((Traduction automatisée par Reuters à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA générative, veuillez vous référer à l'avertissement suivant: https://bit.ly/rtrsauto))
par Krystal Hu
OpenAI continue de s'attaquer au fief d'Anthropic en tentant de s'emparer du cas d'utilisation le plus précieux de l'IA: le codage.
Airbnb ABNB.O étend l’accès de ses équipes d’ingénierie et de produit à GPT-6 Astra, le modèle phare d’OpenAI, m’a confié le directeur technique Ahmad Al-Dahle, alors que les premiers tests démontrent toute la puissance de ce modèle.
M. Al-Dahle a précisé que l’entreprise allait ajouter ce modèle à la gamme déjà proposée à ses ingénieurs, les encourageant à utiliser celui qui convient le mieux à chaque tâche. Comme il l’a formulé: “Il n’y a pas de préférence pour un modèle plutôt qu’un autre. Il n’y a que ce qui fonctionne le mieux.”
L’initiative d’Airbnb illustre comment un nouveau modèle puissant pourrait aider OpenAI à rétablir l’équilibre face à Claude Code d’Anthropic, qui a jusqu’à présent conquis une grande partie du marché du codage.
Airbnb utilise et surentraîne également des modèles open source pour des cas d’utilisation spécifiques, et affirme qu’ils peuvent surpasser les modèles de pointe dans ces cas-là.
Il convient de noter que bon nombre des meilleurs modèles open source proviennent de Chine.
En amont de la rencontre entre le président Trump et le président Xi prévue jeudi, j’ai appelé les deux journalistes qui connaissent sans doute mieux que quiconque le paysage de l’IA en Chine: nos collègues de Pékin, Eddie et Laurie. Comment la Chine a-t-elle pu devenir si performante en matière d’open source, et ce en si peu de temps? Et les Chinois ressentent-ils la même appréhension face à l’IA que les Américains?
Faites défiler la page vers le bas pour découvrir mon entretien avec Eddie et Laurie — il vous permettra de vous mettre au courant des avancées de la Chine en matière d’IA en quelques minutes seulement.
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FRÉNÉSIE DE FINANCEMENT, GUERRE DES PUCES ET RÊVES DE ROBOTS EN CHINE
Eduardo Baptista et Laurie Chen sont des correspondants de Reuters basés à Pékin, où ils couvrent de près l’actualité technologique et politique chinoise. Tous deux parlent couramment le mandarin et ont déjà réalisé plusieurs scoops en suivant de l’intérieur l’essor de l’IA en Chine. Notre entretien a été édité pour des raisons de longueur et de clarté.
Q: Pourquoi y a-t-il autant d’activités de levée de fonds dans le domaine de l’IA en Chine?
Eddie: Tout est une question de puissance de calcul. Au cours de l’année écoulée, les laboratoires chinois ont pris conscience de la même chose que les laboratoires américains: si l’on veut être compétitif à la pointe de la technologie, on ne peut pas éviter de dépenser des milliards dans des puces de pointe et des centres de données.
Prenons l’exemple de DeepSeek. L’entreprise se vantait autrefois de ne pas lever de capitaux externes, comptant plutôt sur le fonds spéculatif quantitatif High-Flyer de Liang Wenfeng. Ce n’est plus réaliste aujourd’hui. La prochaine génération de modèles est tellement gourmande en puissance de calcul que même DeepSeek s’est lancée dans une campagne de levée de fonds et se prépare désormais à une éventuelle introduction en bourse .
On observe le même schéma chez MiniMax, Z.ai, Moonshot et d’autres entreprises qui envisagent une cotation à Hong Kong ou une vente secondaire d’actions. Tout cela vise essentiellement à lever des fonds pour acquérir de la puissance de calcul.
Q: Dans quelle mesure ces projets sont-ils financés par Pékin par rapport aux capitaux privés?
