Après l’émergence de DeepSeek en chine, les autres IA ont-elles perdu leur suprématie ?

La petite entreprise chinoise DeepSeek a secoué le secteur de l’intelligence artificielle générative à la fin janvier dernier avec son programme à la fois performant et peu coûteux, au point de remettre en question la domination des grandes entreprises, dont OpenAI, sur le marché.

Au cours des deux dernières années, une poignée d’assistants basés sur l’IA ont réussi à s’imposer, de ChatGPT à Claude (d’Anthropic), en passant par Gemini de Google. Cela a été possible grâce à des investissements de plusieurs milliards de dollars permettant de recruter les meilleurs ingénieurs et de déployer les infrastructures nécessaires (puces, serveurs et centres de données).

DeepSeek a développé son modèle « R1 » avec un nombre réduit de processeurs, sans recourir aux puces les plus avancées, et pour un coût annoncé de seulement six millions de dollars.

Pour beaucoup, cette avancée représente une révolution, mettant en lumière une tendance qui se dessine depuis plusieurs mois : la « commoditisation » des modèles d’IA générative.

Dans ce contexte, Thomas Wolf, cofondateur de la plateforme d’intelligence artificielle Hugging Face, déclare : « Le coût de lancement d’un modèle diminue, et l’importance du choix du modèle à utiliser s’amenuise ». Il ajoute, dans un entretien à l’AFP : « Nous nous dirigeons vers un monde multi-modèles », soulignant que « la liberté de choix est une avancée incroyable ».

Le lancement tiède de ChatGPT 4.5 par OpenAI fin février illustre bien cette évolution, selon lui.

L’essor du code open source
Lors de la conférence HumanXAI à Las Vegas, Kevin Weil, directeur des produits chez OpenAI, a affirmé que l’idée selon laquelle tous les modèles se valent « est fausse ». Il a ajouté : « Nous ne serons plus jamais en avance de 12 mois sur nos concurrents, mais nous restons toujours en avance de 3 à 6 mois ».

Avec 400 millions d’utilisateurs individuels, OpenAI bénéficie d’un avantage considérable grâce aux données massives issues de l’utilisation de ses modèles, permettant leur amélioration continue.

Jeff Seibert, PDG de la startup Digits, estime qu’OpenAI restera en tête, mais que l’écart avec ses concurrents se réduira progressivement. « Pour les applications les plus avancées, la différence sera perceptible, mais pour la plupart des usages, cela n’aura pas une grande importance », précise-t-il. Son conseil aux entrepreneurs et investisseurs : « Assurez-vous que les utilisateurs puissent facilement passer d’un modèle à un autre ».

L’amélioration de l’exploitation des puces et des nouvelles techniques d’optimisation des modèles a réduit le coût de développement des LLM (modèles de langage de grande taille), qui constituent le moteur de ChatGPT et de Gemini.

L’essor des modèles open source, accessibles et modifiables librement, favorise également la diffusion de l’IA générative.

Angelo Zino, analyste chez CFRA, estime que la valorisation des grandes entreprises d’IA comme OpenAI et Anthropic, qui résistent encore à l’open source, pourrait avoir atteint son sommet, à mesure que leur avance technologique s’amenuise.

Cela n’a toutefois pas empêché le fonds japonais SoftBank d’injecter 40 milliards de dollars dans OpenAI en février, portant la valorisation de l’entreprise à 300 milliards de dollars, soit près du double de sa valeur l’an dernier.

Début mars, Anthropic a levé 3,5 milliards de dollars, atteignant une valorisation de 61,5 milliards de dollars.

Jay Das, de Sapphire Ventures, souligne : « Si vous générez un milliard de dollars en cash chaque mois, comme c’est probablement le cas d’OpenAI, vous devez continuer à lever des fonds jusqu’à ce que vos revenus dépassent ce montant. Et j’ai du mal à voir comment ils y arriveront ».