La Chine en retard sur les LLM : peut-elle encore gagner la course à l’IA ?
La Chine produit des modèles d’IA à grande vitesse. Pourtant, selon Liu Wei, ancien responsable de l’IA chez Tencent, le pays passe à côté de l’essentiel. Sans innovations de rupture, les entreprises chinoises risquent de rester éternellement suiveuses dans la course aux grands modèles de langage – avec toutes les fragilités que cela implique.
- Liu Wei, ex-directeur de l’équipe Hunyuan chez Tencent, tire la sonnette d’alarme sur le retard chinois en matière d’innovation IA fondamentale.
- Les entreprises chinoises copient DeepSeek ou les acteurs américains, sans créer de véritable rupture technologique.
- Les benchmarks publics masquent un écart réel d’utilité pratique entre les LLM chinois et américains.
Un départ qui interroge sur l’état de l’IA chinoise
Liu Wei a passé plus de huit ans chez Tencent. Il y dirigeait l’équipe Hunyuan, l’unité dédiée aux modèles fondamentaux d’IA générative du géant de Shenzhen. Son départ fin 2024, à peine un an après le lancement de Hunyuan, a immédiatement suscité des questions.
Pourquoi quitter l’une des entreprises technologiques les mieux financées de Chine si tôt dans le boom de l’IA ? La réponse de Liu est directe : il cherche à travailler sur de vraies ruptures, pas à suivre une voie déjà tracée par d’autres.
- Plus de 8 ans passés par Liu Wei chez Tencent avant son départ fin 2024.
- Hunyuan, le modèle fondamental de Tencent, lancé seulement 1 an avant sa démission.
- DeepSeek V4, dernier modèle en date du leader chinois, n’a pas atteint le niveau d’impact de ses versions précédentes.
- Anthropic a lancé son modèle Mythos en avril, repoussant à nouveau la frontière technique côté américain.
- Les grands modèles de langage (LLM) sont des systèmes d’IA entraînés sur d’immenses volumes de données pour comprendre et générer du texte – ChatGPT d’OpenAI en est l’exemple le plus connu.
- DeepSeek, entreprise chinoise, a créé la surprise début 2024 avec un modèle très performant et bien moins coûteux à entraîner que ses concurrents américains.
- Les benchmarks sont des tests standardisés pour mesurer les performances des IA – mais ils ne reflètent pas toujours leur utilité réelle dans des cas concrets.
Le concept de « fanshi » : là où la Chine décroche vraiment
Liu Wei revient sans cesse sur un mot : « fanshi ». Ce terme chinois signifie « paradigme ». En recherche IA, il désigne une percée technique qui redéfinit toute une ère d’innovations. ChatGPT d’OpenAI ou Claude Code d’Anthropic en sont les exemples les plus récents.
Or, selon Liu, la Chine n’a pas produit de fanshi. Les entreprises chinoises, dit-il, copient soit DeepSeek, soit les acteurs américains. Cette imitation concerne le cœur même de la technologie : le développement des LLM. C’est précisément ce retard-là qui l’inquiète – pas la quantité de modèles produits, mais leur nature.
Des benchmarks flatteurs qui cachent un écart persistant
Depuis l’émergence de DeepSeek début 2024, une question revient régulièrement : les LLM chinois ont-ils rattrapé leurs rivaux américains ? Les scores sur les benchmarks publics semblent parfois le suggérer. Liu relativise fortement cette lecture.
Les performances sur des tests standardisés ne reflètent pas l’utilité réelle d’un modèle dans des situations concrètes. L’écart entre les leaders américains et leurs homologues chinois reste significatif sur le terrain, même s’il est moins visible sur le papier. C’est une distinction importante : un modèle peut scorer haut sur un benchmark et rester limité pour des usages professionnels avancés.
Pendant ce temps, les États-Unis repoussent encore la frontière
En avril 2025, Anthropic a lancé Mythos. Ce nouveau modèle a été salué comme une nouvelle avancée technique majeure. Les acteurs américains continuent d’innover à un rythme soutenu, en définissant eux-mêmes les règles du jeu.
De l’autre côté, DeepSeek, pourtant considéré comme le fer de lance de l’IA chinoise, n’a pas réussi à reproduire l’impact de ses premiers modèles avec sa version V4. Le momentum semble marquer le pas. Ce décrochage relatif renforce l’hypothèse que le retard chinois n’est pas comblé – il est simplement moins visible.
Le risque stratégique d’être un suiveur technologique
Pour Liu, le vrai danger ne se situe pas dans les benchmarks. Il est structurel. Un pays technologiquement suiveur court un risque permanent : celui de se voir couper l’herbe sous le pied si le leader change de paradigme. C’est exactement ce que le terme fanshi illustre.
Quand une rupture technologique redéfinit les règles, le suiveur doit tout recommencer. Il perd l’avantage accumulé. Dans un secteur qui évolue aussi vite que l’IA, ce risque est concret et immédiat. Ce n’est pas une menace abstraite.
La Chine peut encore gagner – mais sur d’autres terrains
Liu ne tire pas de conclusions définitives sur l’avenir. Il estime que la Chine peut encore remporter la course à l’IA – mais pas en cherchant à imiter mieux et plus vite. Le pays devra trouver ses propres fanshi, ses propres ruptures. C’est là que se joue la vraie compétition.
Cette conviction semble avoir guidé son départ de Tencent. Travailler dans une grande entreprise qui optimise des modèles existants n’est pas la même chose que chercher le prochain saut technologique. Liu a choisi la seconde voie.
- La Chine produit beaucoup de modèles d’IA, mais sans véritable rupture technologique originale.
- Les scores des benchmarks publics masquent un écart réel d’utilité pratique avec les LLM américains.
- DeepSeek V4 n’a pas reproduit l’impact de ses prédécesseurs, signe d’un essoufflement possible.
- Être un suiveur technologique expose à un risque stratégique majeur si le paradigme change.
- Liu Wei parie sur la nécessité pour la Chine de produire ses propres percées fondamentales.
L’avertissement d’un initié à prendre au sérieux
Le discours de Liu Wei n’est pas celui d’un observateur extérieur. Il vient de l’intérieur de l’industrie, après des années à construire l’un des principaux modèles d’IA de Chine. Son diagnostic est sévère mais précis : la quantité ne remplace pas la rupture. Et dans la course à l’IA, ce sont les ruptures qui font les gagnants.
Et vous, pensez-vous que la Chine peut encore produire sa propre révolution IA, ou restera-t-elle durablement dans l’ombre des États-Unis ? Donnez votre avis en commentaire.
Sources : South China Morning Post
