,49​94,16​
HumanEval​pass@1​79,27​87,2​89,63​
BFCL v3​ 60,8​68,27​73,68​
MMMLU​5-shot​57,61​64,84​73,71​
AttaQ​ 81,88​81,19​85,76​
Illustration par des formes géométriques superposées dans un dégradé de couleurs
IBM Granite 4.0 : la nouvelle génération de modèles Granite
Réduisez les coûts et augmentez les charges de travail grâce à des modèles efficaces conçus pour une adoption de l'IA évolutive et adaptée aux entreprises.
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Découvrez Granite

Granite 4.1 offre des performances compétitives en matière d’exécution d’instructions et d’appel d’outils sans s’appuyer sur de longues chaînes de raisonnement, tout en garantissant une latence prévisible, une utilisation stable des tokens et des coûts d’exploitation réduits. Cela en fait un choix de qualité et prêt pour la production pour les workloads d’entreprise où l’efficacité et la fiabilité sont primordiales.

NOUVEAU - Modèles Granite 3.2 avec des fonctionnalités de raisonnement

Les modèles de langage Granite 4.1 comprennent et exécutent des instructions basées sur des outils, permettant une intégration transparente avec divers outils logiciels et API. Cette capacité permet aux entreprises de créer de puissants workflows pilotés par l’IA tout en automatisant des tâches complexes.

Graphique à barres horizontales intitulé « Les modèles de langage Granite 4.1 offrent des capacités d’appel d’outils supérieures », basé sur les scores de référence BFCL V3 (plus le score est élevé, meilleur est le résultat). Granite-4.1-30B arrive en tête avec 73,7, suivi de Gemma-4-31B-it avec 72,7, puis de Granite-4.1-8B avec 68,3. Les autres modèles obtiennent des scores compris entre 61,7 et 67,8, notamment Gemma-4-26B-A4B-it (67,8), Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 (65,1), Granite-4.0-H-Small (64,7), Qwen3.5-35B-A3B (64,2), Gemma-4-E4B-it (63,2), Qwen3-4B-Instruct-2507 (61,9) et Qwen3.5-9B (61,7). Les modèles Granite 4.1 sont surlignés en bleu et surpassent les autres.

Les modèles de langage Granite 4.1 comprennent et respectent les instructions de l’utilisateur, garantissant une exécution fiable et précise des tâches. Cette capacité est particulièrement précieuse pour les entreprises qui cherchent à automatiser leurs processus et à fournir des résultats cohérents et de haute qualité.

Graphique à barres horizontales intitulé « Les modèles de langage Granite 4.1 offrent des capacités de suivi d’instructions compétitives », basé sur les résultats d’IFEval. Gemma-4-31B-it se classe en tête avec 94,1, suivi de Gemma-4-26B-A4B-it avec 91,3. Granite-4.1-30B obtient un score de 89,7, soit une performance légèrement supérieure à celle de Qwen3.5-35B-A3B (89,1) et devant plusieurs modèles regroupés entre environ 85 et 88, notamment Gemma-4-E4B-it (87,8), Granite-4.0-H-Small (87,5), Qwen3.5-9B (87,2) et Granite-4.1-8B (87,1). Parmi les scores les plus bas, on trouve Granite-4.1-3B avec 82,1 et Qwen3.5-2B avec 70,6. Les modèles Granite 4.1 sont surlignés en bleu, indiquant des performances compétitives mais non optimales par rapport aux modèles Gemma.

Granite Guardian 4.1 détecte les principaux facteurs de risque répertoriés dans l’Atlas des risques de l‘IA d‘IBM. Entraîné sur des données uniques comprenant des annotations humaines et des données synthétiques issues de red teaming interne, Guardian surpasse les modèles similaires sur des critères de référence standard (notamment, mais sans s’y limiter, les tentatives de débridage, les propos grossiers et les hallucinations liées aux appels d’outils et à la génération augmentée de récupération dans les systèmes basés sur des agents).

