DeepSeek, Qwen, Kimi : comment la Chine attaque les fiefs de l’IA américaine
![Image Entretien avec Mahuna Akplogan [Ministre béninois de la Transformation digitale et de l’Innovation]](https://incyber.org//wp-content/uploads/2026/07/incyber-news-cybersecurite-cybersecurity-social-isolation-2-885x690.jpg)
[Dossier] Quel avenir nous préparent les seigneurs de l’IA ? (6/7)
L’essentiel à retenir
• Apple s’appuie sur Alibaba pour développer une partie de son IA destinée à la Chine et le nouvel enregistrement du 9 novembre 2026 marque une étape supplémentaire dans cette coopération.
• Les modèles chinois gagnent du terrain sur OpenRouter et Hugging Face, deux observatoires distincts de leur adoption. Leurs performances et leurs tarifs ébranlent les positions américaines.
• Les poids ouverts donnent aux utilisateurs la possibilité d’héberger et d’adapter des modèles. L’incident Hugging Face montre aussi qu’une IA chinoise ouverte peut servir la défense cyber.
• Le PCC inscrit l’IA dans une stratégie de long terme, des ressources aux usages en passant par les infrastructures. Les semi-conducteurs avancés et l’ampleur des investissements américains restent deux handicaps majeurs pour les laboratoires chinois.
• La Chine déstabilise certaines positions oligopolistiques décrites par Joel Kotkin, fil rouge de notre dossier, et nourrit dans le même mouvement de nouveaux géants. L’enjeu ultime pour l’auteur américain reste la capacité des classes moyennes à posséder leurs outils de production et les IA chinoises y parviennent dans une certaine mesure.
Le 9 novembre 2026, Apple a franchi une nouvelle étape vers son lancement de l’IA en Chine : ses services pour tablettes et ordinateurs viennent d’être enregistrés par les autorités de Shanghai [1]. Le véritable enjeu est industriel : pour proposer Apple Intelligence sur ce marché, Cupertino s’appuie sur Alibaba, qui l’a aidé à développer et entraîner un modèle spécialement destiné aux utilisateurs chinois [2]. La famille Qwen doit aussi intervenir dans certaines fonctions d’Apple Intelligence. L’américain qui veut vendre ses machines connectées au marché chinois a besoin des compétences et de l’écosystème d’un concurrent local. Pékin conserve, de son côté, les clefs du marché. La puissance numérique américaine rencontre ainsi une frontière infranchissable.
Les poids ouverts fournissent pour leur part un second levier, plus directement menaçant pour les propriétaires des modèles yankees. Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM, ces laboratoires diffusent des paramètres que d’autres peuvent héberger, adapter et faire travailler sans solliciter quotidiennement leur fournisseur. Ils contestent ainsi l’économie du péage sur laquelle les géants américains ont bâti une partie de leur empire.
Dans notre deuxième épisode consacré au fief cognitif, les modèles d’OpenAI et d’Anthropic apparaissaient en effet comme une intelligence sous péage. Dans le volet consacré à Microsoft, ce dernier s’installait dans la journée de travail. Après Palantir et son régalien sous licence, puis les routes privées de l’empire Musk, voici la contradiction chinoise : celui qui ouvre les portes peut-il, lui aussi, bâtir un fief ?
DeepSeek et Qwen : la percée n’est plus une promesse
Nos confrères du Journal du Net ont exploité les statistiques publiques d’OpenRouter, plateforme qui donne accès par une interface commune à des modèles concurrents [3]. Sur leur graphique d’août 2026, 206 647 milliards de tokens sont attribués aux modèles chinois, contre 120 490 milliards aux Américains et 30 184 milliards aux autres.
Les modèles chinois totalisent ainsi environ 58 % du volume affiché. DeepSeek s’octroie à certaines périodes d’un cinquième à un quart des appels mesurés. Des chiffres à manier avec prudence, car ils concernent un marché multimodèle, dans lequel les clients peuvent facilement changer de fournisseur. Les usages des API directes, de grands clouds et des installations privées n’y figurent pas. Sur ce terrain disputé, la bascule est cependant spectaculaire.
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Le marché vote avec son portefeuille
Hugging Face, autre observatoire du secteur, relevait au printemps que les modèles développés en Chine concentraient 41 % de ses téléchargements sur les douze mois précédents [4]. Dans son état des lieux d’août, la plateforme rappelle un fait souvent négligé : 1,5 % de ses dépôts captent 99,2 % des téléchargements [5]. L’ouverture ne crée donc pas automatiquement une vaste république égalitaire du modèle : une poignée de références devient la base sur laquelle travaillent les autres.
