DeepSeek et Qwen : comment la Chine a utilisé les modèles ouverts pour accélérer dans la course mondiale à l'AI

L'open source chinois en IA a quitté le mode de développement de rattrapage et est devenu un facteur à part entière dans la compétition mondiale. Les modèles ouverts d'origine chinoise n'atteignent plus seulement la demande intérieure, mais commencent à influencer quels stacks, modèles et produits les développeurs choisissent bien au-delà des frontières du pays.

Soutien d'en Haut

Au début des années 2020, l'open source est devenu de facto la norme du secteur corporatif chinois. Selon une étude du CAICT, plus de 87 % des entreprises utilisaient des outils ouverts, mais seulement 24 % des organisations allouaient des équipes séparées pour gérer l'open source. Cela signifiait un écart simple : les technologies étaient déjà largement appliquées, mais les processus, licences, sécurité et expertise interne restaient souvent à la traîne de l'échelle de mise en œuvre.

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

En parallèle, Gitee a grandi, l'alternative chinoise de GitHub : d'ici 2020, la plateforme avait déjà plus de 10 millions de référentiels et environ 5 millions de développeurs. C'est loin de GitHub, mais pour le marché intérieur, c'était suffisant pour créer sa propre base de développement.

Des Frameworks aux Modèles

La Chine n'a pas sauté directement au battage des LLMs, mais a emprunté la route de l'infrastructure. Avant même la vague DeepSeek, le pays a développé ses propres frameworks d'apprentissage profond : PaddlePaddle de Baidu, X-DeepLearning d'Alibaba et MindSpore de Huawei. Ceux-ci ont fourni au marché local un environnement où les grands modèles pouvaient être entraînés et déployés rapidement sans dépendance complète envers la pile américaine. De ce fait, les équipes chinoises ont abordé l'ère de l'IA générative déjà équipées d'une base d'ingénierie prête et de scénarios appliqués dans l'industrie, l'agriculture, le cloud et les logiciels d'entreprise.

Quelques chiffres expliquent bien pourquoi cette percée a été remarquée dans le monde entier :

• PaddlePaddle est utilisé par plus de 23 millions de développeurs de 760 mille entreprises.
• L'entraînement de DeepSeek-V3, selon les estimations des auteurs, a coûté environ 5,5 millions de dollars — des ordres de magnitude moins que les budgets occidentaux pour des modèles comparables.
• Une recherche sur les téléchargements de 851 mille modèles a montré que les modèles open source chinois ont reçu 17,1 % des téléchargements contre 15,8 % pour les modèles américains.
• D'ici septembre 2024, les téléchargements des modèles Qwen ont dépassé les 600 millions dans le monde.

L'étape suivante est la spécialisation. Les équipes chinoises lancent de plus en plus non seulement des modèles de chat universels, mais aussi des systèmes pour des classes de tâches spécifiques. Les exemples incluent Intern-S1-Pro pour la chimie, la biologie et la science des matériaux, Fleming-R1 pour diagnostiquer les maladies rares, et les modèles Tencent pour la génération et la reconnaissance de musique. C'est un changement important : la compétition ne porte plus seulement sur la taille du modèle ou la qualité des benchmarks, mais sur la rapidité avec laquelle les solutions à poids ouvert se transforment en outils fonctionnels pour les industries.

L'Occident S'est Déjà Connecté

L'effet principal est que l'open source chinois a cessé d'être une histoire interne. Selon OpenRouter, l'utilisation des modèles ouverts chinois a augmenté d'environ 30 % au cours des deux dernières années à partir de presque zéro, avec une croissance particulièrement forte dans la seconde moitié de 2025. DeepSeek s'est catapultée aux premiers rangs des téléchargements de chatbots aux États-Unis une semaine après son lancement, et certains projets chinois ont commencé à gagner une audience occidentale si rapidement qu'ils ont été contraints de limiter les nouvelles inscriptions en raison de restrictions de capacité de calcul. Le partenaire d'Andreessen Horowitz, Martin Casado, décrit la situation ainsi :

«

Les startups présentant leurs projets open source travaillent sur des modèles ouverts chinois dans environ 80 % des cas. »

Le comportement des équipes elles-mêmes change aussi. Si auparavant les développeurs chinois entraient rarement dans la sphère publique anglophone, ils vont maintenant sur Reddit, les plateformes occidentales et les communautés internationales pour promouvoir directement leurs modèles. En parallèle, ils monétisent rapidement les tendances techniques réussies : quand le framework OpenClaw a décollé au début de 2026, Moonshot AI et MiniMax ont presque immédiatement proposé des solutions prêtes à l'emploi avec une personnalisation minimale. Ce n'est plus la position d'un marché de rattrapage, mais le comportement d'un écosystème qui sait comment transformer rapidement les réalisations de recherche en produits.

Ce Que Cela Signifie

Les modèles d'IA ouverts sont devenus pour la Chine non une direction secondaire, mais un mécanisme fonctionnel d'avancement technologique. Si la tendance se poursuit, le marché mondial sera confronté à une concurrence plus féroce non seulement entre les plateformes américaines fermées, mais aussi entre les écosystèmes ouverts, où la Chine joue déjà le rôle de l'un des centres de pouvoir.