Tableau comparant les performances des modèles sur différents jeux de données d’évaluation, avec des colonnes pour Granite-Guardian-4.1-8B, OffsetBias-8B, Skywork-Reward-8B, Skywork-Reward-27B, SFR-Judge-70B et une base de référence Oracle. Granite-Guardian-4.1-8B (surligné) obtient d’excellents résultats sur tous les jeux de données : GSM8k (93,71), MATH (50,79), HumanEval+ (80,08), MBPP+ (70,63), BigCodeBench (43,70) et IFEval (82,81), avec un score global de 70,29. Il surpasse légèrement les autres modèles dans la plupart des catégories, tandis que les scores Oracle restent les plus élevés dans l’ensemble, avec notamment 97,46 sur GSM8k et 81,54 au total.

Granite Speech 4.1 offre une reconnaissance vocale haute précision et prête à l’emploi dans divers environnements audio réels, avec de faibles taux d’erreur sur les tests de performance couvrant la conversation, les réunions, les présentations et les conférences sur les résultats financiers.

Graphique à barres groupées intitulé « Granite Speech 4.1 surpasse ses concurrents en matière de précision de transcription », présentant les taux d’erreur sur les mots dans l’ASR en anglais sur neuf jeux de données (plus le chiffre est bas, meilleur est le résultat) : GigaSpeech, LScln, LSoth, SPGI, AMI_IHM, AMI_SDM, VoxPopuli, TED-LIUM et Earnings-22. Plusieurs modèles sont comparés, notamment Whisper-large-v3, Gemini 2.0 Flash, phi-4-mm, Qwen ASR, Canary et les variantes de Granite Speech (en bleu clair). Les modèles Granite Speech affichent systématiquement parmi les taux d’erreur les plus bas sur la plupart des jeux de données. Les taux d’erreur varient entre environ 1 et 2 sur LScln, 3 et 5 sur LSoth et SPGI, environ 9 et 16 sur AMI_IHM, et sont les plus élevés sur AMI_SDM (environ 22 à 41). Le graphique met en évidence que Granite Speech 4.1 offre la meilleure précision globale de transcription par rapport aux modèles concurrents.

Granite Vision 4.1 offre des performances de pointe dans l’extraction d’informations structurées à partir de contenu visuel, obtenant le score moyen le plus élevé sur sept tests de référence couvrant l’extraction de graphiques, de tableaux et de paires clé-valeur (KVP).

Graphique à barres horizontales intitulé « Granite Vision 4.1 devance Claude Opus 4.6 en extraction de tableaux », présentant les scores moyens sur sept tests de référence d’extraction (plus le score est élevé, meilleur est le résultat). Granite-Vision-4.1-4B arrive en tête avec un score de 86,5, suivi de Claude-Opus-4.6 à 83,8. Les autres modèles obtiennent des scores inférieurs : Gemma4-E4B (72,4), Qwen3.5-4B (71,7), Ministral-3-8B (68,2) et InternVL3.5-4B (66,4). Granite Vision est surligné en bleu, Claude en violet et les autres modèles en gris, ce qui met en évidence la performance supérieure de Granite Vision.

Des entreprises de tous les secteurs nous font confiance

US Open

L’US Open souhaitait offrir à ses fans du monde entier des expériences en ligne en constante évolution. IBM a aidé à transformer d’énormes volumes de données sur les matchs en informations pilotées par l’IA et en fonctionnalités interactives, proposant ainsi une expérience dynamique sur l’application et le site qui permet aux fans de rester connectés et de vivre pleinement chaque coup.

14 millions
millions de supporters à travers le monde profitant d’expériences en ligne de classe mondiale
7 millions
points de données capturés et analysés tout au long du tournoi
Vue panoramique du stade de l’US Open avec des supporters assistant à un match

Granite pour les développeurs

Recette : Synthèse de documents

Créez un récapitulatif de documents avec IBM Granite pour traiter des documents au-delà des limites de la fenêtre contextuelle.

RAG avec Langchain

Construisez un pipeline RAG avec Granite pour répondre aux requêtes à l'aide d'une base de connaissances externe.

Recette : RAG multimodal

Créez un pipeline RAG multimodal avec Granite et Docling pour interroger du texte, des tableaux et des images.