Qwen exploite cette dynamique avec une habileté redoutable. Alibaba revendique plus de trois milliards de téléchargements et 300 000 modèles dérivés de sa famille [6]. Chaque adaptation, pour une machine moins puissante, chaque intégration dans un outil professionnel peut augmenter la valeur de l’écosystème sans passer par un contrat exclusif. Le développeur étranger apprend les conventions, les interfaces et les qualités d’un modèle chinois. Le fournisseur peut alors vendre de l’hébergement, du calcul, de l’assistance ou ses propres applications. La conquête commence parfois par un téléchargement gratuit.
IA chinoises, IA des BRICS ?
Une géographie de l’IA se dessine, sans épouser exactement les frontières géopolitiques. DeepSeek s’est particulièrement implanté dans les pays où les services américains sont restreints ou difficiles d’accès. Fin 2025, Microsoft estimait sa part à 89 % des usages d’IA mesurés en Chine, 56 % en Biélorussie et 49 % à Cuba. En Afrique, sa pénétration relative était deux à quatre fois supérieure à celle observée dans les autres régions, favorisée par sa gratuité et les partenariats de distribution chinois [7].
Les BRICS ne constituent pourtant pas un marché captif. En septembre 2026, ChatGPT représentait 64,1 % des visites web des sept principaux assistants comparés par Similarweb en Inde et 65,1 % au Brésil. DeepSeek atteignait 32,1 % en Russie, contre seulement 1 % aux États-Unis [8].
La distinction tient aussi aux usages : selon le Lowy Institute, les offres américaines conservaient plus de 90 % du trafic des sites d’IA américains et chinois réunis et plus de 80 % de l’usage des applications recensées [9]. La Chine gagne donc du terrain dans certains pays émergents et sur le marché des modèles exploités par les développeurs, tandis que les États-Unis dominent encore largement les services grand public, y compris dans plusieurs BRICS. La bataille des IA traverse les blocs géopolitiques plutôt qu’elle ne les reproduit.
Les quatre visages de la conquête
Alibaba dispose de la distribution, des boutiques, du cloud et d’une trésorerie de géant. DeepSeek s’est imposé comme le trublion de l’efficacité : son V4.1-Flash, présenté en septembre, annonce 552 milliards de paramètres au total, avec seulement 8 milliards activés pour l’entrée et 16 milliards pour la sortie [10]. Son architecture vise à réduire la mémoire nécessaire et le coût d’inférence. La stratégie est claire : obtenir le maximum de capacités avec une fraction des ressources mobilisées par un modèle dense de taille comparable.
Moonshot a les moyens d’un challenger, mais ses modèles montent sur le ring face aux champions américains : Kimi K3.1 Pro, dont les poids ont été publiés début novembre, possède selon sa fiche 2 800 milliards de paramètres, dont 104 milliards activés par token, et une fenêtre de contexte d’environ un million de tokens [11]. Zhipu, devenu Z.ai à l’international, cherche sa place dans le code, les agents et la cybersécurité. MiniMax, ByteDance, Tencent et Xiaomi compliquent encore le paysage. Inutile d’inventer un champion national unique : la stratégie chinoise se déploie par une concurrence féroce entre groupes qui ne se font aucun cadeau.
L’ironie touche directement Joel Kotkin. Dans The Coming of Neo-Feudalism [12], publié en 2020, il estimait que la ruée vers l’IA renforcerait surtout les entreprises déjà pourvues d’énormes capitaux et de talents. La Chine lui oppose un fait : les places fortes peuvent être prises d’assaut, par la force et parfois par la ruse, encore faut-il regarder qui finance les assaillants et ce qu’ils feront une fois dans la cour du château.
Distribuer les modèles, capturer le marché
Le modèle américain dominant a une grande vertu pour son propriétaire : le client paie les appels, accepte les conditions d’utilisation et ne sait pas exactement ce qui change derrière l’API. Un changement de tarif, de règles de sécurité ou de version reste entre les mains du fournisseur. Le modèle chinois à poids ouverts remplace une partie de cette relation par un marché beaucoup plus disputé. Si une entreprise peut emporter les poids dans sa besace, la négociation change de ton. Le fournisseur cesse d’être l’unique gardien de l’intelligence.
L’open weight comme arme commerciale
La monétisation se déplace. Alibaba affiche 48,4 milliards de yuans, soit environ 6,5 milliards d’euros [13], de revenus trimestriels dans ses activités cloud et calcul d’IA, en hausse de 45 % sur un an à fin juin, tandis que les revenus liés aux produits d’IA continuent de connaître une croissance à trois chiffres [14]. Le groupe a engagé 67,7 milliards de yuans, soit environ 9,1 milliards d’euros, d’investissements sur le trimestre, en progression de 75 %. En publiant Qwen, Alibaba investit pour que les applications, les agents et les utilisateurs réclament demain davantage de calcul et de services.
