L’industrie de l’intelligence artificielle a longtemps été dominée par des entreprises américaines comme OpenAI, Google et Meta. Cependant, l’émergence récente de DeepSeek, une startup chinoise d’IA, a bouleversé le paysage mondial de l’IA.
Son dernier modèle, DeepSeek-R1, fait la une de l’actualité grâce à ses performances compétitives, son approche open source et son développement à moindre coût. Alors que l’IA devient un élément clé de l’innovation technologique, comprendre en quoi DeepSeek se différencie des leaders du marché est essentiel.
1. Modèle open source vs IA propriétaire
DeepSeek adopte une approche différente des géants américains de l’IA comme OpenAI en priorisant le développement open source. Son modèle DeepSeek-R1, publié sous licence MIT, permet aux chercheurs, développeurs et entreprises d’accéder librement au code, de le modifier et de le déployer.
En revanche, OpenAI s’est éloigné de son engagement initial envers l’open source, gardant ses nouveaux modèles GPT propriétaires. L’approche open source de DeepSeek favorise la transparence, la collaboration et réduit les barrières à l’adoption de l’IA, rendant son modèle attrayant pour les entreprises et développeurs souhaitant éviter un écosystème fermé.
2. Paramètres et architecture du modèle DeepSeek R1
DeepSeek-R1 repose sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE), optimisant l’efficacité computationnelle. Bien que le modèle dispose de 671 milliards de paramètres, seuls 37 milliards sont activés simultanément, ce qui permet de réduire la consommation de ressources tout en maintenant un haut niveau de performance.
En comparaison, GPT-4 d’OpenAI est estimé à 1,8 trillion de paramètres, nécessitant beaucoup plus de puissance de calcul et entraînant des coûts d’exploitation plus élevés. L’optimisation de DeepSeek lui permet d’être plus économe en ressources tout en garantissant précision et efficacité dans les tâches textuelles.
3. Coût et efficacité des ressources
DeepSeek a réussi à rivaliser avec des modèles comme GPT-4o d’OpenAI, Llama 3.1 de Meta et Claude 3.5 Sonnet d’Anthropic, mais avec un budget bien inférieur.
L’entreprise affirme avoir entraîné DeepSeek-R1 avec un budget de 5,6 millions de dollars, bien loin des centaines de millions dépensés par ses concurrents. Cette économie est due à l’architecture Mixture-of-Experts, qui n’active que les parties pertinentes du modèle à chaque interaction, optimisant ainsi les coûts.
De plus, DeepSeek a utilisé des GPU H800 — une version légèrement moins puissante des Nvidia H100, qui sont interdits d’exportation vers la Chine en raison des sanctions américaines. Malgré ces restrictions, DeepSeek prouve qu’il est possible de développer des modèles IA très compétitifs avec des ressources limitées.
4. Raisonnement et compétences en programmation
DeepSeek-R1 excelle dans les tâches techniques, notamment le raisonnement logique, la programmation et les mathématiques.
Dans les benchmarks, il a surpassé GPT-4o et d’autres modèles dans :
- La résolution de problèmes logiques
- Les calculs mathématiques complexes
- La génération de code
Il a obtenu un score de 2 029 Elo sur Codeforces, dépassant 96,3 % des participants humains aux compétitions de programmation. Son approche par « chain-of-thought » (CoT) lui permet de diviser les problèmes complexes en plusieurs étapes, comme le fait également le modèle o1 d’OpenAI.
Cependant, OpenAI reste supérieur pour l’écriture créative, les interactions conversationnelles naturelles et l’interprétation contextuelle avancée.
DeepSeek s’impose donc comme l’IA préférée des développeurs, ingénieurs et chercheurs, qui recherchent des réponses logiques et précises plutôt qu’une IA orientée vers la créativité.
5. Langues et marchés ciblés
DeepSeek est bilingue par conception, conçu pour l’anglais et le chinois, contrairement à OpenAI, qui se concentre principalement sur l’anglais. Il surpasse les modèles américains dans les tests en chinois, le rendant particulièrement intéressant pour les entreprises et développeurs travaillant en Chine ou dans les régions sinophones.
Cependant, un problème de mélange linguistique a été signalé : l’IA a tendance à insérer du chinois dans des réponses en anglais, ce que DeepSeek tente encore d’améliorer.
6. Prix compétitif
DeepSeek-R1 détrône OpenAI sur le rapport qualité/prix.
- Prix API DeepSeek : 0,14 dollar/million de tokens
- Prix API GPT-4o : 7,50 dollars/million de tokens
Ce tarif ultra-compétitif rend DeepSeek particulièrement attractif pour les entreprises et développeurs souhaitant un modèle performant sans exploser leurs coûts opérationnels.
7. Sécurité et censure
En tant qu’entreprise chinoise, DeepSeek est soumis aux lois strictes de censure chinoise. L’IA refuse de répondre aux sujets sensibles, tels que le massacre de Tiananmen ou les droits de l’Homme en Chine.
OpenAI et d’autres IA américaines appliquent également une modération de contenu, mais basée sur des critères éthiques et de sécurité plutôt que des restrictions gouvernementales.
DeepSeek a récemment été banni en Italie, où l’autorité de protection des données Garante enquête sur ses pratiques de collecte de données et sa conformité au RGPD européen.
8. Impact sur le marché et disruption de l’industrie
L’arrivée de DeepSeek-R1 a secoué les marchés mondiaux de l’IA :
- Nvidia a perdu 600 milliards de dollars en valorisation suite aux craintes que les modèles IA moins coûteux réduisent la demande en puces IA haut de gamme.
- Alibaba (Qwen) et ByteDance (TikTok) ont immédiatement accéléré leurs propres projets d’IA pour rivaliser avec DeepSeek.
- Donald Trump et d’autres responsables américains considèrent désormais DeepSeek comme une potentielle menace pour la suprématie américaine dans l’IA.
9. Perspectives d’avenir de DeepSeek et conséquences sur l’industrie
DeepSeek ambitionne d’atteindre l’AGI (Artificial General Intelligence), au même titre qu’OpenAI.
Cependant, son avenir dépendra de :
- Son adoption internationale
- Les régulations américaines
- Ses futures innovations en IA
L’intensification de la course à l’IA montre que les modèles plus petits et plus rentables, comme DeepSeek pourraient bien représenter l’avenir de l’intelligence artificielle, plutôt que les modèles géants nécessitant des ressources colossales.
