DeepSeek et Qwen : comment la Chine a fait des modèles ouverts un bond dans la course mondiale à l'IA

L'open source chinois en IA a quitté le mode du rattrapage pour devenir un véritable facteur de la concurrence mondiale. Les modèles ouverts d'origine chinoise ne se contentent plus de couvrir la demande intérieure : ils commencent à influencer les stacks, les modèles et les produits que choisissent les développeurs bien au-delà des frontières du pays.

Un soutien venu d'en haut

Au début des années 2020, l'open source est devenu de facto la norme dans le secteur des entreprises chinoises. Selon une étude du CAICT, plus de 87 % des entreprises utilisaient des outils ouverts, mais seulement 24 % des organisations disposaient d'équipes dédiées à la gestion de l'open source. L'écart était simple : la technologie était déjà largement utilisée, tandis que les processus, les licences, la sécurité et l'expertise interne peinaient souvent à suivre l'ampleur du déploiement.

Pour Pékin, c'est devenu non seulement un problème d'ingénierie, mais aussi un enjeu stratégique. La réponse a été la construction par l'État d'un écosystème autour des projets ouverts. En 2020 est apparue la fondation OpenAtom, avec la participation de Huawei, Alibaba, Baidu et Tencent, et l'un de ses projets phares est OpenHarmony, une alternative à Android que le pays considère comme la base de son indépendance technologique.

Parallèlement, Gitee, l'alternative chinoise à GitHub, montait en puissance : dès 2020, la plateforme comptait plus de 10 millions de dépôts et environ 5 millions de développeurs. Elle est loin de GitHub, mais cela a suffi au marché intérieur pour se doter de son propre socle de développement.

Des frameworks aux modèles

La Chine n'a pas sauté directement dans l'engouement pour les LLM : elle est passée par l'infrastructure. Avant la vague DeepSeek, le pays développait déjà ses propres frameworks de deep learning : PaddlePaddle de Baidu, X-DeepLearning d'Alibaba et MindSpore de Huawei. Ils ont donné au marché local un environnement où l'on pouvait entraîner et déployer rapidement de grands modèles sans dépendre entièrement de la pile américaine.

Grâce à cela, les équipes chinoises ont abordé l'ère de l'IA générative avec une base d'ingénierie prête et des cas d'usage concrets dans l'industrie, l'agriculture, le cloud et les logiciels d'entreprise.

Quelques chiffres montrent pourquoi ce bond a été remarqué dans le monde entier :

• PaddlePaddle est utilisé par plus de 23 millions de développeurs issus de 760 000 entreprises.
• L'entraînement de DeepSeek-V3 a coûté environ 5,5 millions de dollars selon l'estimation de ses auteurs, soit plusieurs fois moins que les budgets occidentaux pour des modèles comparables.
• Une étude portant sur les téléchargements de 851 000 modèles montre que les modèles open source chinois ont obtenu 17,1 % des téléchargements, contre 15,8 % pour les américains.
• En septembre 2024, les téléchargements des modèles Qwen ont dépassé 600 millions dans le monde.

L'étape suivante est la spécialisation. Les équipes chinoises publient de plus en plus, outre des modèles de chat généralistes, des systèmes dédiés à des classes de tâches précises. On peut citer Intern-S1-Pro, un modèle scientifique pour la chimie, la biologie et la science des matériaux, Fleming-R1, un modèle médical pour le diagnostic de maladies rares, et les modèles de Tencent pour la génération et la reconnaissance de musique.

C'est un déplacement important : la concurrence ne porte plus seulement sur la taille du modèle ou la qualité aux benchmarks, mais sur la vitesse à laquelle les solutions à poids ouverts deviennent des outils de travail pour les secteurs.

L'Occident s'est déjà branché

L'effet principal est que l'open source chinois n'est plus une affaire interne. Selon OpenRouter, l'usage des modèles ouverts chinois a augmenté d'environ 30 % ces deux dernières années en partant de presque rien, avec un bond particulièrement net au second semestre 2025. DeepSeek est entré en une semaine, après sa sortie, dans le haut du classement des téléchargements de chatbots aux États-Unis, et certains projets chinois ont conquis le public occidental si vite qu'ils ont dû limiter les nouveaux abonnements faute de puissance de calcul.

Martin Casado, partenaire d'Andreessen Horowitz, décrit la situation ainsi :

« Les startups qui présentent leurs projets open source fonctionnent, dans environ 80 % des cas, sur des modèles ouverts chinois ».

Le comportement des équipes elles-mêmes change aussi. Alors que les développeurs chinois sortaient rarement dans l'espace public anglophone, ils vont désormais sur Reddit, sur des plateformes occidentales et dans des communautés internationales pour promouvoir directement leurs modèles. En parallèle, ils monétisent vite les tendances techniques qui fonctionnent : quand le framework d'agents OpenClaw a décollé début 2026, Moonshot AI et MiniMax ont proposé presque aussitôt des solutions prêtes à l'emploi, avec une configuration minimale. Ce n'est plus la posture d'un marché qui rattrape son retard, mais le comportement d'un écosystème capable de transformer rapidement des avancées de recherche en produits.

Ce que cela signifie

Pour la Chine, les modèles d'IA ouverts ne sont plus une voie secondaire, mais un mécanisme concret de montée en puissance technologique. Si la tendance se maintient, le marché mondial connaîtra une concurrence plus dure, non seulement entre plateformes fermées américaines, mais aussi entre écosystèmes ouverts, où la Chine joue déjà le rôle d'un des centres de pouvoir.