DeepSeek : l’IA chinoise qui bouscule les règles du jeu

Il y a eu beaucoup de discussions et d’inquiétudes récemment concernant les modèles de DeepSeek, qui prétendent rivaliser avec ceux d’OpenAI, et sur ce que cela signifie pour le paysage de l’IA. L’engouement est difficile à ignorer, alors j’ai pris le temps d’analyser la situation, d’examiner ce qui se passe réellement sous le capot et de comparer cela à des modèles connus comme l’o1 et l’o3 d’OpenAI.

1. Une architecture d’entraînement plus intelligente

L’architecture de DeepSeek est conçue pour maximiser l’efficacité sans compromettre la performance. Son mécanisme d’attention clairsemée permet au modèle de traiter uniquement les données les plus pertinentes, tout en ignorant les informations moins utiles. Contrairement aux mécanismes d’attention dense, qui analysent l’ensemble des entrées sans distinction, l’attention clairsemée crée un chemin optimisé à travers les données, garantissant que les ressources computationnelles sont utilisées là où elles comptent le plus. Cela réduit considérablement les coûts de calcul tout en maintenant la précision, un peu comme si l’on ne lisait que les passages surlignés d’un livre tout en maîtrisant le sujet.

À l’inverse, les modèles o1 et o3 d’OpenAI utilisent des mécanismes d’attention dense, traitant toutes les données d’entrée, ce qui entraîne une charge computationnelle plus élevée. Bien que cette approche assure une performance robuste, elle nécessite des ressources considérables. L’approche de DeepSeek démontre qu’il est possible d’allier efficacité et performances de pointe.

Une autre innovation clé est le partage des paramètres. DeepSeek réutilise ses paramètres pour différentes tâches via un réseau central partagé, avec des ajustements spécifiques à chaque tâche. OpenAI, en revanche, privilégie traditionnellement un ajustement spécifique à chaque tâche, ce qui augmente le temps d’entraînement et la consommation de mémoire. L’approche de DeepSeek réduit la redondance et améliore l’évolutivité.

2. Un entraînement centré sur l’apprentissage par renforcement

DeepSeek-R1 adopte une approche audacieuse en privilégiant l’apprentissage par renforcement (RL) plutôt que l’affinage supervisé classique. Ce changement est majeur, car le RL permet au modèle d’apprendre dynamiquement par essais et erreurs, plutôt que de se limiter à des ensembles de données massivement annotés. Imaginez enseigner les échecs à une IA en la laissant jouer un grand nombre de parties et adapter sa stratégie en cours de route, plutôt qu’en lui montrant toutes les combinaisons possibles à l’avance. Cela rend le RL plus flexible et capable de s’adapter à des défis inédits.

Un autre facteur clé est l’utilisation de signaux de récompense personnalisés, qui permettent au modèle d’optimiser ses performances dans des domaines critiques comme la résolution de problèmes et la génération de code. OpenAI, de son côté, s’appuie davantage sur un pré-entraînement généralisé avant l’affinage par tâche.

3. Une conception modulaire du modèle

L’architecture modulaire de DeepSeek-R1 lui permet de se spécialiser sans alourdir le système. Des modules dédiés au codage, aux mathématiques et au raisonnement logique sont intégrés dans un réseau central partagé, garantissant des performances élevées sur diverses tâches sans nécessiter de modèles distincts pour chaque domaine.

Un élément particulièrement innovant est le méta-contrôleur, qui décide dynamiquement quel module activer en fonction de la tâche. Cette approche de routage dynamique diffère des conceptions monolithiques d’OpenAI, où un seul modèle traite toutes les tâches sans optimisation spécifique. La modularité de DeepSeek assure une utilisation efficace des ressources et une performance homogène sur des défis variés.

4. Une infrastructure de calcul économique

Plutôt que de s’appuyer sur des GPU ou TPU classiques, DeepSeek a développé ses propres accélérateurs optimisés pour les opérations clairsemées. Ces accélérateurs éliminent les calculs redondants, ce qui les rend plus rapides et économes en énergie. À l’inverse, l’infrastructure d’OpenAI repose sur du matériel haut de gamme conçu pour les opérations denses, mais à un coût bien plus élevé.

L’entraînement a été réparti sur des clusters décentralisés, réduisant ainsi la dépendance aux supercalculateurs centralisés. Des mises à jour asynchrones ont encore minimisé les inefficacités. Cette approche décentralisée contraste fortement avec l’infrastructure centralisée et coûteuse d’OpenAI, illustrant comment DeepSeek a optimisé son processus pour réduire les coûts et accélérer l’exécution.

5. Une utilisation stratégique des ressources open-source

DeepSeek a tiré parti d’ensembles de données open-source, comme The Pile, pour établir une base solide sans engager des coûts massifs liés à un pré-entraînement intégral. En utilisant ces bases de données accessibles au public, DeepSeek a pu concentrer ses ressources sur l’affinage de tâches spécifiques, maximisant ainsi les gains de performance là où ils sont les plus impactants. La diversité et la qualité des données de The Pile ont fourni un socle robuste, tandis que l’affinage ciblé de DeepSeek a permis au modèle de briller dans ses cas d’utilisation avancés, combinant ainsi efficacité et polyvalence.

6. Une collaboration open-source

L’engagement de DeepSeek en faveur de l’open-source a été un pilier de son succès. En publiant son code sur GitHub, l’entreprise a ouvert la porte aux contributions d’une communauté mondiale de développeurs et de chercheurs. Cette approche collaborative a accéléré l’innovation, notamment dans des domaines comme l’optimisation de l’attention clairsemée et les stratégies d’apprentissage par renforcement.

À l’inverse, les modèles d’OpenAI restent généralement fermés, limitant les contributions extérieures. L’ouverture de DeepSeek ne se contente pas de démocratiser le développement de l’IA, elle favorise aussi une itération et une amélioration rapides grâce au partage des connaissances.

7. Des optimisations pratiques pour l’inférence

L’efficacité en phase d’inférence a été une priorité pour DeepSeek-R1. Une quantification après entraînement a permis de réduire la taille du modèle sans compromettre la précision, lui permettant de fonctionner efficacement même sur des appareils mobiles. Des environnements d’exécution légers garantissent également une latence minimale.

Les modèles d’OpenAI, bien que puissants, sont souvent gourmands en ressources lors de l’inférence, ce qui les rend moins adaptés aux appareils à faible consommation. Les optimisations de DeepSeek améliorent son accessibilité et élargissent ses applications réelles, combinant performance et praticité.

Conclusion

Les avancées de DeepSeek témoignent du rapprochement rapide des niveaux d’innovation en IA. En mettant l’accent sur l’efficacité, l’évolutivité et la collaboration, DeepSeek défie les modèles occidentaux coûteux et gourmands en ressources. Sa capacité à obtenir des résultats de pointe à moindre coût marque une évolution majeure dans la manière dont l’IA peut être développée à l’échelle mondiale.

Les États-Unis conservent un avantage en matière de frameworks, d’infrastructures et de partenariats internationaux. Les modèles d’OpenAI restent des références en termes de performance et de polyvalence. Pour l’instant…

Toutefois, l’approche de DeepSeek représente un modèle pour un développement d’IA efficace, évolutif et collaboratif. En combinant attention clairsemée, apprentissage par renforcement et conception modulaire, DeepSeek redéfinit ce qui est possible avec des ressources limitées.