Les nouveaux dragons ont aussi besoin de profits
La diffusion ne dispense pas de payer les salaires, les puces et les bâtiments. Zhipu l’illustre brutalement : 953,9 millions de yuans de chiffre d’affaires au premier semestre 2026, soit environ 128 millions d’euros et cinq fois plus qu’un an auparavant, pour près de deux milliards de yuans de perte nette, environ 268 millions d’euros [15]. D’après les comptes analysés par Caixin, les services API représentent 86,5 % de ses revenus [16]. La croissance rapide des ventes et les pertes de Zhipu traduisent la course aux capacités de calcul qui absorbe les recettes du secteur.
Le phénomène est cependant courant dans le monde de l’IA. Mistral AI reste déficitaire et prépare jusqu’à quatre milliards d’euros d’investissements dans ses centres de calcul [17]. Anthropic a encore publié une perte opérationnelle de 567 millions de dollars au troisième trimestre 2026, malgré l’envolée de ses revenus [18]. Tous cherchent à monétiser l’IA plus vite que ne grossit la facture du calcul et d’infrastructures, peu y arrivent déjà.
Moonshot a de son côté levé 3,5 milliards de dollars lors d’un tour de table qui la valorisait autour de 35 milliards. Bloomberg évoquait ensuite la recherche d’une nouvelle levée sur une valorisation visée de 50 milliards [19]. Parmi les investisseurs cités, figure un fonds national chinois. Les laboratoires ouverts restent des entreprises voraces en capital, financées par de grands investisseurs privés ou publics.
Le fief distribué : la liberté n’est pas un slogan
Il est temps de sortir d’un malentendu entretenu avec un égal enthousiasme par les zélateurs des IA à poids ouverts et leurs adversaires. Des poids ouverts ne signifient pas nécessairement une intelligence artificielle intégralement libre. Les poids sont les paramètres que le modèle a acquis pendant son entraînement : ils lui permettent de fonctionner sur une machine différente de celle de son créateur. L’Open Source Initiative demande davantage pour parler d’IA véritablement open source, notamment les informations nécessaires sur les données et le code pour comprendre et modifier le système [20].
L’IA chinoise ouvre ses portes, qui détient encore les clefs ?
En diffusant leurs modèles à poids ouverts, les géants chinois de l’IA offrent aux utilisateurs une réelle autonomie technique. Une liberté qui ne s’étend ni aux secrets de leur fabrication ni à la maîtrise des générations futures.
Une IA chinoise corrigée par des Américains
Le 6 novembre, Nous Research a publié Arete-27B, une adaptation du Qwen3.8-27B d’Alibaba [21]. Son objectif est politique autant que technique : modifier les réponses du modèle sur des questions touchant au régime chinois, à l’expression publique, à la démocratie ou à la surveillance. Sur un test maison de 803 questions, l’équipe affirme avoir ramené de 22 % à moins de 1 % la proportion de réponses reprenant des cadrages favorables au Parti communiste chinois, tout en préservant les capacités générales évaluées.
La méthode de Nous Research repose sur une sélection de questions politiques et sur une évaluation automatisée. Une reproduction indépendante publiée le 9 novembre observe, sur les mêmes 803 questions, 19,6 % de réponses reprenant le cadrage officiel pour le modèle de base, contre 0,75 % pour Arete [22]. Voilà une réalité que les débats abstraits sur l’alignement dissimulent souvent : le laboratoire d’origine propose un modèle chargé de ses choix, et un acteur étranger peut en modifier certains sans demander son aval, du moins pour les IA à poids ouverts. Les biais sont tout aussi présents dans les IA occidentales, sans cette possibilité de mettre les mains dans le code pour les atténuer.
Distribuer l’outil, c’est aussi distribuer ses dangers
Modifiables, les IA chinoises ne sont pourtant pas forcément en open-bar. Chez Moonshot, les fichiers de Kimi K3.1 Pro totalisent environ 1,56 téraoctet et leur exploitation relève d’une licence assortie de conditions commerciales [11]. Un opérateur qui revend l’accès au modèle comme service et dépasse 20 millions de dollars de chiffre d’affaires sur douze mois doit négocier un accord spécifique. Certaines très grandes applications doivent même afficher le nom de Kimi.
Le cyber ajoute une vraie difficulté. Le NIST américain juge GLM-5.3, publié par Z.ai, le plus capable des modèles à poids ouverts qu’il avait alors évalués en cybersécurité. Ses performances se situent, dans cet ensemble de tests, environ quatre mois derrière les meilleurs modèles américains [23]. C’est à la fois peu et beaucoup.
Peu, dans une course où les retards se comptent désormais en mois. Beaucoup, tant les capacités progressent par bonds : fin octobre, Anthropic révélait qu’un modèle expérimental était capable de construire des chaînes d’exploitation complexes contre Chrome et Linux [24]. Le 5 novembre, OpenAI dévoilait GPT-6 Cyber, qui réussit 48,5 % des tests d’exploitation de vulnérabilités d’ExploitGym, contre 32,1 % pour son prédécesseur. En cybersécurité, quatre mois peuvent suffire à changer d’échelle.
