---
Résumé rapide du contenu principal
Au cours des deux dernières années, lorsque nous parlions de la compétition entre la Chine et les États-Unis dans le domaine de l’IA, nous nous concentrions principalement sur les conférences de presse des entreprises phares telles que OpenAI et Zhipu, ainsi que sur les documents de planification industrielle des gouvernements des deux pays pour juger des tendances. En d’autres termes, nous suivions essentiellement les « mouvements des acteurs influents » et les « intentions politiques », sans jamais vraiment comprendre la réalité de l’industrie.
Cette fois, la société Rand a consacré beaucoup d’efforts pour recenser 26 000 entreprises impliquées dans le domaine de l’IA. En utilisant de grands modèles, elle a éliminé toutes celles qui intégraient simplement des modèles existants, ne laissant qu’1 181 entreprises ayant développé leurs propres solutions en IA : 743 aux États-Unis et 438 en Chine. Les conclusions tirées de cette étude remettent complètement en question la perception dominante : l’IA chinoise et américaine ne concourent pas sur la même piste. Elles partent du même point de départ technologique, mais se développent dans des environnements industriels complètement différents, ce qui a conduit à deux voies de développement quasi indépendantes. Il n’y a pas de gagnant ni de perdant ; chacune a simplement évolué pour s’adapter le mieux à son propre contexte.
---
Analyse détaillée
1. Les deux dernières années d’observation de l’IA n’étaient en réalité que le début
Tout le monde s’est concentré sur les entreprises phares qui vendaient des API de modèles d’IA, en comparant la taille de leurs paramètres, leurs performances et la rapidité avec lesquelles elles lançaient de nouveaux produits. Cependant, les données récoltées montrent le contraire :
- Que ce soit en Chine ou aux États-Unis, les entreprises qui gagnent de l’argent en vendant des API de modèles ne représentent que environ 10 %, soit au maximum une centaine d’entre elles ;
- Les 90 % des entreprises américaines et 75 % des entreprises chinoises se concentrent sur la mise en œuvre pratique de l’IA. Leurs clients se soucient peu du fait que les modèles utilisés soient GPT ou des logiciels open source ; ils veulent savoir si l’IA peut leur permettre d’accomplir leurs tâches plus efficacement et d’économiser des coûts.
Ce qui est encore plus intéressant, c’est que la proportion d’entreprises qui développent elles-mêmes des grands modèles de base est identique dans les deux pays (19 %). Les idées répandues selon lesquelles la Chine rattraperait rapidement les États-Unis en matière de modèles avancés ou que les États-Unis se concentreraient sur les Transformer tandis que la Chine développerait de nouvelles architectures sont des illusions. Les bases technologiques des deux pays ne diffèrent pas significativement. En d’autres termes, nous avons suivi pendant deux ans les performances des entreprises phares qui représentaient seulement 10 % du marché, mais nous n’avons pas touché au marché des 90 % d’applications qui déterminent réellement les profits de l’industrie de l’IA.
2. Le contraste le plus frappant entre la Chine et les États-Unis dans le domaine de l’IA : le même « cerveau », mais des approches complètement différentes
La société Rand a attribué neuf étiquettes technologiques à chaque entreprise et a constaté un phénomène surprenant : les préférences en matière de technologies sont presque identiques des deux côtés (28 % utilisent des Transformer, 19 % de l’apprentissage renforcé, 7 % des modèles de diffusion). Cependant, les applications concrètes de ces technologies diffèrent radicalement :
- Aux États-Unis, l’apprentissage renforcé est principalement utilisé pour améliorer la communication des modèles d’IA afin qu’ils répondent mieux aux préférences humaines (par exemple, pour en faire des « agents de service de qualité ») ;
- En Chine, l’apprentissage renforcé est utilisé pour enseigner aux robots à se déplacer, aux voitures autonomes à tourner et aux lignes de production à ajuster automatiquement leurs paramètres (c’est-à-dire pour en faire des « ouvriers qualifiés »).
- 61 % des entreprises américaines d’IA sont des entreprises purement logicielles qui se concentrent sur des domaines tels que l’édition de dossiers médicaux, l’analyse de données scientifiques et la sécurité informatique ;
- Plus de 60 % des entreprises chinoises travaillent avec du matériel ; la proportion d’entreprises développant des robots humains est six fois plus élevée qu’aux États-Unis, et celle des entreprises travaillant sur des robots industriels et des systèmes de conduite autonome est deux fois plus élevée. Ces entreprises se concentrent sur des environnements physiques tels que les usines et les flottes de véhicules.
