IA: DeepSeek faiblit, Kuaishou monte

La présence décroissante de DeepSeek

Selon les conclusions de Poe, fin avril, seulement 3 % des requêtes sur la plateforme étaient adressées à DeepSeek-R1. Cela marque une diminution significative par rapport à son pic en février, où il captait 7 % des requêtes. Ce déclin peut être attribué à l’émergence d’autres modèles de raisonnement abordables et efficaces, offrant aux utilisateurs un plus large éventail de choix.

En mai, DeepSeek occupait la position du troisième modèle de raisonnement le plus populaire sur Poe. Il était devancé par Gemini 2.5 Pro de Google et Claude 3.7 Sonnet d’Anthropic, qui ont capté respectivement 31,5 % et 19,1 % des requêtes de modèles de raisonnement des abonnés. DeepSeek-R1, en comparaison, représentait 12,2 % des requêtes.

Notamment, le modèle V3 fondamental de DeepSeek ne figurait pas parmi les cinq modèles de langage les plus utilisés sur la plateforme, soulignant davantage les défis auxquels il est confronté pour maintenir sa part de marché.

Ces chiffres mettent en lumière les difficultés rencontrées par DeepSeek pour naviguer sur les marchés internationaux, malgré son succès initial en début d’année. La start-up d’IA basée à Hangzhou a acquis une reconnaissance mondiale fin janvier avec la sortie de R1, qui a été saluée pour son efficacité en ressources dans la production de modèles très performants.

L’ascension de Kuaishou dans la génération vidéo

Alors que la popularité de DeepSeek diminue, Kuaishou, l’application chinoise de courtes vidéos, est apparue comme un concurrent de taille avec son Kling AI. Selon Poe, le modèle Kling 2.0 Master était responsable de 21 % des requêtes de génération vidéo sur la plateforme à la fin avril. Cela le place au deuxième rang mondial, juste derrière Runway, le modèle vidéo “définissant la catégorie”.

Kuaishou a lancé Kling 2.0 en avril, le décrivant comme “le modèle de génération vidéo le plus puissant disponible pour vous dans le monde”. Cela faisait suite à la sortie de la première version de Kling AI l’année précédente.

Collectivement, toutes les versions de Kling représentaient 30 % de l’utilisation de la génération vidéo sur Poe, démontrant sa popularité croissante et son impact dans l’espace de la génération vidéo.

L’intensification de la course à l’IA

Les grandes entreprises technologiques chinoises et les start-ups sont engagées dans une concurrence féroce avec la Silicon Valley alors que la course mondiale à l’IA s’intensifie. Les réalisations passées de DeepSeek ont été considérées comme un témoignage de la résilience de la Chine face aux restrictions strictes sur les exportations de puces imposées par les États-Unis.

Cependant, au milieu de la concurrence intense, un co-fondateur d’Anthropic a remis en question le battage médiatique autour de DeepSeek, suggérant que la start-up chinoise avait “six à huit mois de retard sur les entreprises frontalières américaines”.

DeepSeek est resté relativement silencieux sur ses progrès concernant le prochain modèle R2, ce qui suscite une anticipation considérable au sein de l’industrie. L’intérêt a été encore plus suscité par la sortie par la société de Prover-V2, une mise à niveau moins importante d’un modèle axé sur les mathématiques.

Facteurs influençant l’adoption des modèles d’IA

Plusieurs facteurs contribuent à l’adoption et à l’utilisation des modèles d’IA, notamment :

• Rentabilité : Les modèles abordables attirent une base d’utilisateurs plus large, en particulier pour les applications où la haute performance n’est pas la principale préoccupation.
• Performance : Les modèles qui offrent des résultats supérieurs dans des tâches spécifiques, telles que le raisonnement ou la génération vidéo, gagnent en popularité auprès des utilisateurs qui privilégient la qualité.
• Accessibilité : La facilité d’accès et l’intégration avec les plateformes existantes peuvent influencer considérablement l’adoption du modèle.
• Marketing et Promotion : Des campagnes de marketing efficaces peuvent sensibiliser et susciter l’intérêt des utilisateurs pour des modèles spécifiques.
• Soutien de la communauté : Une communauté forte d’utilisateurs et de développeurs peut contribuer à la croissance et à l’amélioration des modèles d’IA.

