Nicolas Kennel

L’adoption massive de DeepSeek a provoqué un véritable affolement dans le monde de la technologie et de l’intelligence artificielle. La startup chinoise, éponyme, a aussi créé une onde de choc, y compris à Wall Street, grâce à son modèle d’IA performant et économique.

DeepSeek est une plateforme d'intelligence artificielle qui se distingue par son approche open source et ses performances compétitives face aux leaders du marché comme OpenAI et Google DeepMind. C'est sans aucun doute une très belle démonstration d'une victoire du modèle open source face au modèle propriétaire pour laquelle DeepSeek a profité grâce à son action.

Totalement basé en open source, DeepSeek a surpris les experts par ses capacités, égalant ou surpassant les performances des leaders du marché comme OpenAI et GPT-4. Il excelle dans des tâches complexes telles que la rédaction de code et la résolution de problèmes mathématiques difficiles.

Non seulement DeepSeek, semble avoir nécessité des couts de développement très largement inférieurs à ceux des principaux leaders du marché, mais elle devient aussi l’application la plus téléchargée dans plusieurs pays, dont le Canada, les États-Unis, la France et le Royaume-Uni à tel point qu’elle suscite aujourd’hui un affolement à Wall Street et soulève de nombreuses questions stratégiques.

Nous avons été habitués à penser que la recherche de pointe en intelligence artificielle nécessitait des budgets pharaoniques. Les géants américains ou chinois investissent des milliards de dollars pour entraîner des modèles toujours plus puissants. Pourtant, l’idée qu’une équipe agile, avec un budget limité et une infrastructure plutôt bas de gamme, ait pu bâtir un outil d’une telle qualité suggère que les innovations de rupture peuvent émerger de petites structures, portées par des ingénieurs et des chercheurs passionnés.

Par ailleurs, les modèles de DeepSeek, tels que DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3, sont publiés sous licence MIT, permettant à la communauté mondiale d'accéder, de modifier et d'améliorer librement le code source. Cette transparence favorise l'innovation collaborative et réduit les coûts liés aux licences propriétaires.

DeepSeek rivalise avec des modèles propriétaires comme GPT-4 grâce à des architectures avancées comme le Mixture-of-Experts (MoE), tout en nécessitant moins de ressources pour son entraînement. Par exemple, le modèle R1 aurait été développé avec seulement 2 000 GPU pour un coût de 6 millions de dollars, contre 16 000 GPU et 100 millions de dollars pour GPT-4.

DeepSeek a rapidement gagné en popularité et son approche disruptive a surpris beaucoup d'acteurs.
Ce scénario nous rappelle que la véritable compétition se joue autant sur la créativité, l’optimisation et la rapidité d’exécution que sur la seule quantité de capitaux engagés.

Dans ce cadre, les stratégies d’entraînement des modèles, la qualité et la spécificité des jeux de données, la capacité à itérer rapidement et à adapter la technologie aux besoins réels du marché peuvent expliquer des percées soudaines.

Une approche « low cost » peut donc s’avérer hautement compétitive si elle est bien pensée, surtout lorsque les équipes maîtrisent les leviers de la recherche fondamentale et du développement pratique.

Un rééquilibrage potentiellement mondial

Si DeepSeek s’impose sur différentes plateformes en Asie, en Amérique du Nord et en Europe, il ne s’agit plus d’un simple phénomène local, mais d’un acteur global capable de rivaliser, voire de surpasser, les références établies : OpenAI, Google, Meta,...

Historiquement, l’arrivée d’un concurrent inattendu peut très vite modifier les équilibres : lorsque Netflix est devenu un service mondial de streaming, ou qu’Apple a lancé l’iPhone, il ne s’agissait pas d’ajouter un simple produit sur le marché. Ces innovations ont créé un changement de paradigme, en imposant de nouveaux standards.

Le fait que DeepSeek surclasse les technologies concurrentes dans certains cas notamment liés aux tâches complexes prouverait qu’il existe d’autres voies pour atteindre l’excellence technologique. Alors que le projet Américain, StarGate, vient d’être annoncé avec un investissement à 500 milliards de dollars, communauté internationale pourrait être conduite, et plus particulièrement les géants américains, à remettre en question la pertinence de leurs modèles économiques basés sur des infrastructures gigantesques et très coûteuses.

Il convient tout de même de souligner que les investissements lourds effectués par les leaders de l’IA ne se concentrent, à priori, pas uniquement sur les innovations visibles, mais sont probablement destinés à préparer l’émergence d’IA beaucoup plus étendues.

