Le retrait de Meta de l'IA open source signale un changement de pouvoir mondial, la Chine s'emparant de la couronne de l'open source
Dans une reconfiguration spectaculaire du paysage de l'IA, Meta envisage d'abandonner son modèle open source phare tandis que les modèles chinois prennent de l'avance.
Les ingénieurs et dirigeants qui défendaient autrefois la démocratisation de l'intelligence artificielle grâce aux versions open source de Llama chez Meta, envisagent désormais un revirement philosophique radical : abandonner leur modèle d'IA open source de pointe, Behemoth, au profit du développement d'un système fermé et propriétaire.
Ce retrait potentiel survient à un moment charnière. Tandis que Meta envisage de se refermer, les laboratoires d'IA chinois ont pris une avance considérable, s'établissant non pas simplement comme des participants à la course aux grands modèles de langage open source, mais comme ses leaders incontestés.
Le Grand Revirement : Meta au carrefour de la philosophie
Le SuperIntelligence Lab de Meta, créé pour accélérer les ambitions de l'entreprise en matière d'IA, se trouve à un carrefour. L'entreprise qui se distinguait autrefois de concurrents discrets comme OpenAI, Anthropic et Google en partageant librement ses modèles d'IA les plus puissants, remet désormais en question la philosophie même qui lui a valu des éloges pour sa transparence et l'accélération de l'innovation.
« Ce à quoi nous assistons n'est pas seulement un changement stratégique, mais une remise en question fondamentale de l'identité de Meta dans l'écosystème de l'IA », fait remarquer un analyste de l'industrie qui travaille en étroite collaboration avec les principaux laboratoires d'IA. « Après avoir investi des dizaines de milliards dans les infrastructures et recruté les meilleurs talents avec des forfaits de rémunération sans précédent, la pression pour monétiser ces investissements est devenue intense. »
L'entreprise a récemment nommé l'ancien PDG de Scale AI, Alexandr Wang, au poste de Directeur de l'IA et a confirmé des plans d'investissements de plusieurs centaines de milliards de dollars dans des clusters de supercalcul d'IA massifs, surnommés Prometheus et Hyperion. Ces démarches ont effectivement levé les résistances internes à la restriction de l'accès aux modèles, selon des sources familières avec les délibérations de l'entreprise.
L'offensive open source de la Chine : de suiveur à leader
Alors que Meta reconsidère son approche ouverte, les laboratoires d'IA chinois ont saisi l'occasion de revendiquer le leadership dans le domaine de l'IA open source – établissant ce qui pourrait devenir un avantage durable dans l'infrastructure mondiale de l'IA.
DeepSeek-R1 et Deepseek-V3, publiés sous une licence open-weight de type MIT, rivalisent désormais avec Gemini 2.5 Pro en termes de performances tout en étant entraînés, selon les rapports, à une fraction du coût – environ 6 millions de dollars contre une estimation de 100 millions de dollars pour OpenAI.
Ce n'est pas un exploit isolé. La Chine a construit ce qu'un capital-risqueur a qualifié d'« arsenal de modèles open source », incluant Kimi K2 de Moonshot AI, qui excelle dans les tâches de codage complexe et les tâches complexes, et Qwen 3 d'Alibaba, une famille de modèles avec un contexte de 128 000 jetons publiée sous licence Apache-2.0 qui surpasse Deepseek V3 sur les benchmarks clés.
L'effet d'entraînement mondial : Confiance, Souveraineté et Fragmentation
Ce retrait simultané de Meta et cette avancée des laboratoires chinois ont déclenché des effets en cascade à travers le paysage technologique mondial. Alors que plusieurs modèles chinois gagnent du terrain sur GitHub et Hugging Face, des pays comme la Tchéquie, l'Australie, le Canada, l'Inde et les États-Unis ont commencé à interdire les LLM chinois en raison de préoccupations de sécurité des données.
« Le vide laissé par le retrait potentiel de Meta de l'OSS n'est pas seulement comblé – il est revendiqué avec une rapidité et une intentionnalité remarquables », explique un chercheur en politique technologique spécialisé dans les relations technologiques entre les États-Unis et la Chine. « Cela crée une tension sans précédent entre la capacité technique et la confiance géopolitique. »
La situation a suscité des avertissements de la part de capital-risqueurs éminents, dont Marc Andreessen, selon lesquels si les entreprises occidentales ne prennent pas la tête de l'IA open source, la Chine façonnera la pile technologique mondiale – une préoccupation qui semble désormais se concrétiser plus rapidement que prévu.