Le paysage concurrentiel des plateformes d’IA

Le paysage des plateformes d’IA est très concurrentiel, avec de nombreuses entreprises qui se disputent des parts de marché. Les principaux acteurs comprennent :

• Google : Offre une large gamme de services d’IA, notamment Gemini et d’autres grands modèles de langage.
• Anthropic : Connu pour ses modèles Claude, qui sont conçus pour un développement d’IA responsable et éthique.
• DeepSeek : Une start-up chinoise d’IA qui a acquis une reconnaissance pour ses modèles efficaces en ressources.
• Kuaishou : Une application chinoise de courtes vidéos qui a fait des progrès significatifs dans la génération vidéo avec son Kling AI.
• Runway : Un modèle vidéo de premier plan qui a établi la norme pour l’industrie.

Adaptabilité et innovation dans l’industrie de l’IA

L’industrie de l’IA est caractérisée par une innovation et un changement rapides. Les entreprises doivent continuellement s’adapter et innover pour maintenir leur avantage concurrentiel. Cela comprend:

• Investir dans la recherche et le développement : L’exploration continue de nouvelles techniques et technologies d’IA est cruciale pour garder une longueur d’avance.
• Collaborer avec d’autres organisations : Le partenariat avec des institutions de recherche et d’autres entreprises peut accélérer l’innovation.
• Développer des modèles spécialisés : La création de modèles adaptés à des tâches ou des industries spécifiques peut offrir un avantage concurrentiel.
• Adopter le développement open source : Contribuer à et exploiter les projets d’IA open source peut favoriser l’innovation et la collaboration.
• Se concentrer sur l’expérience utilisateur : La conception de modèles d’IA faciles à utiliser et à intégrer peut stimuler l’adoption et la satisfaction.

L’évolution de la technologie de génération vidéo

La technologie de génération vidéo a évolué rapidement ces dernières années, grâce aux progrès de l’IA et de l’apprentissage automatique. Les premiers modèles de génération vidéo étaient limités dans leurs capacités, produisant des résultats de faible qualité et irréalistes. Cependant, les récents progrès ont conduit au développement de modèles capables de générer des vidéos photoréalistes haute résolution.

Les principales étapes de l’évolution de la technologie de génération vidéo comprennent :

• Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : Les GAN ont joué un rôle crucial dans l’amélioration de la qualité et du réalisme des vidéos générées.
• Réseaux de transformateurs : Les réseaux de transformateurs ont permis le développement de modèles capables de générer des vidéos avec des scènes et des scénarios complexes.
• Modèles de diffusion : Les modèles de diffusion sont apparus comme une technique puissante pour générer des images et des vidéos de haute qualité.
• Génération de texte en vidéo : Les modèles de génération de texte en vidéo permettent aux utilisateurs de créer des vidéos à partir de descriptions textuelles, ouvrant de nouvelles possibilités d’expression créative et de création de contenu.

L’impact de l’IA sur le paysage du contenu vidéo

L’IA transforme le paysage du contenu vidéo de plusieurs manières :

• Création vidéo automatisée : Les outils alimentés par l’IA peuvent automatiser la création de vidéos, réduisant ainsi le temps et les coûts associés à la production vidéo traditionnelle.
• Contenu vidéo personnalisé : L’IA peut être utilisée pour personnaliser le contenu vidéo en fonction des préférences de l’utilisateur, augmentant ainsi l’engagement et la satisfaction.
• Montage vidéo amélioré : Les outils alimentés par l’IA peuvent améliorer les flux de travail de montage vidéo, facilitant ainsi la création de vidéos de qualité professionnelle.
• Personnages et avatars générés par l’IA : L’IA peut être utilisée pour créer des personnages et des avatars réalistes pour les environnements virtuels et les jeux vidéo.
• Expériences vidéo interactives : L’IA peut permettre des expériences vidéo interactives, permettant aux utilisateurs de s’engager avec le contenu vidéo de nouvelles manières significatives.

L’avenir de l’IA et de la génération vidéo

L’avenir de l’IA et de la génération vidéo est prometteur, avec de nombreuses possibilités passionnantes à l’horizon. Voici quelques développements potentiels :

• Vidéos plus réalistes et photoréalistes : Les modèles d’IA continueront de s’améliorer, générant des vidéos impossibles à distinguer des séquences réelles.
• Outils de montage vidéo alimentés par l’IA : Les outils de montage vidéo alimentés par l’IA deviendront plus sophistiqués, permettant aux utilisateurs de créer facilement des vidéos complexes et visuellement époustouflantes.
• Mondes virtuels générés par l’IA : L’IA sera utilisée pour créer des mondes virtuels immersifs à des fins de divertissement, d’éducation et de formation.
• Narration axée sur l’IA : L’IA sera utilisée pour créer des scénarios captivants et des récits engageants pour les vidéos et autres formes de médias.
• Considérations éthiques dans la génération vidéo par l’IA : À mesure que la technologie de génération vidéo par l’IA devient plus puissante, il est essentiel de tenir compte des considérations éthiques telles que les deepfakes et la désinformation.