Guide : Modèles open source

Découvrez comment les LLM open source permettent l'autonomie, réduisent les coûts et aident les développeurs à l'évaluation, au réglage et au déploiement.

Tutoriel : forecasting des séries temporelles

Utilisez les modèles de séries temporelles Granite pour effectuer des prévisions de séries temporelles zero-shot et affinées.

Manuel d’instructions pour les agents Granite

Des recettes Granite pour les tâches agentiques.

Tutoriel : Copilote IA local

Créer un co-pilote IA local en utilisant IBM Granite Code, Ollama et Continue

Manuel d’instructions Granite

Consulter le manuel d’instructions Granite complet

Créez avec Granite

Les modèles Granite alimentent l'IA qui sous-tend de nombreux produits et services IBM. Découvrez des solutions prêtes à l'emploi pour la génération de code, le développement d'applications et le test de modèles. Le tout est propulsé par IBM Granite.

Agent de codage IA

Accélérez le codage et rationalisez le développement grâce à l'IA et à l'automatisation en tirant parti des modèles Granite.

Découvrir l’agent de codage IA
watsonx.ai

Construisez et déployez des applications d’IA en utilisant des modèles Granite ou choisissez parmi une variété de modèles tiers.

Découvrir watsonx.ai
watsonx Orchestrate

Développez et gérez des agents IA basés sur Granite et découvrez le catalogue d'agents pré-créer.

Explorez watsonx Orchestrate
Red Hat Enterprise Linux AI

Développez, testez et exécutez des LLM, y compris Granite.

Découvrir Red Hat Enterprise Linux IA

IBM croit en la création, le déploiement et l’utilisation de modèles d’IA qui font progresser l’innovation dans l’entreprise de manière responsable. La plateforme de données et d’IA watsonx d’IBM dispose d’un processus de bout en bout pour construire et tester les modèles de fondation et l’IA générative. Pour les modèles développés par IBM, nous recherchons et supprimons les doublons, et nous utilisons des listes de blocage d’URL, des filtres pour le contenu répréhensible et la qualité des documents, des techniques de découpage des phrases et de symbolisation, le tout avant l'entraînement du modèle.

Au cours du processus de formation des données, nous nous efforçons d’éviter les défauts d’alignement dans les sorties du modèle et nous utilisons un réglage précis supervisé pour permettre un meilleur suivi des instructions afin que le modèle puisse être utilisé pour accomplir les tâches de l’entreprise via prompt engineering. Nous continuons à développer les modèles Granite dans plusieurs directions, y compris d’autres modalités, un contenu spécifique aux secteurs et des annotations de données supplémentaires pour la formation, tout en déployant des garanties régulières et continues de protection des données pour les modèles développés par IBM. 

Compte tenu de l’évolution rapide du paysage technologique de l’IA générative, nos processus de bout en bout sont appelés à évoluer et à s’améliorer en permanence. Pour témoigner de la rigueur avec laquelle IBM développe et teste ses modèles de fondation, l’entreprise fournit pour les modèles développés par IBM une indemnisation contractuelle standard en matière de propriété intellectuelle, similaire à celle qu’elle fournit pour le matériel et les produits logiciels d’IBM.

En outre, contrairement à d’autres fournisseurs de grands modèles de langage et conformément à l’approche standard d’IBM en matière d’indemnisation, IBM n’exige pas de ses clients qu’ils l’indemnisent pour l’utilisation qu’ils font des modèles qu’il a développés. Conformément à son approche de l’obligation d’indemnisation, IBM ne plafonne pas sa responsabilité en matière d’indemnisation pour les modèles qu’il a développés.

Voici les modèles actuels de watsonx bénéficiant de ces protections :

(1) Famille Slate des modèles à encodeur uniquement.

(2) Famille Granite du modèle à décodeur uniquement.

En savoir plus sur les licences pour les modèles Granite

1 Au 29 avril 2026, les modèles Granite de langage, de vision, de parole, d’embedding et Guardian publiés sont signés cryptographiquement.

2 La certification ISO concerne le système de gestion de l’IA Granite (AIMS) des modèles de langage Granite. Le certificat est disponible ici : https://www.schellman.com/certificate-directory, sous le numéro 1102257-1.