Derrière OpenAI, la montée silencieuse des modèles chinois
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Pendant que l’attention médiatique se concentre sur OpenAI, Anthropic ou Google DeepMind, une autre bataille se joue dans l’industrie de l’intelligence artificielle. Elle ne concerne ni les plus grosses levées de fonds ni les valorisations records, mais se déroule dans les couches les plus profondes de l’écosystème : celles qui déterminent quels modèles seront réellement utilisés par les développeurs, les entreprises et les futures générations d’agents IA.
Depuis deux ans, le récit dominant oppose les laboratoires américains dans une course à la puissance. OpenAI, Anthropic, Google DeepMind ou xAI cherchent à construire les modèles les plus performants du marché, capables de repousser les frontières du raisonnement, de la programmation ou de la recherche scientifique.
Pourtant, à mesure que ces modèles deviennent plus coûteux à entraîner et à exploiter, une dynamique parallèle s’accélère, et une nouvelle génération de modèles ouverts, largement développés en Chine, gagne du terrain dans les entreprises et les infrastructures IA.
Une autre lecture du marché de l’IA
Le marché de l’IA est souvent analysé à travers une grille de lecture héritée de l’industrie du logiciel où le meilleur produit finit par gagner. Cette logique a longtemps favorisé les acteurs américains, OpenAI, Anthropic ou Google disposent d’un accès privilégié aux capitaux, aux talents et aux infrastructures de calcul les plus avancées du monde, mais l’IA n’est pas seulement une industrie de l’innovation et devient progressivement une industrie d’infrastructure.
À mesure que les entreprises multiplient les usages, il ne s’agit plus uniquement de savoir quel modèle est le plus performant, mais il s’agit de déterminer quel modèle produit un résultat suffisamment bon au coût le plus faible.
Dans de nombreuses entreprises, l’objectif n’est pas de résoudre les olympiades internationales de mathématiques ni de battre les meilleurs benchmarks du marché, mais de traiter des tickets de support, générer des synthèses, analyser des documents, automatiser des workflows ou assister des développeurs.
DeepSeek n’est plus un accident industriel
Lorsque DeepSeek publie son modèle R1, une partie de l’industrie considère l’événement comme une anomalie incongrue, mais la startup démontre alors qu’il est possible d’obtenir des performances proches des leaders américains avec des budgets très inférieurs à ceux mobilisés par OpenAI ou Anthropic.
L’interprétation dominante consistait à voir dans DeepSeek un cas isolé, mais un an plus tard, derrière l’arbre se cache la forêt. DeepSeek s’inscrit désormais dans un ensemble beaucoup plus vaste comprenant Qwen d’Alibaba, Kimi de Moonshot AI, GLM de Z.ai, Doubao de ByteDance ou encore MiniMax.
Ces entreprises ne constituent pas un simple groupe de concurrents, mais participent à l’émergence d’un véritable écosystème industriel. À l’image de ce qui s’est produit dans les batteries, les panneaux solaires ou les véhicules électriques, plusieurs acteurs avancent simultanément sur différentes couches technologiques tout en bénéficiant d’effets de volume considérables. La puissance de frappe est aujourd’hui là et ce n’est que le commencement.
La véritable arme chinoise : le rapport performance-prix
La compétition actuelle est souvent présentée comme une confrontation entre performances technologiques. Hors l’avantage compétitif des modèles chinois réside dans leur capacité à offrir des performances proches pour un coût beaucoup plus faible.
À mesure que les entreprises cherchent à réduire leurs dépenses liées aux tokens et à l’inférence, l’arbitrage économique devient plus important que l’écart marginal de performance. Ce qui explique pourquoi des entreprises comme Baseten construisent désormais des infrastructures spécifiquement conçues pour exécuter et optimiser des modèles ouverts.
Le marché commence à considérer que tous les usages n’ont pas besoin du modèle le plus puissant mais du modèle le moin coûteux.
Une bataille pour contrôler la couche ouverte de l’IA
Pendant que les laboratoires américains dominent les modèles fermés, les acteurs chinois avancent sur celui des modèles ouverts.
Une distinction stratégique, si les modèles fermés permettent de capturer davantage de revenus directs, les modèles ouverts permettent de conquérir les développeurs.
Or l’histoire de la tech montre que ces deux dynamiques ne produisent pas toujours les mêmes gagnants. Microsoft dominait les logiciels propriétaires lorsque Linux s’est imposé comme le système d’exploitation de référence de l’économie numérique. Android est devenu le système d’exploitation mobile dominant alors qu’Apple conserve les marges les plus élevées du secteur.
L’IA pourrait suivre une trajectoire comparable, si les laboratoires américains pourraient conserver la frontière technologique, les modèles chinois pourraient devenir les briques logicielles utilisées par des millions de développeurs pour construire agents, copilotes et applications spécialisées.
Une dépendance technologique d’un nouveau genre
Cette dynamique soulève une question géopolitique rarement abordée.
Depuis une décennie, les préoccupations occidentales vis-à-vis de la Chine concernent principalement les chaînes d’approvisionnement physiques (batteries, terres rare, photovoltaique, composants electroniques)
L’IA introduit une dépendance plus difficile à identifier, demain, une entreprise européenne pourrait exécuter ses applications sur des GPU américains, dans des data centers américains, tout en s’appuyant sur un modèle fondamental développé en Chine. La dépendance ne porterait plus sur le matériel, maisconcernerait la couche logicielle qui structure les usages.
Cette évolution est d’autant plus significative que les modèles ouverts peuvent être téléchargés, modifiés et déployés localement, et deviennent ainsi beaucoup plus difficiles à contrôler que les services accessibles exclusivement via API.
Le paradoxe de la souveraineté
L’affaire récente autour des restrictions américaines visant certains modèles avancés a renforcé une inquiétude chez de nombreux gouvernements et grandes entreprises. Une dépendance à un modèle propriétaire implique une dépendance à son fournisseur.
Le moindre changement réglementaire, décision politique ou modification des conditions d’accès peut avoir des conséquences immédiates.
Les modèles ouverts offrent une réponse partielle à cette problématique, une fois déployés localement, ils échappent en grande partie à ce risque. Mais cette solution crée un nouveau paradoxe, car en cherchant à réduire leur dépendance aux laboratoires américains, certaines organisations pourraient accroître leur dépendance à des technologies développées en Chine.
La question de la souveraineté change simplement de forme.