Par ailleurs, il est indispensable de garder en mémoire que l'open-source a joué un rôle crucial. Les initiatives open-source permettent de démocratiser l’accès aux technologies avancées, favorisant ainsi une plus grande participation de divers acteurs, y compris des startups émergentes et des institutions académiques. En rendant les modèles et les outils d’IA accessibles à tous, l’open-source encourage l’innovation collaborative et réduit les barrières à l’entrée.

Un effet domino sur les marchés financiers

Ce succès éclair a engendré un climat d’incertitude, et Wall Street n'a pas tardé à réagir. Dans un contexte géopolitique et stratégique majeur, une information reste à confirmer concernant Nvidia, qui aurait fourni des GPU d'entrée de gamme à DeepSeek, contournant ainsi les restrictions d'exportation imposées par les États-Unis. Une telle révélation entraîne, au moins temporairement, une perte de confiance significative sur les marchés : non seulement en ce qui concerne la conformité des acteurs américains à leur propre législation, mais aussi quant à leur capacité à contrôler la diffusion de technologies de pointe. Les investisseurs, craignant que les GPU de gamme supérieure vantés ne soient plus aussi justifiés et redoutant d’éventuelles sanctions gouvernementales ou un durcissement réglementaire, ont fait chuter brutalement la valeur de l’entreprise impliquée (en l’occurrence, NVIDIA), aggravant ainsi la volatilité boursière.

L’investissement massif et la présence sur tous les fronts technologiques peuvent-ils à eux seuls apporter une garantie de conserver le leadership à moyen terme ?

Alors que depuis quelques jours DeepSeek a fait l’objet d’hacking et les services sont partiellement dégradés, les réactions pourraient être multiples : pressions sur les régulateurs pour protéger le marché national, alliances stratégiques ou rachats éventuels, et bien sûr un renforcement de la R&D pour ne pas se laisser distancer.

D’un point de vue global, cet épisode pourrait être perçu comme un « reset » potentiellement profitable à d’autres écosystèmes, si ces derniers s’organisent pour saisir la fenêtre d’opportunité.

Des précédents historiques

La référence à Spoutnik est riche de sens. Le lancement du premier satellite artificiel en 1957 par l’URSS a créé une onde de choc aux États-Unis, au point de motiver la création de la NASA et d’intensifier la « course à l’espace ». Cet événement a été un électrochoc : il a réveillé un sentiment d’urgence et un besoin de rattraper, voire de dépasser, l’adversaire considéré comme « en avance ».

De la même manière, découvrir qu’un nouvel acteur dispose d’une IA plus performante et moins coûteuse pousserait les gouvernements et les grands groupes américains à redoubler d’efforts, accélérant la compétition tout en élevant encore le niveau de sophistication des futures générations de modèles.

On l’a vu par le passé : certains chocs d’innovation peuvent forcer le reste du monde à remettre à plat ses priorités, à revaloriser l’importance de la recherche publique ou à réorganiser des filières stratégiques. Il ne faut pas oublier que Spoutnik, en galvanisant la recherche américaine, a fini par permettre aux États-Unis de poser le pied sur la Lune douze ans plus tard. Souvent, la crainte de se faire distancer se révèle être le meilleur moteur d’innovation.

Garder la tête froide

Dans un tel scénario, il serait tentant de céder à la panique ou, au contraire, à l’euphorie. Pourtant, les innovations technologiques suivent souvent une courbe en forme de « hype » : un pic d’excitation rapide, suivi d’une phase de désillusion, puis d’une période d’appropriation plus pragmatique.

Même si la startup chinoise montre des performances remarquables, elle devra prouver sa capacité à gérer la croissance, à répondre aux enjeux de sécurité, à maintenir la qualité de ses modèles face à l’évolution constante des besoins des utilisateurs. Par ailleurs, la dimension éthique, la gestion des données personnelles ou encore la conformité aux réglementations (différentes d’un continent à l’autre) peuvent freiner son déploiement mondial.

De leur côté, les géants établis sont rarement des cibles immobiles. Leur force de frappe financière et leur maîtrise des infrastructures leur permettent de réagir, d’optimiser rapidement leurs outils existants ou de mener des rachats stratégiques. L’histoire économique nous montre que peu de « perturbateurs » parviennent à garder une avance durable sans s’intégrer, tôt ou tard, dans un écosystème plus large.