Le calcul stratégique de Meta
La réévaluation de Meta découle de multiples pressions. Le dernier modèle open source de l'entreprise, Llama 4, a fait un flop. Après avoir investi massivement dans le calcul, les talents et les infrastructures, Meta fait face à une pression croissante pour monétiser ses actifs d'IA.
Les préoccupations de sécurité et réglementaires ajoutent une autre dimension. « Les modèles open source au niveau de pointe sont de plus en plus considérés comme des risques de sécurité », note un expert en cybersécurité qui a consulté plusieurs laboratoires d'IA. « Ils peuvent être détournés pour des applications nuisibles, et Meta fait face à un examen réglementaire croissant concernant la sécurité et la transparence de l'IA. »
La guerre des talents a également atteint des niveaux sans précédent, avec des rapports faisant état de forfaits de rémunération dépassant les 100 millions de dollars pour les meilleurs chercheurs en IA – des investissements qui deviennent difficiles à justifier sans retours financiers directs.
Le nouveau paysage concurrentiel
Avec le retrait potentiel de Meta de l'arène des poids ouverts, la société française Mistral deviendrait le champion occidental de facto de l'IA open source – une responsabilité considérable pour une entreprise comparativement petite face à des géants chinois bénéficiant du soutien de l'État.
Le paysage concurrentiel plus large a radicalement changé. Tandis que Meta construit son cluster Hyperion de 5 GW, OpenAI développe GPT-Next avec une puissance de calcul estimée à 3 GW prévue pour 2026. Gemini Ultra-2 de Google DeepMind et Claude 4.5 d'Anthropic complètent le champ des modèles fermés, tandis que Mixtral de Mistral se concentre sur des approches ouvertes et efficaces.
Horizons d'investissement dans un monde de l'IA fragmenté
Pour les investisseurs qui naviguent dans ce paysage en mutation, les implications sont profondes. Les analystes prévoient que même dans un scénario de base où Meta capterait 8 % de l'inférence mondiale, l'entreprise pourrait générer environ 13 milliards de dollars de revenus annuels récurrents (ARR) via l'IA SaaS/Cloud, ce qui se traduirait par environ 5 milliards de dollars de bénéfices supplémentaires – soit environ 11 % de l'EBIT de Meta en 2024.
« Seuls les scénarios les plus optimistes justifient le coût du capital actuel de Meta », suggère un analyste du secteur technologique d'une grande banque d'investissement. « Les investisseurs devraient suivre le débit et l'utilisation des jetons plutôt que les dépenses d'investissement annoncées ou le nombre de paramètres. »
Le paysage en évolution crée des opportunités distinctes pour les entrepreneurs. À mesure que les modèles de pointe deviennent de plus en plus fermés, la demande de modèles ouverts, efficaces et de taille moyenne devrait exploser. Les outils capables de distiller les modèles fermés en variantes spécifiques à un domaine seront probablement essentiels pour les entreprises soumises aux règles de résidence des données. De même, les outils d'audit d'IA et les systèmes d'évaluation indépendants pourraient devenir critiques, car les régulateurs insistent sur la transparence même pour les modèles fermés.
La voie à suivre : Modèles hybrides et innovation décentralisée
Les observateurs de l'industrie croient de plus en plus qu'une approche hybride pourrait être inévitable. « Meta se retrouvera probablement avec une architecture à trois niveaux », prédit un spécialiste de l'infrastructure IA. « Un modèle de pointe fermé, des offres de milieu de gamme semi-ouvertes, et de petits modèles entièrement ouverts pour maintenir de bonnes relations avec les régulateurs et le monde universitaire. »
Pendant ce temps, le mouvement open source semble se décentraliser plutôt que de mourir. Une explosion cambrienne de LLM souverains financés par des programmes nationaux de cloud IA est déjà en train d'émerger, suggérant que l'innovation se poursuivra même si le centre de gravité commercial se déplace vers les systèmes fermés.
Alors que ce nouveau monde prend forme, une certitude émerge : l'ère du développement de l'IA ouverte mené par l'Occident semble se refermer, tandis qu'un écosystème d'IA mondial plus complexe et fragmenté prend sa place – avec la Chine fermement établie en son cœur open source.
Avertissement : Cette analyse représente le paysage actuel du marché basé sur les informations disponibles. Les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs. Les lecteurs devraient consulter des conseillers financiers pour des conseils d'investissement personnalisés.