Anthropic estime pour sa part que les protections contre des usages offensifs de GLM-5.3 pouvaient être contournées dans 64 à 100 % des essais de sa propre étude [25]. L’affaire Hugging Face remet les rôles en perspective : un essaim d’agents issu d’un test d’OpenAI a pénétré les systèmes de la plateforme ; pour reconstituer quelque 17 600 actions, les enquêteurs se sont notamment appuyés sur GLM-5.2, modèle chinois à poids ouverts : l’attaquant était américain, l’outil du défenseur chinois. Le risque tient aux capacités et à leurs usages, pas au passeport du laboratoire ou à sa licence.
La Chine a les usines, l’Amérique garde des puces
Ouvrir un modèle est une chose, le faire fonctionner à grande échelle en est une autre. C’est tout l’intérêt des cinq couches dont Jensen Huang, ancien patron de Nvidia, aime à décrire la superposition : énergie, semi-conducteurs, infrastructures, modèles, applications. Forum Geopolitica en a proposé une lecture chinoise particulièrement éclairante [26]. À la première couche, Pékin avance avec une force que les démonstrations de chatbots rendent presque invisible : l’électricité.
D’après Ember, la production électrique chinoise a dépassé 10 500 térawattheures en 2025, plus du double de celle des États-Unis [27]. Le solaire et l’éolien ont bondi, même si le charbon reste majoritaire dans le mix, autre détail qui rappelle que la communication verte n’est que… de la communication, là-bas comme ici. L’énergie abondante ne résout cependant ni les problèmes de rendement des puces ni ceux des réseaux électriques, mais elle donne une marge pour multiplier les centres de calcul et pour alimenter une industrie qui entend utiliser l’IA bien au-delà des écrans.
Du charbon au silicium, une chaîne de puissance
Le principal handicap chinois reste la forge : les restrictions américaines compliquent l’accès aux processeurs les plus avancés et aux équipements de lithographie : TSMC et ASML occupent des positions que le PPC ne peut effacer par décret. Huawei cherche à compenser en reliant davantage de puces et de réseaux. DeepSeek et d’autres laboratoires font jouer l’autre levier : architectures à mélange d’experts, calcul en précision réduite, optimisation de la mémoire et des échanges entre processeurs. Cette recherche de sobriété matérielle constitue un avantage technique réel dans un pays contraint de faire davantage avec des composants moins puissants [28] et moins de moyens.
Les chiffres parlent en effet d’eux-mêmes : Forum Geopolitica reprend une estimation Goldman Sachs de 102 milliards de dollars de dépenses d’investissement en 2026 pour quatre grands groupes chinois, contre environ 770 milliards pour cinq mastodontes américains [26]. La stratégie chinoise consiste précisément à opposer l’efficacité des algorithmes à cette débauche de calcul : ne mobiliser qu’une fraction des paramètres d’un modèle, réduire les transferts de données, tirer davantage de chaque puce.
DeepSeek V3 a démontré la portée de ces optimisations : si l’on cite souvent 5,6 millions de dollars pour son entraînement, cette somme ne correspond qu’à la phase finale de celui-ci. Même s’il faut y ajouter la recherche, les expériences antérieures et l’infrastructure, la performance reste remarquable [29]. L’avance financière américaine demeure considérable, mais elle achète de moins en moins facilement une domination écrasante sur les performances. La possibilité d’héberger soi-même les poids donne en outre un levier de négociation que n’offrent pas les modèles réservés à une API.
L’intelligence quitte le navigateur et entre dans le dur
Une étude de Smart Analytics Global citée le 9 novembre par Bloomberg attribue aux fabricants chinois plus de 97 % des expéditions internationales de robots humanoïdes au troisième trimestre 2026 [30]. Prudence sur l’indicateur : expédié ne veut pas dire productif en usine, et le marché reste petit. La tendance est pourtant là : on se souvient que, pour Elon Musk, le robot Optimus promet le prolongement matériel d’un empire logiciel. La Chine lui oppose non seulement des modèles, mais une densité sans pareille d’équipementiers, de fournisseurs, de lignes de fabrication et de débouchés, bref, une bataille de chaînes de montage plutôt que de manifestes.
En amont, les ressources comptent également. L’Agence internationale de l’énergie attribue à la Chine, pour 2024, environ 91 % du raffinage des terres rares destinées aux aimants et 94 % de la production des aimants permanents frittés [31], autant de matériaux notamment indispensables aux moteurs, robots et matériels industriels. L’atout chinois n’est donc pas forcément dans le cerveau de l’IA, mais plutôt dans la machine qui lui donnera un corps.
