Les États-Unis vivent un moment charnière dans le domaine de l’intelligence artificielle. Leur position de leader est remise en question suite à l’apparition en Chine d’un modèle KI nommé Deepseek, qui rivalise avec le modèle phare du secteur, Chat-GPT, mais aurait été développé à un coût considérablement inférieur et peut être utilisé gratuitement.

Deepseek a bouleversé l’ancien ordre établi. La Suisse en ressent les effets, car la diminution des coûts des modèles linguistiques abaisse les barrières d’entrée. Pascal Kaufmann, un entrepreneur en intelligence artificielle qui a fondé son premier réseau de connaissances auto-apprenant en 2010 en Suisse, affirme : « Lorsque deux grandes puissances sont en conflit, un tiers peut parfois en bénéficier. »

Alexander Ilic dirige le Centre d’IA à l’ETH, qui collabore avec l’EPFL et d’autres universités suisses pour développer un modèle linguistique d’intelligence artificielle sur un superordinateur situé au Tessin, en vue de créer un équivalent suisse de Chat-GPT. Ilic souligne : « La compétition dans le domaine de l’IA est loin d’être terminée. Nous n’en sommes qu’au début. » Pour lui, la situation actuelle n’est plus simplement une course entre les États-Unis et la Chine. L’émergence de modèles moins coûteux comme Deepseek a contribué à démocratiser la technologie, la rendant accessible à tous. Cela ouvre des perspectives pour récupérer le terrain perdu. Mais comment saisir cette opportunité ? C’est la question à laquelle réfléchissent actuellement les universités et startups suisses.

La barrière à l’utilisation de l’IA se réduit

Le marché des modèles linguistiques d’IA est particulièrement dynamique. À l’heure actuelle, quatre autres entreprises chinoises se classent parmi les meilleures au monde, avec une liste qui évolue en permanence. Des services moins chers et plus performants suivront Deepseek.

Alexander Ilic compare la situation actuelle à celle des débuts d’Internet. À l’époque, les pionniers étaient les entreprises dotées d’une connexion Internet et d’un navigateur. « Un jour, tout le monde avait accès à Internet. Ensuite, il s’agissait de savoir comment l’utiliser, par exemple pour le commerce électronique. » Un tiers des modèles d’affaires actuels n’existeraient pas sans Internet.

En Suisse, de nombreuses startups ont fondé leur modèle économique sur l’IA, comme Acodis, fondée par Martin Keller, qui utilise l’intelligence artificielle pour traiter des documents commerciaux. Il déclare : « Les coûts des modèles d’IA générative diminuant, cela réduit la barrière d’entrée pour les entreprises suisses. »

Pour les startups, le développement d’applications IA deviendra plus abordable et plus facile. Parallèlement, la valeur des données internes utilisées pour alimenter l’IA augmentera.

Le startup Eduwo, dirigé par Raphael Tobler, utilise également l’IA pour fournir des recommandations personnalisées en matière de formation continue. En tant que président de l’Association suisse des startups, il affirme : « Deepseek a été une grande surprise. » Les entreprises du monde entier voient désormais ce qui est possible. Cela devrait favoriser le développement d’un environnement concurrentiel avec des prix plus bas et un choix plus vaste de modèles. « C’est favorable aux startups suisses. »

Dans l’entreprise de Tobler, le sujet de Deepseek est actuellement largement débattu : « Notre équipe informatique examine s’il serait judicieux de passer de Chat-GPT à Deepseek, qui est moins coûteux. » En effet, les processus alimentés par l’IA peuvent s’avérer coûteux : lorsqu’on cherche un cours de comptabilité le mardi soir à Winterthur sur le site, une recherche automatisée filtre la base de données et affiche les résultats appropriés, gérée par la technologie de Chat-GPT.

« Nous payons pour chaque requête à Chat-GPT, nous n’avons pas de modèle d’abonnement », précise Tobler. Plus ils reçoivent de demandes, plus leur coût pour OpenAI augmente. Un modèle moins coûteux pourrait leur permettre de faire des économies, mais il préfère prendre son temps : « J’ai encore de nombreuses questions sur l’efficacité réelle de Deepseek. Nous voulons attendre que la transparence et le degré de censure de ce modèle soient clarifiés. »

Des risques pour les applications commerciales, mais des enseignements pour la recherche

Tobler n’est pas le seul à s’inquiéter des liens entre Deepseek et l’État chinois. Quelle est la fiabilité de cette entreprise ? Certains louent sa transparence dans l’exposition de sa méthodologie, tandis que d’autres craignent l’influence des autorités sur le modèle. Ilic, de l’ETH, fait partie des sceptiques. Il souligne : « La nature des ensembles de données sur lesquels le modèle a été formé, ainsi que les éventuels biais idéologiques, restent peu claires. Il s’agit donc d’un risque pour la sécurité. »

Deepseek dévoile sa méthode, mais pas ses données d’entraînement. Pour Ilic, « expérimenter avec Deepseek peut être enrichissant pour la recherche. Cependant, je déconseille son utilisation pour des applications commerciales. »

Malgré ces réserves, Deepseek se montre plus transparent que les modèles couramment utilisés comme Chat-GPT, Gemini ou Claude. Selon Martin Volk, professeur de linguistique computationnelle à l’Université de Zurich et fondateur de la société de traduction KI Textshuttle, Deepseek est utile pour la recherche en Suisse. « Nous avons beaucoup étudié les modèles d’IA et leur mode d’apprentissage. Lorsque le fonctionnement de ces modèles reste obscur, il est difficile de progresser. Pour nous, chercheurs, c’est frustrant. »

Avec Deepseek, les algorithmes et schémas sont visibles, ce qui offre plus de points d’interaction. Volk ajoute : « J’ai longtemps espéré l’arrivée d’un nouveau modèle ouvert comme Deepseek. »

« Il est crucial que nous commencions dès maintenant »

La fiabilité de Deepseek reste un sujet de débat. Toutefois, les universités suisses qui développent un modèle linguistique d’IA sur un superordinateur au Tessin se laissent encourager par le succès de Deepseek : cela prouve qu’il n’est pas nécessaire d’être le premier à se lancer pour réussir.

Martin Jaggi, du laboratoire de Machine Learning de l’EPFL, souligne : « Deepseek a publié sa méthodologie dans 14 documents. Nous les étudions attentivement en Suisse. » Même si les chercheurs suisses travaillent encore à l’entraînement du modèle de base, il est possible que les nouvelles expériences de Deepseek soient intégrées lorsque viendra le moment de développer un modèle de raisonnement, permettant ainsi une réponse plus flexible à de nouvelles problématiques, selon Jaggi.

Ilic déclare au sujet du modèle linguistique suisse : « Le modèle de base devrait être prêt d’ici la fin de ce semestre. Nous disposons maintenant des outils nécessaires, tout reste encore à définir. Cependant, il est crucial d’agir dès maintenant. »