L’économie de l’intelligence artificielle est la nouvelle guerre froide : là se joue l’hégémonie mondiale au XXIe siècle. Depuis l’essor fulgurant de ChatGPT fin 2022, la suprématie américaine semblait inébranlable. L’assistant conversationnel d’OpenAI, éclipsant toute concurrence – y compris dans la Silicon Valley – précipitait la mue d’une entreprise à but non lucratif en un acteur central de tous les enjeux. Son patron, Sam Altman, était reçu par les dirigeants du monde entier (y compris Emmanuel Macron). Une influence digne des Zuckerberg, Gates et autres grands noms de la tech. Deux ans plus tard, ce tournant historique apparaît plutôt comme un faux départ, tant l’innovation a suivi une trajectoire imprévisible. Le paysage de la compétition est beaucoup plus ouvert qu’on ne l’imaginait. Les Large Language Models (LLM) progressent si vite que préserver son leadership s’avère bien plus ardu que de le gagner. Le succès d’hier ne garantit en rien l’avantage de demain. Une multitude de nouveaux acteurs a émergé, capables de bouleverser le marché en l’espace de quelques jours. La percée récente de DeepSeek n’en est que l’exemple le plus éclatant.
Deepseek, le gambit chinois
Le 20 janvier 2025, jour même de l’investiture de Donald Trump, cette startup chinoise publie son algorithme, une énième version low-cost de LLM. Il passerait inaperçu, noyé dans la masse des programmes d’IA, si ses performances ne rivalisaient pas avec celles de ChatGPT. Les téléchargements de DeepSeek explosent. Une semaine plus tard, l’assistant d’OpenAI semble déjà relégué à l’arrière-plan. Le lundi 27 janvier, c’est un séisme sur la bourse américaine : les valeurs technologiques du NASDAQ chutent brutalement. NVIDIA s’effondre de 17 %, brûlant presque 600 milliards de dollars de capitalisation, un record historique. Les marchés paniquent face à la montée de la concurrence chinoise, incarnée par une startup jusque-là inconnue.
Si DeepSeek déstabilise l’industrie, ce n’est pas seulement pour ses performances redoutables, mais aussi pour son modèle économique
Si DeepSeek déstabilise à ce point l’industrie, ce n’est pas seulement pour ses performances redoutables, mais aussi pour son modèle économique. Légère, gratuite, open-source – et surtout extrêmement peu coûteuse à entraîner –, cette nouvelle IA défie les règles établies. Moins de 6 millions de dollars ont suffi pour son développement, contre plusieurs milliards investis par OpenAI ou Google. L’approche minimaliste que prône son créateur, Liang Wenfeng, remet en question toute l’économie des LLM. Très vite, les métaphores pleuvent : DeepSeek est surnommé « la Toyota des IA » ou le « LLM utilitaire », pour souligner une stratégie pragmatique, efficace et bon marché, qui pourrait permettre à la Chine de rattraper et concurrencer les grandes puissances technologiques. OpenAI, quant à elle, ne cache pas son anxiété. Au point d’accuser DeepSeek d’avoir « distillé » ses modèles, c’est-à-dire exploité les réponses de ChatGPT pour contourner l’étape – longue et coûteuse – d’entraînement humain. Le chinois n’aurait jamais pu atteindre ces sommets sans recourir à une telle astuce. Quoi qu’il en soit, DeepSeek n’est que la pointe émergée de l’iceberg. Derrière lui, toute une armada de startups et de géants – Alibaba, Tencent (propriétaire de WeChat), ByteDance (TikTok) – mène une offensive pour imposer l’autosuffisance technologique chère à Xi Jinping. Ces « tigres de l’IA » sont à l’origine de modèles toujours plus diversifiés et performants, capables de générer du texte, des images ou des vidéos, d’analyser des documents, de résoudre des problèmes logiques ou mathématiques, de reproduire la voix ou d’automatiser certaines tâches du quotidien, comme la planification d’agendas, la traduction simultanée ou l’organisation de voyages. De quoi ébranler le leadership américain – qui, pour l’heure, riposte à coups de dollars.
Stargate : le grand bluff
Au lendemain de la publication de DeepSeek – encore ignorée par les médias –, Donald Trump dévoile le projet Stargate, destiné à redéfinir l’avenir de l’IA. Il s’agit d’un programme d’investissement titanesque, visant à rallier des grands acteurs comme SoftBank et Oracle autour d’OpenAI, déjà soutenu par Microsoft, afin d’accélérer la course. Avec un effort de 500 milliards de dollars sur quatre ans, Stargate est censé garantir à l’Amérique sa place de leader mondial dans l’IA, en plus de « créer des centaines de milliers d’emplois américains et de générer des profits considérables pour le monde entier », dixit le communiqué officiel. Le but est clair : conserver la suprématie technologique et resserrer les liens avec les alliés face à la montée en puissance des adversaires. Certains n’hésitent pas à y voir un simple bluff pour effrayer la concurrence, une tactique d’intimidation semblable à la « Guerre des étoiles » lancée par Reagan durant la guerre froide. D’ailleurs, Trump ne semble pas vouloir mobiliser de fonds publics et le projet, soumis au bon vouloir – et à la trésorerie – de ses partenaires privés, pourrait bien se heurter au manque de financement.