Le PCC : un suzerain qui voit loin
Il serait tentant de voir dans Qwen et DeepSeek une collection de réussites privées auxquelles le Parti communiste chinois aurait simplement apposé son tampon, ce serait pourtant une illustration de la fable du doigt et de la lune. La Chine n’a en effet pas attendu ChatGPT pour penser l’IA comme un instrument de puissance. Certes, ses entreprises rivalisent, ses ingénieurs innovent, ses investisseurs prennent des risques, mais ils n’ont pas le pouvoir. Au-dessus d’eux, le PCC définit des horizons, alloue des priorités, commande des infrastructures et conserve les moyens politiques – et, au besoin, policiers [32] – de rappeler les entrepreneurs à l’ordre.
Dans son chapitre sur le « féodalisme high-tech », Kotkin décrit la jonction des élites politiques et économiques chinoises comme une « aristocratie de l’intellect » reprenant le rôle historique des mandarins [12]. Aux États-Unis, les milliardaires de la technologie cherchent souvent à peser sur les institutions de l’extérieur, parfois à s’y substituer. En Chine, le centre politique demeure au-dessus des fortunes privées et dans les conflits qui les opposent parfois, c’est lui qui tranche en dernier ressort.
Terres rares, routes de la soie, IA, même combat
À la différence des Occidentaux, les Chinois raisonnent sur le temps long. En témoignent les nouvelles routes de la soie, lancées en 2013, puis leur prolongement numérique. Elles organisent des relations autour des transports, des télécoms, des équipements, des centres de données et des standards, multipliant les liens entre Pékin et le reste du monde. De son côté, le plan chinois sur l’IA de 2017 vise explicitement la place de premier centre mondial d’innovation en 2030 et articule recherche, industrie, défense, usages et coopération ouverte [33]. La politique « AI Plus », adoptée en 2025, prolonge cette logique jusqu’en 2035 : déployer l’IA dans six domaines, généraliser les terminaux et agents intelligents, intégrer l’intelligence aux capacités productives [34].
En juillet 2026, un plan chinois de coopération internationale a encore rassemblé données, calcul, écosystèmes, industrie, formation, normes et gouvernance de l’IA dans huit domaines d’action [35]. Nous avons déjà détaillé la création de WAICO et l’offensive auprès des BRICS. Inutile d’y revenir longuement : la leçon est que l’IA s’inscrit dans un dispositif bien plus ancien et plus large que la dernière génération de grands modèles. Pékin cherche à peser sur l’approvisionnement, la production, les standards et les usages à l’étranger. Les modèles ouverts sont l’un des régiments dans cette stratégie de conquête, non l’armée toute entière.
L’IA chinoise, une conquête pierre par pierre
Comme au jeu de go, Pékin cherche à multiplier ses positions et à gagner du terrain sur ses concurrents occidentaux. Les modèles à poids ouverts sont autant de pierres posées sur le go-ban technologique mondial.
Qwen repris en main par les Américains
Le 9 novembre, Pékin a prolongé jusqu’au 10 janvier 2027 la suspension de certaines restrictions supplémentaires sur les exportations de terres rares et de technologies associées [36]. Une pause qui n’est que l’un des leviers de ses négociations commerciales avec Washington : une mesure peut être annoncée, suspendue, prolongée, et conserver ainsi toute sa valeur comme moyen de pression.
L’ouverture chinoise a aussi ses lignes rouges
En octobre 2026, les autorités chinoises ont mis en consultation un projet renforçant les contrôles sur les exportations de plusieurs catégories de technologies, dont vingt-trois liées à l’IA, aux agents et au calcul [37]. Les dispositions distinguent les technologies inédites de celles déjà rendues publiques. La Chine cherche à encadrer les futures diffusions tout en conservant les avantages diplomatiques et industriels des modèles déjà publiés.
Pékin peut donc peser sur ce qui sera développé et sur les conditions de futures diffusions. Il peut imposer des obligations aux fournisseurs chinois et contrôler les plateformes opérant chez lui, mais les copies d’un modèle déjà téléchargé et légalement hébergé ailleurs échappent à son contrôle direct. Une administration européenne capable de conserver les poids, les logiciels et les machines nécessaires ne se trouve pas dans la même situation qu’un client d’API soumis à une modification de contrat. Voilà une limite concrète au pouvoir du suzerain, et un vrai contrepoint à une lecture trop mécanique de Joel Kotkin.
La Chine conquiert, mais ne commande pas tout
Le 27 octobre, Artificial Analysis a renouvelé son indice de performances en donnant davantage de place à des tâches professionnelles, scientifiques et de programmation difficile, dont une majorité de tests privés [38]. Dans cette version, Claude Opus 5.5 obtenait 58 points contre 46 pour Kimi K3.1 Pro, soit douze points d’écart. Les systèmes propriétaires américains disposent encore d’une avance sur certaines tâches complexes, celles pour lesquelles certaines entreprises consentent à payer le prix fort. Pour nombre d’usages en revanche, l’utilisateur n’a pas plus besoin de ce surcroit de puissance que d’un ordinateur de gamer pour répondre à des mails.
