Il n’y a aucun doute, l’événement de ces jours-ci est l’annonce choc du lancement de DeepSeek, le concurrent chinois à bas coût d’OpenAI, ne serait-ce que pour l’agitation créée sur les marchés boursiers, entraînée par la chute soudaine de NVIDIA. Beaucoup a été écrit sur l’événement, avec des détails techniques très précis: notre objectif est de nous concentrer sur les points clés de cette affaire pour soutenir que, comme souvent, il y a eu des exagérations.
Pour expliquer le sens de cette affaire, utilisons un exemple. Nous sommes tous habitués à trier une liste d’informations selon un critère, par exemple en classant une liste de noms par ordre alphabétique dans une feuille excel. Il existe des algorithmes qui réalisent cette opération simple. Dans sa version primitive, l’algorithme de tri nécessitait environ
opérations élémentaires (ou flops), où 
est le nombre d’objets à trier. Ainsi, pour trier mille noms, l’algorithme nécessitait environ un million d’opérations. Cet algorithme a été rapidement perfectionné, réduisant le nombre d’opérations à environ 
, soit 10 000 opérations pour trier alphabétiquement 1 000 noms. C’est une innovation typique dans le domaine de la science computationnelle, et l’intelligence artificielle ne fait pas exception.
Que s’est-il passé avec DeepSeek? Fondamentalement trois choses:
1) Une reproduction des capacités d’OpenAI à un coût bien plus bas;
2) Une distribution sous licence MIT et donc open source;
3) Une fourniture d’API rendant son utilisation très simple, en plus d’être gratuite.
Le premier point est le plus intéressant car il nous permet de clarifier certains aspects. Sur les réseaux sociaux, il a circulé l’information selon laquelle DeepSeek aurait essentiellement reproduit OpenAI pour un coût de seulement 5 millions de dollars. En réalité, il s’agit d’une estimation basée sur l’entraînement de la V3 utilisant la méthode Mixture-of-Experts, qui nécessite moins de puissance de calcul. Mais au-delà d’être une estimation, rien n’est précisé sur les coûts d’apprentissage de la version R1, qui est celle qui nous intéresse. De plus, il semble – mais nous aurons plus de précisions dans les jours ou mois à venir – que la petite start-up chinoise ait largement utilisé (et l’on évalue encore si cela a été fait légalement) les API d’OpenAI pour “distiller” la connaissance de la plateforme américaine. En pratique, elle s’est appuyée sur le savoir et les méthodes computationnelles d’OpenAI, utilisé comme “enseignant” pour faire apprendre à l’“élève” DeepSeek. Ce processus, encore sous examen, expliquerait clairement pourquoi la plateforme chinoise a pu reproduire les performances d’OpenAI à des coûts très réduits.
Cela n’enlève rien au fait que, sous de nombreux aspects – de l’utilisation intelligente de modèles de Machine Learning connus de longue date à l’optimisation de l’usage de la mémoire –, DeepSeek représente une innovation technologique tout à fait respectable, similaire à l’algorithme de tri décrit précédemment. Il est donc juste et correct de parler d’innovation réelle, mise à disposition de tous gratuitement. Ces deux aspects sont véritablement disruptifs.
Cela dit, il nous semble que la réaction des marchés ait été marquée par une certaine hystérie, avant de se stabiliser avec l’arrivée de nouvelles informations. Il est certain que l’utilisation des modèles de distillation (encore imparfaitement comprise dans tous ses aspects techniques) nous place face au scénario classique où, une fois de plus, l’Amérique innove et la Chine reproduit (même si elle le fait de manière innovante). Et l’Europe? Eh bien, comme toujours, elle reste en marge, réfléchissant à comment réglementer des situations de ce genre.
Disclaimer: Cet article exprime l’opinion personnelle des collaborateurs de Custodia Wealth Management qui l’ont rédigé. Il ne constitue pas des conseils ou recommandations en investissement, ni une consultation personnalisée, et ne doit pas être considéré comme une incitation à effectuer des transactions sur des instruments financiers.
