Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, a déclaré le CNBCSelon le podcast « The Tech Download », les modèles d'IA chinois accusent un retard de quelques mois seulement sur les capacités américaines et occidentales, contrecarrant ainsi la perception d'un écart plus important. Hassabis a fait cette observation lors du podcast lancé vendredi. Il a précisé que les modèles chinois d’IA sont plus proches des niveaux américains et occidentaux que prévu il y a un ou deux ans. « Peut-être qu'ils n'ont que quelques mois de retard à ce stade », a déclaré Hassabis à The Tech Download. Ce point de vue positionne la Chine plus près de la parité dans le développement de l’IA que ne l’avaient estimé certains observateurs. Il y a environ un an, le laboratoire chinois d’IA DeepSeek a publié un modèle qui a bouleversé les marchés. Ce modèle a livré de solides performances en utilisant des puces moins avancées et à des coûts inférieurs à ceux de ses homologues américains. Le communiqué souligne la capacité de la Chine à produire des systèmes d'IA compétitifs malgré des contraintes de ressources. DeepSeek a depuis introduit des modèles supplémentaires, atténuant la surprise initiale mais maintenant l'attention sur ses avancées. Suite à l’entrée de DeepSeek, les géants technologiques chinois établis et les entreprises émergentes ont accéléré leurs efforts. Alibaba, un acteur majeur du cloud computing et du commerce électronique, a dévoilé des modèles d'IA très performants. Des startups telles que Moonshot AI et Zhipu ont également lancé des modèles démontrant une compétence substantielle. Ces développements illustrent collectivement une expansion rapide de l’écosystème chinois de l’IA, avec de multiples entités fournissant des systèmes sophistiqués. Hassabis a reconnu la capacité de la Chine à combler les écarts, mais a remis en question son bilan en matière d'avancées pionnières. « La question est : peuvent-ils innover quelque chose de nouveau au-delà de la frontière ? Je pense donc qu'ils ont montré qu'ils peuvent rattraper leur retard… et être très proches de la frontière… Mais peuvent-ils réellement innover quelque chose de nouveau, comme un nouveau transformateur… qui dépasse la frontière ? Je ne pense pas que cela ait encore été démontré », a déclaré Hassabis. Cette déclaration souligne une distinction entre la réplication et l’origine dans le progrès de l’IA. L'architecture du transformateur, référencée par Hassabis, est issue d'une percée scientifique réalisée en 2017 par des chercheurs de Google. Cette innovation constitue la structure fondamentale des grands modèles de langage développés dans les laboratoires d’IA au cours des années suivantes. Des produits tels que ChatGPT d'OpenAI et Gemini de Google s'appuient sur des systèmes basés sur des transformateurs pour traiter et générer du langage à grande échelle. D'autres dirigeants technologiques de premier plan ont fait écho à la reconnaissance des progrès de la Chine. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré l'année dernière que les États-Unis ne détenaient pas d'avance substantielle dans la concurrence en matière d'IA. « La Chine est bien en avance sur nous en matière d'énergie. Nous sommes très en avance sur les puces. Ils sont là en ce qui concerne les infrastructures. Ils sont là en ce qui concerne les modèles d'IA », a déclaré Huang. Ces remarques détaillent les domaines spécifiques dans lesquels la Chine égale ou dépasse les atouts des États-Unis. Les entreprises technologiques chinoises se heurtent à des obstacles importants, notamment en matière d’accès au matériel. Une interdiction d'exportation américaine restreint les expéditions de semi-conducteurs de pointe de Nvidia, essentiels à la formation de modèles d'IA avancés. La Maison Blanche a signalé son approbation potentielle pour la vente de la puce H200 de Nvidia à la Chine, ce qui représente une mise à niveau par rapport aux versions précédemment accessibles, mais ce n'est pas le produit le plus avancé de Nvidia. Les alternatives nationales d'entreprises comme Huawei visent à combler ce déficit, même si leurs performances restent inférieures à celles des semi-conducteurs de Nvidia. Les analystes prévoient les conséquences potentielles à long terme de ces limitations matérielles. Richard Clode, gestionnaire de portefeuille chez Janus Henderson, a abordé ce sujet la semaine dernière dans l'émission « The China Connection » de CNBC. « Je soupçonne cependant que nous commencerons à voir une divergence à mesure que l'infrastructure d'IA américaine supérieure commencera à itérer ces modèles et commencera à rendre ces modèles plus performants au fil du temps dans les années à venir. J'imagine donc qu'à partir d'ici, nous serons probablement au sommet de la capacité relative de l'IA chinoise par rapport à celle de la Chine. [U.S.] »Même en Chine, les leaders de l'industrie reconnaissent les défis. Lin Junyang, responsable technique de l'équipe Qwen d'Alibaba, a pris la parole lors d'une conférence sur l'IA à Pékin la semaine dernière. Il a estimé à moins de 20% de chances qu'une entreprise chinoise dépasse les géants technologiques américains dans l'IA au cours des trois à cinq prochaines années, selon le South China Morning Post. Lin a attribué cela au fait que l'infrastructure informatique américaine est d'un à deux ordres de grandeur plus grande que celle de la Chine. Hassabis attribue l'absence de percées de la Chine principalement à un état d'esprit plutôt qu'à des barrières technologiques. Il a décrit DeepMind comme un « Bell Labs des temps modernes », favorisant « l'innovation exploratoire » au lieu de simplement « étendre ce qui est connu aujourd'hui ». Les Bell Labs, créés au début des années 1900, ont produit de nombreuses découvertes lauréates du prix Nobel. « Et bien sûr, c'est déjà très difficile, car pour pouvoir y parvenir, il faut déjà une ingénierie de classe mondiale. Et la Chine possède certainement cela », a déclaré Hassabis. « La partie innovation scientifique est beaucoup plus difficile. Inventer quelque chose est environ 100 fois plus difficile que de le copier. Hassabis se classe parmi les figures les plus marquantes de l'IA. Il a fondé DeepMind il y a plus de dix ans ; Google a acquis la société en 2014. DeepMind a propulsé les initiatives d'IA de Google, propriété d'Alphabet, y compris l'assistant Gemini. En novembre, Google a publié Gemini 3, son modèle le plus récent. le marché a reçu Gemini 3 de manière positive, car Google a répondu aux préoccupations liées au retard par rapport à des concurrents comme OpenAI.