Laurie: Il s’agit d’un véritable mélange de trois sources: les capitaux privés et les sociétés de capital-risque; les géants de la tech et les grandes entreprises privées; ainsi que les fonds soutenus par l’État et les fonds publics.
Les chercheurs chinois savent qu’ils disposent de bien moins de puissance de calcul que des laboratoires comme OpenAI ou Anthropic. Cela les oblige à faire preuve de plus de discipline: moins d’expériences hasardeuses, des paris plus ciblés.
Du côté de l’État, on trouve des structures telles que le fonds national chinois d’investissement dans les semi-conducteurs, qui prend des participations dans des entreprises comme DeepSeek. Le gouvernement adopte une approche stratégique, sans être omniprésent: il souhaite exercer une influence sur les acteurs clés, mais une grande partie de cette effervescence reste alimentée par les investisseurs du marché à la recherche du prochain champion de l’IA.
Q: La sécurité de l’IA fait l’objet de nombreux débats aux États-Unis. La Chine connaît-elle le même débat?
Eddie: Le ton est très différent. Aux États-Unis, on entend beaucoup parler de risques existentiels. En Chine, l’approche est plus pragmatique. L’IA est considérée comme un moyen de tirer croissance et efficacité d’une économie en difficulté — confiance des consommateurs en berne, marchés de l’emploi tendus, pression sur la productivité.
Les régulateurs, comme l’Administration chinoise du cyberespace, abordent bien sûr les risques liés aux agents d’IA, mais il s’agit d’un débat aride, axé sur les politiques, et non d’une panique morale publique. La question dominante reste “comment déployer cette technologie pour aider l’économie?” plutôt que “faut-il ralentir ce développement?”
Q: Quelle est l’ampleur du développement des centres de données d’IA en Chine?
Eddie: Bien moins importante que beaucoup ne le pensent. En passant au crible des milliers de documents du gouvernement chinois consacrés aux centres de données d’IA, nous avons constaté que le projet “Stargate” d’OpenAI à lui seul — un projet de méga-infrastructure d’un demi-billion de dollars — coûterait environ cinq fois plus que l’ensemble des dépenses engagées par la Chine dans les centres de données d’IA au cours des cinq dernières années. En Chine, les projets types de centres de données d’IA coûtent chacun plusieurs centaines de millions de dollars et sont répartis sur des centaines de sites de plus petite taille.
Q: Nvidia étant soumis aux contrôles à l'exportation américains, quelles puces la Chine utilise-t-elle?
Eddie: Jusqu’en 2023-2024, les puces “ NVDA.O ” de Nvidia dominaient le marché chinois des puces d’IA, que le directeur général de Nvidia, Jensen Huang, a qualifié d’opportunité de 50 milliards de dollars. Les contrôles à l’exportation ont de fait contraint Nvidia à se retirer du segment haut de gamme de ce marché.
Cela a ouvert la voie à Huawei, qui est devenu de facto le principal fournisseur pour les charges de travail d’IA avancées en Chine. Huawei sait qu’il est peu probable qu’il puisse égaler de sitôt les performances d’une puce unique de Nvidia; sa stratégie consiste donc à fabriquer la meilleure puce possible dans le cadre des sanctions, et à utiliser des techniques avancées d’encapsulation et de conception de réseaux pour relier des milliers de puces au sein de grands systèmes, ou “super-nœuds”. L’objectif est d’essayer d’être compétitif au niveau du système, et non au niveau de la puce.
Les grandes questions sont de savoir si l’architecture système de Huawei permet de réduire de manière significative l’écart avec Nvidia, et si Huawei est capable d’augmenter sa production et d’améliorer suffisamment ses rendements pour répondre à la demande nationale.
Tant que ces deux réponses ne seront pas clairement affirmatives, la capacité de calcul en IA de la Chine restera limitée.
Q: Pourquoi la Chine est-elle si performante en matière de modèles open source?
