Ce terme désigne les modèles d'IA les plus avancés et les plus performants du moment, situés à la frontière des connaissances techniques. Il s'agit généralement de systèmes à grande échelle (comptant des milliards ou des billions de paramètres) entraînés avec des quantités massives de données et de ressources de calcul, et développés par un nombre restreint d'organisations capables d'en assumer le coût élevé. Les générations successives de modèles tels que GPT, Gemini ou Claude en sont des exemples représentatifs.
Leur importance est double. D'une part, ils marquent l'état de l'art : ils définissent les tâches techniquement réalisables et servent de référence pour le reste du secteur. D'autre part, ils concentrent une grande partie du débat sur la sécurité et la régulation, car leurs capacités émergentes peuvent entraîner des risques difficiles à anticiper.
Il convient de prendre en compte deux nuances :
- Le terme est relatif et évolutif : ce qui est aujourd'hui un frontier model sera dépassé en quelques mois.
- Toutes les utilisations pratiques ne nécessitent pas ces modèles ; dans de nombreux cas, des systèmes plus petits et moins coûteux s'avèrent plus efficaces.