L’IA ne répare pas à elle seule l’économie chinoise
Ce qui menace le modèle chinois ne se lit pourtant pas dans les benchmarks des organismes spécialisés. Les fondamentaux de l’économie chinoise fragilisent en effet tout l’édifice, notamment la dette, la démographie et les jeunes diplômés confrontés à un marché de l’emploi difficile [39].
De fait, le Fonds monétaire international décrivait en février 2026 une économie chinoise encore soutenue par les exportations, mais pénalisée par la crise immobilière, la faible consommation et les pressions déflationnistes. Il projetait alors 4,5 % de croissance pour l’année [40]. Une nation peut fabriquer les robots les plus vendus et laisser ses ménages douter de la valeur de leur logement, de leurs revenus futurs et de l’emploi de leurs enfants. Ce point compte davantage que les prophéties de dépassement du PIB américain : l’IA peut renforcer un appareil productif déjà puissant sans résoudre à elle seule la question de la mobilité sociale.
Or, la classe moyenne est précisément le personnage que Joel Kotkin refuse de laisser sortir de scène. Son livre ne se borne pas à dénoncer quelques milliardaires en sweat-shirt : il décrit la fragilisation de la yeomanry, une classe de propriétaires, d’artisans, de professionnels indépendants et de petites entreprises capable de vivre sans solliciter quotidiennement la faveur du seigneur [12]. En Chine, le nombre d’ingénieurs, d’entrepreneurs et de machines peut augmenter pendant que le coût de l’immobilier, l’endettement et la pression politique exercent une pression sur cette même classe : dynamisme industriel et ascenseur social ne marchent pas toujours ensemble.
Des murailles américaines aux routes chinoises
Le cas chinois oblige à relire Joel Kotkin sans le transformer en prophète infaillible. Il avait vu la concentration des richesses, la montée d’une aristocratie technologique et l’entrelacement des élites politiques et économiques. Sa description des nouveaux mandarins chinois demeure éclairante. Il avait également annoncé que l’IA favoriserait les groupes possédant déjà le plus de capitaux et de talents. Sur le financement des infrastructures, les pertes de Zhipu ou les investissements d’Alibaba, il conserve de solides arguments.
La surprise vient de l’autre versant de son raisonnement. Kotkin rappelle que les technologies, le commerce et la montée de petits propriétaires ont autrefois contribué à défaire l’ordre féodal [12]. Les modèles à poids ouverts peuvent aujourd’hui produire quelque chose d’analogue, à une échelle certes plus modeste : permettre à une PME de développer un service sans contrat exclusif, à un laboratoire de corriger un modèle, à une administration de prévoir sa continuité, à une entreprise de négocier ses tarifs sans risquer l’arrêt immédiat de ses outils. La puissance productive commence à circuler au-delà du château, dans les limites (assez souples) fixées par le PCC.
En attendant, les fournisseurs chinois acquièrent des clients, leurs standards et leurs habitudes de développement s’installent dans les projets étrangers. La Chine y gagne des débouchés et de l’influence, si bien que la liberté donnée à l’utilisateur et le pouvoir gagné par l’écosystème entrent dans une dynamique de renforcement mutuel. Une puissance centralisée contribue à défaire certains monopoles étrangers, tout en aidant d’autres concentrations à naître. Rappelons qu’en Chine, le Yin et le Yang incarnent deux forces en perpétuel mouvement et opposition et que leur symbole bien connu ne fait que figer un fugace instant d’équilibre parfait entre elles.
Le yin et le yang de l’IA chinoise
En diffusant leurs modèles à poids ouverts, les entreprises chinoises ébranlent les positions dominantes américaines et renforcent l’autonomie des utilisateurs. Deux mouvements qui profitent aussi à la concentration de nouvelles puissances technologiques chinoises.
La Chine a ouvert des portes que les seigneurs américains auraient préféré garder fermées avec leurs licences. Restent les centres de calcul, les données, les réseaux, l’énergie, les permissions des agents, les machines et les règles d’accès. Celui qui possède ces couches peut encore transformer l’autonomie promise en dépendance organisée. Et pendant que les géants se disputent les fiefs, travailleurs, utilisateurs, entreprises et États risquent de devenir leurs nouveaux vassaux. C’est le sujet de notre prochain épisode.
FAQ
Les questions pratiques dépassent le simple choix d’un modèle : qui le possède, où fonctionne-t-il et jusqu’où peut-on le modifier ?
Un modèle à poids ouverts est-il forcément open source ?