Cela n’est pas le résultat de politiques spécifiques : la Chine a depuis longtemps exprimé l’intention de se développer dans le domaine des calculs basés sur les technologies post-Transformer, mais le nombre d’entreprises qui le font est similaire à celui des États-Unis. En réalité, l’orientation de l’industrie de l’IA est déterminée par les besoins du marché : en Chine, où le coût du travail est plus élevé (médecins, programmeurs, analystes), l’IA est utilisée pour améliorer l’efficacité du travail des travailleurs ; aux États-Unis, où la capacité de production manufacturière est importante et le nombre de robots est élevé, l’IA est utilisée pour optimiser les processus industriels.
3. Un chiffre contre-intuitif : des proportions identiques, mais des voies de développement opposées
La proportion d’entreprises utilisant des modèles open source est similaire dans les deux pays (15 % aux États-Unis et 17 % en Chine), mais la réalité est très différente :
- Aux États-Unis, ces entreprises open source sont principalement de petites entreprises qui développent des produits secondaires ; seules trois grandes entreprises (OpenAI, Anthropic, Google) open sourcent des modèles de petite taille, tandis que leurs modèles phares restent propriétaires et vendus à des prix élevés ;
- En Chine, ces entreprises open source sont des acteurs majeurs tels que Tencent, Alibaba, DeepSeek et Zhipu, qui open sourcent gratuitement leurs modèles les plus performants.
Résultat : les modèles utilisés par les développeurs dans le monde entier sont maintenant aussi populaires en Chine qu’aux États-Unis, mais les prix chinois sont seulement un cinquième à un quart des prix américains. Le pouvoir de fixation des prix sur le marché des modèles d’IA n’est plus entre les mains des États-Unis. Cela rappelle la situation du marché des appareils électroménagers il y a quelques années, où les marques importées vendaient des produits haut de gamme à des prix élevés tandis que les produits chinois à performance équivalente étaient moins chers, permettant à la Chine de prendre le contrôle du marché intermédiaire.
Les modèles les plus avancés sont toujours les mêmes, mais le pouvoir de fixation des prix est maintenant entre les mains des entreprises chinoises.
4. La partie la plus honnête de ce rapport : nous ne voyons que ce que les entreprises sont prêtes à révéler
La société Rand souligne dans son rapport que deux tiers des données techniques les plus importantes restent inconnues : 68 % des entreprises chinoises ne peuvent pas préciser le type de modèle qu’elles utilisent, et 60 % n’ont pas rendu public leur approche d’apprentissage.
Pourquoi la société Rand ne peut-elle pas obtenir ces informations ? En réalité, le rapport évalue non pas la force technologique des entreprises, mais leur volonté de communiquer ces informations. Les entreprises américaines d’IA, étant pour la plupart des startups indépendantes, ont tendance à partager toutes les informations sur leur parcours technologique pour attirer des investisseurs et des partenaires. En revanche, plus de la moitié des équipes chinoises travaillent pour des entreprises publiques ou des entreprises étatiques et n’ont pas besoin de communiquer ces informations extérieurement. Même la société Rand admet que ses outils de recherche ne peuvent pas analyser les informations en chinois.
Avant, nous nous comparions constamment pour voir qui comprenait mieux la situation de l’autre partie, mais en réalité, nous ne voyions que ce que l’autre partie voulait nous montrer.
5. Il n’y a pas de véritable compétition dans le domaine de l’IA, seulement des évolutions naturelles
La conclusion de la société Rand remet en question l’idée d’une compétition entre la Chine et les États-Unis dans le domaine de l’IA. Les deux pays ne concourent pas sur la même piste : elles partent du même point de départ technologique, mais se développent dans des environnements différents. Si l’IA devait un jour être intégrée dans le monde physique, la Chine dispose d’un avantage considérable grâce à son industrie manufacturière et à ses robots. Si, au contraire, l’IA devait être utilisée principalement dans le monde virtuel, l’approche purement logicielle des États-Unis serait plus rentable. Comme nous ne savons pas comment l’environnement futur évoluera, seule l’approche qui s’adaptera le mieux à son contexte survivra.
---
Cette analyse révèle que l’industrie de l’IA est beaucoup plus complexe et diversifiée que ce que l’on pourrait imaginer, et que les tendances ne sont pas déterminées par des politiques ou des compétitions, mais par les besoins et les environnements spécifiques de chaque pays.