Concurrence pour ChatGPT et consorts
« Les avancées de DeepSeek ne sont pas apparues de nulle part »

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Le modèle de langage IA DeepSeek fait sensation dans la Silicon Valley. Des experts de la TU Berlin expliquent les enjeux de cette intelligence artificielle chinoise.

Apparu presque comme par magie, le modèle de langage IA DeepSeek a secoué toute une industrie. Le « Handelsblatt » évoque, à propos de cette intelligence artificielle chinoise, un « second choc Sputnik ».

Développée par une start-up chinoise, cette IA promet d’être non seulement plus efficace, mais aussi moins coûteuse que ses concurrentes, mettant ainsi les géants technologiques de la Silicon Valley sous pression. Cela a eu des conséquences significatives : le géant des puces Nvidia a perdu 600 milliards de dollars de valeur boursière en un jour.

Les experts en IA de la TU Berlin analysent le succès récent du modèle de langage de grande taille (LLM) DeepSeek, en comparant les applications open source comme DeepSeek et d’autres LLMs, tout en discutant de l’évolution du rôle de l’Europe dans le développement de l’intelligence artificielle.

DeepSeek représente la transparence et l’efficacité de l’open-source, tandis que ChatGPT repose sur une puissance de calcul massive et une mise à l’échelle importante.

Dr. Vera Schmitt et Dr. Nils Feldhus, groupe XplaiNLP du Quality and Usability Lab de la TU Berlin

Quelles sont les différences entre DeepSeek et ChatGPT ?

« DeepSeek symbolise la transparence et l’efficacité de l’open-source, essentiellement axé sur une utilisation plus accessible et à faible coût » expliquent Dr. Schmitt et Dr. Feldhus. « D’un autre côté, ChatGPT est optimisé pour la performance mais nécessite des ressources considérables ».

Bien que DeepSeek ne soit pas entièrement open-source—toutes les données d’entraînement ne sont pas divulguées—la meilleure communication et l’accès aux paramètres du modèle permettent à des initiatives comme “Open-R1” de tenter de reproduire le modèle avec des ressources limitées, en comparaison avec les infrastructures coûteuses d’OpenAI ou de Microsoft.

Pourquoi l’essor (ou l’échec) de l’IA est-il lié à des fabricants de puces comme Nvidia ?

« Le succès ou l’échec des technologies IA est étroitement lié à des fabricants comme Nvidia, car les modèles modernes nécessitent une puissance de calcul énorme, fournie principalement par des unités de traitement graphique (GPU) et des accélérateurs d’IA » précisent les chercheurs. Nvidia est reconnu comme un leader avec ses puces puissantes comme les séries H100 et A100, spécialement conçues pour l’entraînement de l’IA.

« Lorsque les technologies IA se développent, la demande pour ces puces augmente considérablement. Entreprises et institutions de recherche investissent massivement dans des clusters GPU, ce qui fait grimper les revenus d’Nvidia. Un déclin de la demande ou l’apparition d’architectures alternatives pourraient cependant nuire à l’entreprise. » Ils soulignent que l’interdépendance entre développement matériel et succès de l’IA est telle qu’il est difficile de dissocier les succès d’Nvidia de ceux de l’IA. Tant que DeepSeek continue d’utiliser les GPU d’Nvidia, ce dernier restera incontournable dans le débat sur l’IA. « En résumé : la progression de l’IA stimule l’industrie des puces, tandis que des puces plus avancées permettent de nouveaux modèles d’IA ».