Laurie: Au départ, il ne s’agissait pas d’une directive politique. Les laboratoires chinois ont pris conscience de leur retard par rapport aux laboratoires de pointe américains; l’ouverture des poids était donc un moyen pragmatique d’accélérer l’apprentissage collectif et de permettre aux chercheurs de s’appuyer sur les travaux de leurs pairs.
Par la suite, Pékin a adopté les modèles à poids ouverts comme un outil diplomatique, les présentant comme un bien public mondial destiné aux pays qui ne disposent pas de leurs propres technologies de pointe en matière d’IA.
Le problème réside dans la monétisation. De nombreux laboratoires proposant des poids ouverts peinent à transformer leur popularité en revenus.
Q: Qu’en est-il de la robotique et des humanoïdes? La Chine est-elle vraiment en avance sur les États-Unis?
Eddie: En matière de matériel, la Chine est très performante. Des entreprises comme Unitree, UBTECH et d’autres ont réalisé des progrès impressionnants en matière de mobilité et d’équilibre, de contrôle dynamique, ainsi que de démonstrations visuellement saisissantes — course, saut, enchaînements de kung-fu.
Mais ce qui compte vraiment, ce sont les logiciels d’IA incarnée: des modèles qui permettent aux robots de véritablement comprendre le monde physique et d’y évoluer. C’est là que se situe le goulot d’étranglement. Les délais sont très incertains. Comme l’a déclaré Wang Xingxing, fondateur d’Unitree, un “moment ChatGPT” pour l’IA incarnée pourrait survenir d’ici 2 à 3 ans si les choses avancent vite, ou d’ici 5 à 10 ans si les progrès sont plus lents.
Si cette percée logicielle ne se concrétise pas, nous pourrions assister à l’échec de modèles économiques, à des faillites et à une forte correction des valorisations dans le secteur de la robotique.
Laurie: En matière de modèles d’IA incarnée de pointe, les start-ups américaines ont encore une légère longueur d’avance. Un exemple récent est celui d’une entreprise américaine qui a montré un humanoïde apprenant une nouvelle tâche à partir d’une seule courte vidéo, sans long réentraînement. Lorsque j’ai interrogé un fondateur chinois à ce sujet, il a reconnu qu’aucune équipe chinoise n’avait encore atteint ce niveau.
La course consiste désormais à construire des robots capables d’effectuer des tâches polyvalentes, de manière autonome, avec un minimum de données et de formation, tout en conservant une fiabilité élevée. C’est là que réside le véritable écart.
GRAPHIQUE DE LA SEMAINE
Voici un chiffre qui pourrait mettre la Silicon Valley en garde: 73 % des Américains estiment que les entreprises spécialisées dans l’IA n’en ont pas fait assez pour empêcher que leur technologie ne cause de graves préjudices.
C’est ce que révèle un nouveau sondage Reuters/Ipsos mené auprès de 1 277 adultes entre le 17 et le 20 septembre. Seuls 24 % estiment que les mesures de protection sont adéquates. Pour un secteur qui consacre beaucoup d’énergie à parler d’“IA responsable”, c’est un vote de défiance assez retentissant.
Le scepticisme ne s’arrête pas là. Plus de la moitié des personnes interrogées, soit 55 %, ont déclaré qu’elles seraient favorables à un ralentissement du développement de l’IA, un chiffre frappant compte tenu de l’importance accordée par le secteur à la rapidité comme nécessité concurrentielle. Et il ne s’agit pas d’un phénomène ponctuel: ce même sondage révèle que 39 % des personnes interrogées considèrent désormais l’impact de l’IA sur la société comme négatif, soit la proportion la plus élevée depuis que Reuters/Ipsos a commencé à poser cette question en mars, tandis que seulement 11 % le jugent globalement positif. Alors que la technologie ne cesse de s’améliorer, la confiance qu’on lui accorde, elle, ne suit pas. Il s’avère que ce sont là deux problèmes distincts.
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