L’univers de l’IA et tout ce qui gravite autour est en pleine tourmente. Une entreprise chinoise inconnue jusqu’alors a construit un chatbot d’intelligence artificielle (IA) aussi performant que celui du leader du marché OpenAI, mais beaucoup moins cher – et ce, alors que les entreprises technologiques américaines viennent d’engager des milliards d’ investissements. C’est une mauvaise nouvelle pour ces entreprises, mais peut-être une évolution positive pour notre productivité.
DeepSeek, le chatbot qui a causé la panique, nous amène à nous interroger sur la manière dont les grandes entreprises technologiques construisent les modèles d’IA : est-ce la « bonne » ? Ces entreprises se concentrent principalement sur la construction de modèles généralistes, en utilisant d’énormes quantités de données et une puissance de calcul phénoménale pour améliorer la précision des réponses ou des solutions, un processus à forte intensité capitalistique.
DeepSeek adopte une approche différente. Il déploie moins de données, pour permettre au modèle d’apprendre, et le fait de manière beaucoup plus spécifique. Le temps et les coûts d’entraînement d’un tel modèle sont moindres, et surtout : il ne nécessite pas une capacité et une vitesse de processeur importantes.
Cela explique clairement pourquoi Nvidia était le premier perdant. Moins de capacité de calcul signifie que moins de puces et des puces moins avancées sont nécessaires pour obtenir les mêmes résultats. C’est exactement ce que DeepSeek semble démontrer. Toutefois, je tiens à préciser que le coût total de la construction et de l’entraînement du modèle DeepSeekR1 n’est pas totalement transparent. Il n’est pas non plus exclu que la Chine ait pu avoir accès aux meilleurs processeurs de Nvidia par une voie détournée.
Un pas en arrière
Quoi qu’il en soit, à en juger par les premières réactions des géants américains de la technologie, on peut conclure que DeepSeek a franchi une étape importante dans la construction efficace de modèles d’IA. Nvidia a même parlé d’une « excellente avancée pour l’IA » dans un commentaire, tandis que Mark Zuckerberg aurait mis en place une cellule de crise remplie d’ingénieurs, avec une seule question : « Quelles sont les prochaines étapes ? ».
En prenant un peu de recul, on peut se demander si les modèles d’IA bon marché et largement accessibles ne sont pas en réalité une très bonne nouvelle. Quoi qu’il en soit, dans une phase de développement exponentiel, il n’est pas surprenant que les avancées technologiques se fassent à un rythme rapide.
Et si de grands ensembles d’individus pouvaient bientôt augmenter leur productivité d’une manière abordable et efficace ? Dans un monde accablé par un déficit structurel de croissance, cela semble être un développement éminemment souhaitable. Pour illustrer cette idée, vous trouverez ci-dessous un graphique montrant la croissance de la productivité aux États-Unis.
Tendance baissière
Contrairement à ce que pensent beaucoup de gens et d’investisseurs, influencés par les articles tapageurs de divers médias sur le potentiel infini de la technologie, la croissance de la productivité ralentit globalement. Il y a de nombreuses explications à cela, mais la principale conclusion est que la croissance de la productivité est parfois stimulée, puis retombe tout aussi rapidement. En Europe, où les travailleurs travaillent maintenant moins dans l’ensemble, la tendance à un ralentissement de la croissance de la productivité est encore plus forte.
C’est précisément le dilemme auquel sont confrontées la plupart des grandes économies (à l’exception de l’Inde). La combinaison du vieillissement de la population et du ralentissement de la croissance de la productivité bride la croissance potentielle du PIB, ce qui signifie que les économies se voient contraintes de recourir à la dette pour générer un peu de croissance.
Un cadeau du ciel ?
Une « démocratisation » des modèles d’IA pourrait donc être une aubaine. Je remarque par exemple que le nombre de questions que je pose à ChatGPT, les messages, e-mails et autres textes que je fais vérifier, ainsi que le nombre d’idées que le robot génère pour moi, augmentent régulièrement. Bien entendu, il ne s’agit là que d’une infime partie de ce que les modèles d’IA sont capables de faire. Par ailleurs, je ne m’aventurerai pas encore dans DeepSeek pour le moment, simplement en raison de la quantité de données qui sont ainsi envoyées vers la Chine.
Enfin, si chacun se voit bientôt obligé de mettre à jour son PC, ordinateur portable ou tablette avec un processeur Nvidia plus performant, ce n’est peut-être pas la fin du monde. Surtout si on obtient en retour une plus grande croissance économique.
Dans sa newsletter The Market Routine, Jeroen Blokland analyse des graphiques actuels qui reflètent certains aspects frappants macro-économiques et des marchés financiers. Il gère également le fonds Blokland Smart Multi-Asset, qui investit en actions, or et bitcoin.