Vrai challenger face à ChatGPT ou un simple mirage ?
On pensait avoir tout vu dans la tech. Mais non, il restait encore de la place pour un uppercut bien placé. Nvidia, le colosse des puces IA, a vu son cours en bourse chuter de près de 7% en 48 heures, soit l’équivalent de 500 milliards de dollars partis en fumée. La raison ? Un événement à 6 millions de dollars. Oui, vous avez bien lu.
Quelques jours après que Trump ait annoncé vouloir injecter 500 milliards dans les semi-conducteurs américains, DeepSeek-V2, un modèle open source développé par Alibaba, débarque en mode ninja. Son coût d’entraînement ? 6 millions de dollars. Une somme ridicule à l’échelle du marché, mais qui suffit à ébranler l’édifice Nvidia. Pourquoi ? Parce que cette IA tourne sans exiger des data centers monstrueux ni des GPU hors de prix. La promesse d’une IA accessible sans passer par la caisse Nvidia.
D’un côté, Trump qui joue la carte du protectionnisme à coups de milliards. De l’autre, la Chine qui balance un modèle léger, open-source et efficace, sans tambours ni trompettes. Le clash des titans version IA.
Apple, la revanche du hardware optimisé.
Si cette tendance vous rappelle quelque chose, c’est normal. Apple est en train de faire la même chose avec son futur « Apple Intelligence« , qui ne s’appuierait pas sur des serveurs massifs mais sur du traitement local directement intégré aux appareils. Moins besoin de cloud, moins de dépendance aux serveurs hyperscales, plus d’optimisation dans le dur.
Les nouvelles IA suivent toutes cette logique : arrêter de croire que seule la puissance brute fait la différence. Une IA efficace, ce n’est pas forcément celle qui consomme le plus de GPU, mais celle qui est suffisamment optimisée pour fonctionner avec un minimum de ressources.
Le coup dur pour le business du cloud.
Et là, il y en a qui commencent à serrer les dents. AWS, Google Cloud et Azure ont construit des empires sur le fait que l’IA devait tourner sur des infrastructures lourdes, payées à prix d’or.
Mais si les modèles deviennent suffisamment légers pour tourner directement sur des PC, des serveurs d’entreprise ou des smartphones, qui va encore payer des factures cloud astronomiques ?
L’industrie du cloud pourrait voir son modèle économique chamboulé. Si demain, un assistant IA ne dépend plus d’un supercalculateur à distance mais fonctionne en local sur un ordinateur ou un téléphone, pourquoi continuer à engraisser les géants du cloud ?
Qui va encore payer pour une IA ?
Aujourd’hui, toutes les IA qu’on utilise fonctionnent sur un modèle SaaS. ChatGPT Plus, Copilot, Gemini… des abonnements mensuels qui facturent l’accès à des modèles ultra-puissants.
Mais si l’open-source continue sur cette lancée, pourquoi payer 20 €/mois pour un chatbot alors qu’une alternative gratuite fait le même travail ?
L’économie de l’intelligence artificielle pourrait basculer. Si les modèles légers s’imposent, l’idée même d’un abonnement mensuel pour un assistant IA deviendra obsolète. Reste à savoir si les géants du secteur auront un plan B avant que la vague open-source ne devienne un tsunami.
Les États vont-ils verrouiller l’open-source ?
Évidemment, un tel bouleversement ne passe pas inaperçu aux USA. Si l’open-source devient une menace pour Nvidia, OpenAI et tous les acteurs US, la Maison Blanche ne va pas rester passive.
Biden parle déjà de réguler les modèles IA ouverts sous prétexte de sécurité, mais la Chine n’a aucune restriction et pousse ses propres solutions sans entrave.
L’Europe, avec son AI Act, veut encadrer l’intelligence artificielle et imposer des règles strictes sur les modèles publics. Mais comment imposer une régulation quand les modèles sont créés et hébergés ailleurs ?
Les États-Unis pourraient bien verrouiller leur IA derrière des barrières réglementaires pendant que l’open-source se développe librement ailleurs. Rien de tel qu’une course à l’innovation… avec des chaînes aux pieds.
Vers une guerre des IA ou une coexistence ?
Les grandes plateformes d’IA n’ont pas toutes le même ADN, et c’est peut-être là que réside le véritable tournant. Jusqu’ici, on a cherché un modèle universel, celui qui sait tout faire, du mail pro à l’analyse de marché, du code à la littérature.
Mais demain, devra-t-on choisir son IA comme on choisit un outil métier ? Un avocat aura-t-il son intelligence artificielle spécialisée, différente de celle d’un médecin ou d’un développeur ? L’utilisateur moyen jonglera-t-il entre plusieurs modèles selon ses besoins ? Faudra-t-il benchmarker les solutions comme on teste des moteurs de recherche ?
On pourrait très bien voir émerger des IA-personas, adaptées aux secteurs d’activité, aux sensibilités et aux préférences individuelles. Une version ultra-technique pour les ingénieurs, plus synthétique pour les journalistes, plus conversationnelle pour les créateurs de contenu.
Et dans dix ans ? Aurons-nous une intelligence artificielle unique et dominante ou un marché éclaté en milliers de modèles ultra-spécialisés ? La question n’est pas tranchée, mais une chose est sûre : la guerre des IA ne fait que commencer.