De nouvelles opportunités, aussi en France

Cette hypothèse d’une « offre IA » révolutionnaire et à faible coût pourrait aussi profiter à d’autres marchés et d’autres acteurs, au-delà de la rivalité sino-américaine. L’Europe, et en particulier la France, pourrait y voir une opportunité de développer ou de renforcer ses propres solutions, avec un focus sur l’éthique, la gestion responsable des données et l’expertise sectorielle.

     Un regain d’intérêt pour la souveraineté technologique

Face à une nouvelle IA qui s’imposerait mondialement, la question de la souveraineté technologique deviendrait incontournable. La France et l’Europe pourraient accélérer la mise en œuvre de leur stratégie commune en matière de data, d’infrastructures et de clouds souverains. On l’a déjà vu avec le développement d’initiatives comme Gaia-X, visant à créer un cadre européen pour l’hébergement et le partage de données.

     Des collaborations internationales renforcées

La sidération provoquée par un nouvel entrant ultra-performant inciterait des entreprises françaises et européennes à se rapprocher de partenaires américains, asiatiques ou d’autres startups innovantes. Dans certains cas, de nouvelles alliances pourraient émerger pour mutualiser la R&D, partager des bibliothèques de modèles open source ou développer des standards technologiques.

     L’opportunité d’innover dans les secteurs de niche

Les PME et ETI françaises, souvent reconnues pour leur savoir-faire industriel, pourraient miser sur des créneaux précis (industrie 4.0, santé, mobilité, énergie, etc.) pour intégrer l’IA de manière différenciante. Alors qu’une nouvelle IA chinoise aborderait sans doute des marchés de masse, il existerait un espace pour des solutions spécialisées (Mistral.ai, Scaleway,…), à forte valeur ajoutée, où la France dispose d’excellentes compétences et d’un écosystème de recherche solide (Inria, CNRS, laboratoires universitaires, etc.).

     Encourager la recherche fondamentale

L’émergence d’un rival international très performant pousse souvent les institutions publiques et privées à réinvestir dans la recherche fondamentale. Pour la France, cela signifierait soutenir encore davantage les laboratoires, les jeunes chercheurs et les doctorants en IA. Un tel mouvement servirait d’argument pour attirer des talents internationaux et renforcer la compétitivité de l’écosystème local.

Pour la France et d’autres pays européens, s’investir dans des projets open-source pourrait non seulement stimuler l’innovation locale mais aussi favoriser des partenariats internationaux basés sur le partage de connaissances et de ressources. L’open-source peut servir de catalyseur pour développer des solutions adaptées aux besoins spécifiques des marchés locaux, tout en contribuant à un écosystème global plus résilient et diversifié.

Entre vigilance et optimisme

Ce scénario de rupture par une IA chinoise à « faible » budget illustre la nécessité pour chaque acteur – petit ou grand, français ou international – de maintenir une veille technologique active, de comprendre en profondeur l’évolution des modèles et de saisir les opportunités au moment opportun.

Il ne s’agit pas d’adopter une posture de panique face à un éventuel « Spoutnik de l’IA », mais plutôt de voir dans cette hypothèse un puissant levier pour repenser notre approche de l’innovation, évaluer nos propres forces et faiblesses, et renforcer la coopération entre acteurs publics, privés et académiques.

L’IA, comme beaucoup d’autres domaines technologiques, continuera de se transformer à une vitesse fulgurante. L’exemple de cette « startup chinoise » fictive nous rappelle que l’excellence peut surgir d’une équipe déterminée, quel que soit le budget initial, et qu’aucun monopole n’est garanti à long terme.

Entre affolement et opportunité, le choix est souvent une question de posture et de préparation. Gardons la tête froide, observons, analysons et soyons prêts à expérimenter de nouveaux outils. Les modèles actuels ne sont que des jalons dans une trajectoire qui va encore largement évoluer. Apprendre à les connaître, les tester et anticiper leurs limites fait partie du rôle de chacun, qu’il s’agisse d’entreprises, de chercheurs, de pouvoirs publics ou de simples passionnés de technologie.

En somme, un tel « Spoutnik de l’IA » offrirait des pistes d’innovation et de remise en question pour l’ensemble de l’écosystème, de la Chine à la Silicon Valley, en passant par l’Europe et la France. Restons vigilants, ouverts aux collaborations et conscients que la prochaine grande avancée pourrait émerger n’importe où, pour peu qu’une équipe de passionnés s’en donne les moyens. Le meilleur moyen de s’y préparer est de demeurer curieux, adaptable et toujours prêt à réévaluer les vérités d’hier.