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Mais admettons que l’injection de capitaux se concrétise : il est légitime de se demander comment elle sera utilisée. Les 500 milliards de Stargate, ajoutés aux 320 milliards prévus par Microsoft, Alphabet, Meta et Amazon pour la seule année 2025, représentent un montant colossal (pour vous faire une idée, pensez que le rapport de Mario Draghi pour l’UE propose d’investir 700 milliards par an pour l’ensemble des secteurs économiques). Cette somme servira d’abord à sécuriser la pépite nationale, OpenAI, en garantissant sa survie face à des pertes financières qui plombent sa rentabilité. Car aujourd’hui encore, malgré le succès de ChatGPT – et même avec ses abonnements payants –, la startup de Sam Altman peine à atteindre l’équilibre financier, ce qui pourrait tôt ou tard la mener à la faillite. Une perfusion semble donc indispensable pour la maintenir à flot, en attendant un modèle économique viable. Ensuite, il faudra s’atteler au renforcement des infrastructures. La construction de nouveaux data centers et clusters de processeurs est déjà à l’étude, notamment au Texas, où Oracle compte doubler à terme le nombre de bâtiments dédiés. Une expansion cruciale pour héberger des volumes de données toujours plus colossaux et déployer une puissance de calcul à la hauteur des ambitions. Mais derrière ces avancées purement techniques se dessine un enjeu bien plus vaste et fondamental : la nature même des algorithmes sur lesquels repose l’IA.
Vers une IA holistique
Si la consolidation et la diffusion massive des LLM peuvent répondre aux impératifs économiques, le vrai dessein des technocrates est tout autre : repousser les frontières de l’IA jusqu’à son aboutissement ultime – l’Intelligence artificielle générale (IAG). Au-delà des discours officiels, les experts s’accordent à reconnaître que l’IA, dans sa forme actuelle, demeure insuffisante dans de nombreux domaines. Par exemple, la « médecine de précision », une approche personnalisée des traitements basée sur l’IA, reste un idéal utopique. Aucun algorithme existant ne semble en mesure de l’accomplir.
Si les LLM excellent dans la manipulation du langage, ils n’ont aucune compréhension du monde physique
Car jusqu’à présent, l’IA a suivi une approche réductionniste : une représentation symbolique est censée remplacer l’interaction avec le réel. C’est là la limite majeure des LLM, comme le souligne Yann Le Cun, éminent chercheur et pionnier de la discipline : ces modèles excellent dans la manipulation du langage, mais ils n’ont aucune compréhension du monde physique. Un obstacle que la simple montée en échelle ne saurait franchir. D’où l’effervescence qui règne dans les laboratoires américains, déjà engagés dans un changement de paradigme : passer d’une IA « étroite » – limitée, comme ChatGPT, à des tâches spécifiques – à une IA générale, capable d’apprendre, de raisonner, de « penser » de manière autonome. De réaliser, donc, la plupart des activités cognitives qui nous sont propres. Cela pourrait venir de la fusion de plusieurs approches : des réseaux de neurones à l’apprentissage par renforcement, de la logique symbolique aux algorithmes évolutionnistes, jusqu’à la robotique pour « appréhender » le monde physique. N’est-ce pas le rêve prométhéen de l’IA depuis ses débuts, si souvent dépeint par la science-fiction ? Sam Altman lui-même n’a jamais caché cette ambition. Dans un article publié sur son blog début janvier, il affirme qu’OpenAI « sait comment construire l’IAG telle que nous la concevons traditionnellement », c’est-à-dire une « super intelligence » susceptible d’atteindre, voire de surpasser, l’intelligence humaine. D’ici la fin de l’année, on devrait voir arriver les premiers agents autonomes capables de « rejoindre la main-d’œuvre et de transformer radicalement la production des entreprises ».
Il y a fort à parier que, partout, ce grand remplacement de l’esprit nous sera présenté comme une chance inestimable, une étape, aussi nécessaire que bénéfique, de la montée vers le progrès. L’enthousiasme obligatoire – soutenu par le déluge de moyens financiers – scellera l’entente miraculeuse de tous les bords politiques sous la bannière œcuménique de l’utilité. Derrière la lutte pour l’hégémonie se jouera la véritable guerre des intelligences : c’est contre nous, pauvres vivants à l’intelligence trop humaine, qu’elle sera déclarée.