Pas nécessairement. Les poids ouverts rendent disponibles les paramètres entraînés d’un modèle, que l’on peut souvent exécuter et adapter sur sa propre infrastructure. La définition de l’Open Source Initiative exige également les informations et libertés nécessaires pour comprendre, modifier et réutiliser le système [20].
Pourquoi la Chine diffuse-t-elle ses modèles ?
La diffusion accélère l’adoption internationale, multiplie les modèles dérivés et peut stimuler les ventes de cloud, d’API, d’outils et de services. Les entreprises chinoises choisissent différentes combinaisons de licences, de prix et d’offres commerciales [5].
DeepSeek et Qwen ont-ils dépassé les modèles américains ?
Sur de nombreux usages, leurs performances approchent celles des modèles américains pour un prix souvent inférieur. OpenRouter et Hugging Face témoignent de leur diffusion. L’indice Artificial Analysis d’octobre 2026 accorde encore l’avantage aux modèles propriétaires américains sur plusieurs tâches difficiles [38].
Installer localement une IA chinoise suffit-il à être souverain ?
Oui, si le modèle et sa licence permettent une installation locale et si l’entreprise maîtrise réellement l’hébergement, les journaux, les flux et les dépendances logicielles. Cela limite le risque de transfert de données, mais pas celui des biais du modèle ni toutes les dépendances matérielles.
Pékin peut-il refermer les IA ouvertes ?
Il peut encadrer les acteurs relevant de sa juridiction et décider des conditions de futures diffusions. Une copie déjà publiée, légalement conservée et exécutée sur une infrastructure étrangère, ne se retire cependant pas comme un service API. Les projets de contrôle des exportations doivent être distingués des mesures déjà entrées en vigueur [37].
Les modèles ouverts augmentent-ils le risque cyber ?
Les poids ouverts fournissent aux défenseurs des modèles qu’ils peuvent auditer et adapter ; ils rendent également des capacités avancées accessibles aux attaquants. Lors de l’incident Hugging Face, un essaim d’agents d’OpenAI a attaqué l’infrastructure, tandis que la plateforme s’est notamment servie du modèle chinois GLM-5.2 pour analyser les traces [41]. Le NIST a confirmé les capacités cyber élevées de GLM-5.3 [23].
Sources et références
[1] Reuters / Boursorama, « Le service d’IA Apple Intelligence enregistré auprès de l’autorité de régulation chinoise… », 9 novembre 2026.
[2] Reuters / Boursorama, « Apple prépare avec l’aide d’Alibaba un modèle d’IA pour le marché chinois », 14 août 2026.
[3] Benjamin Polge, Journal du Net, « Le tsunami des IA chinoises en graphiques : DeepSeek balaie les Américains », 8 septembre 2026.
[4] Hugging Face, « State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026 », printemps 2026.
https://huggingface.co/blog/huggingface/state-of-os-hf-spring-2026
[5] Hugging Face, « State of Open Models: Summer 2026 Observations », 14 août 2026.
https://huggingface.co/blog/state-of-open-models-summer-2026
[6] Alibaba Group, « Alibaba’s Full-Stack AI Accelerates Monetization with 22-Quarter-High Cloud Growth », 20 août 2026.
https://www.alibabagroup.com/en-US/document-2027233133950140416
[7] Microsoft AI Economy Institute, « Global AI Adoption in 2025 — A Widening Digital Divide », 8 janvier 2026.
[8] Momentic, « Top AI Chatbots and Assistants by Market Share », données Similarweb de septembre 2026, actualisation de novembre 2026.
https://momenticmarketing.com/blog/top-ai-chatbots
[9] Jack Sato et Hunter Marston, Lowy Institute, « Asia Power Snapshot: China, the United States, and the Race for AI Dominance », 8 novembre 2026.
[10] DeepSeek, « Introducing DeepSeek-V4.1-Flash: Smarter, Faster, More Efficient », 10 septembre 2026.
https://www.deepseek.com/en/news/deepseek-v4-1-flash/
[11] Moonshot AI / Hugging Face, « Kimi-K3.1-Pro », fiche du modèle et licence, 4 novembre 2026 (publication des poids).
https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3.1-Pro
[12] Joel Kotkin, Encounter Books, The Coming of Neo-Feudalism: A Warning to the Global Middle Class, chapitres 3, 4, 10 et 21, 2020.
[13] Banque centrale européenne, « Cours de référence de l’euro contre le yuan renminbi — 9 novembre 2026 », 9 novembre 2026.
[14] Alibaba Group / SEC, « Alibaba Group Announces June Quarter 2026 Results », 20 août 2026.
https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1577552/000110465926099220/tm2623667d1_ex99-1.htm
[15] Reuters, « China’s Zhipu AI revenue quintuples in first half, loss narrows », 31 août 2026.
https://www.reuters.com/business/retail-consumer/zhipu-ai-first-half-revenue-grows-400-2026-08-31/
[16] Caixin Global, « Zhipu Revenue Rises Nearly 400% as Cloud Business Gains Ground », 1er septembre 2026.
[17] Alexandre Piquard, Le Monde, « Mistral AI emprunte 830 millions de dollars pour financer ses propres data centers », 30 mars 2026.
[18] Reuters, « Anthropic’s quarterly loss shrinks, revenue jumps ahead of blockbuster IPO », 2 novembre 2026.
[19] Bloomberg, « Moonshot AI Surpasses Funding Goal to Hit $35 Billion Value », 29 juillet 2026.
[20] Open Source Initiative, « The Open Source AI Definition — 1.0 », 2024.
[21] Nous Research, « Introducing Arete-27B: Qwen3.8-27B Post-Trained To Reinforce Western Values », 6 novembre 2026.
https://nousresearch.com/arete
[22] Scott Leimroth, « Testing Arete-27B, Aletheia LR9 and base Qwen3.8-27B on Nous Research’s propaganda test », 9 novembre 2026.
https://www.scottleimroth.com/ai-technology/spark-benchmarks/arete-propaganda-eval/
[23] NIST / CAISI, « CAISI’s Assessment of Z.ai’s GLM-5.3 Cyber Capabilities », 17 septembre 2026.
https://www.nist.gov/news-events/news/2026/09/caisis-assessment-zais-glm-53-cyber-capabilities
[24] OpenAI, « GPT‑6 Cyber : repousser les limites des agents de cybersécurité alignés », consulté le 12 novembre 2026.
https://openai.com/fr-FR/index/introducing-gpt-6-cyber/
[25] Anthropic, « GLM-5.3 and the spread of advanced cyber capabilities », 29 septembre 2026.
https://www.anthropic.com/research/glm-5-3-and-the-spread-of-advanced-cyber-capabilities
[26] Auguste Maxime, Forum Geopolitica, « Comment la Chine s’impose dans le domaine de l’IA ? », 8 septembre 2026.
https://forumgeopolitica.com/fr/article/comment-la-chine-simpose-dans-le-domaine-de-lia
[27] Ember, « Global Electricity Review 2026 — Major countries and regions », 2026.
[28] Yasir Atalan, CSIS, « What to Know About Chinese AI Models », 2 juillet 2026.
https://www.csis.org/analysis/what-know-about-chinese-ai-models
[29] Wendy Chang, Rebecca Arcesati et Antonia Hmaidi, MERICS, « China’s Drive Toward Self-Reliance in Artificial Intelligence: From Chips to Large Language Models », juillet 2025.
https://merics.org/sites/default/files/2025-07/MERICS%20Report-AI_Stack_final.pdf
[30] Bloomberg News, « China Fuels Near-Quadrupling in 2026 Humanoid Robots, Data Shows », 9 novembre 2026.
[31] Agence internationale de l’énergie, « Rare Earth Elements — Executive summary », 2026.
https://www.iea.org/reports/rare-earth-elements/executive-summary
[32] Zhongxin Jingwei, « Rapport financier V-view/Hui Chen actions du contrôleur actuel, le président Zhao Long a été détenu », 17 juillet 2026.
https://www.jwview.com/jingwei/html/m/07-17/679853.shtml
[33] Conseil des affaires d’État chinois / DigiChina, « New Generation Artificial Intelligence Development Plan », 20 juillet 2017.
[34] Conseil des affaires d’État chinois, « Opinions on Deeply Implementing the AI Plus Action », 27 août 2025.
https://www.mee.gov.cn/zcwj/gwywj/202508/t20250827_1126207.shtml
[35] Xinhua / gouvernement chinois, « China issues action plan on AI cooperation, development », 17 juillet 2026.
https://english.www.gov.cn/news/202607/17/content_WS6a5a1bbec6d00ca5f9a0c474.html
[36] Reuters, « China extends suspension of new rare earth controls until January », 9 novembre 2026.
[37] Associated Press, « China moves to curb tech exports, including AI, citing national security risks », octobre 2026.
https://apnews.com/article/5ac381c0c6d6628bbea2e0da7d855a5b
[38] Artificial Analysis, « Announcing Artificial Analysis Intelligence Index v5 », 27 octobre 2026.
https://artificialanalysis.ai/articles/artificial-analysis-intelligence-index-v5
[39] James Gorrie, Epoch Times, « La Chine cartonne dans l’IA — mais cela sera-t-il suffisant ? », 30 juillet 2026.
https://www.epochtimes.fr/la-chine-cartonne-dans-lia-mais-cela-sera-t-il-suffisant-3317707.html
[40] Fonds monétaire international, « How China’s Economy Can Pivot to Consumption-led Growth », 18 février 2026.
[41] Stanislas Tarnowski, InCyber, « Hugging Face : l’attaque qui rebat les cartes entre IA ouvertes et fermées », 22 septembre 2026.