L’importance de l’efficacité des ressources dans le développement de modèles d’IA

Le succès initial de DeepSeek avec R1 a mis en évidence l’importance de l’efficacité des ressources dans le développement de modèles d’IA. Les modèles économes en ressources offrent plusieurs avantages :

• Coûts de formation inférieurs : Les modèles économes en ressources nécessitent moins de puissance de calcul et de données pour la formation, ce qui réduit les coûts de formation.
• Vitesses d’inférence plus rapides : Les modèles économes en ressources peuvent effectuer une inférence plus rapidement, ce qui permet des applications en temps réel.
• Consommation d’énergie réduite : Les modèles économes en ressources consomment moins d’énergie, contribuant ainsi à un écosystème d’IA plus durable.
• Accessibilité plus large : Les modèles économes en ressources peuvent être déployés sur un plus large éventail d’appareils, ce qui rend l’IA accessible à une population plus grande.

Défis liés au maintien de la part de marché dans l’industrie de l’IA

L’industrie de l’IA est très dynamique et les entreprises sont confrontées à de nombreux défis pour maintenir leur part de marché :

• Progrès technologiques rapides : Le domaine de l’IA est en constante évolution, et les entreprises doivent se tenir au courant des derniers progrès technologiques pour rester compétentes.
• Concurrence intense : L’industrie de l’IA est très concurrentielle, avec de nombreuses entreprises qui se disputent des parts de marché.
• Évolution des préférences des utilisateurs : Les préférences et les demandes des utilisateurs peuvent changer rapidement, ce qui oblige les entreprises à adapter leurs produits et services en conséquence.
• Considérations éthiques : Les considérations éthiques telles que les biais et l’équité deviennent de plus en plus importantes, et les entreprises doivent résoudre ces problèmes pour maintenir la confiance des utilisateurs.
• Environnement réglementaire : L’environnement réglementaire pour l’IA est encore en évolution, et les entreprises doivent composer avec des réglementations complexes et souvent incertaines.

Le rôle des plateformes d’IA dans la formation du paysage de l’IA

Les plateformes d’IA comme Poe jouent un rôle crucial dans la formation du paysage de l’IA en :

• Fournir un accès à une large gamme de modèles d’IA : Les plateformes d’IA offrent aux utilisateurs un accès à une sélection diversifiée de modèles d’IA, leur permettant de choisir le meilleur modèle pour leurs besoins spécifiques.
• Faciliter l’expérimentation et la découverte : Les plateformes d’IA permettent aux utilisateurs d’expérimenter différents modèles et de découvrir de nouvelles applications pour l’IA.
• Fournir des mesures de performance et des comparaisons : Les plateformes d’IA fournissent des mesures de performance et des comparaisons, aidant les utilisateurs à évaluer l’efficacité des différents modèles.
• Mettre en relation les utilisateurs avec les développeurs : Les plateformes d’IA mettent en relation les utilisateurs avec les développeurs, favorisant la collaboration et l’innovation.
• Promouvoir le développement responsable de l’IA : Les plateformes d’IA peuvent promouvoir le développement responsable de l’IA en fournissant des directives et des ressources pour les pratiques éthiques de l’IA.

La course mondiale à l’IA et ses implications

La course mondiale à l’IA entre la Chine et les États-Unis a des implications importantes pour l’avenir de l’industrie de l’IA :

• Croissance économique : L’IA devrait stimuler la croissance économique dans les deux pays, créant de nouveaux emplois et industries.
• Leadership technologique : Le pays qui est en tête dans l’IA aura un avantage significatif dans d’autres domaines technologiques, tels que la robotique, la santé et les transports.
• Sécurité nationale : L’IA devient de plus en plus importante pour la sécurité nationale, et le pays qui domine l’IA aura un avantage stratégique.
• Influence géopolitique : Le pays qui est en tête dans l’IA aura une plus grande influence géopolitique, façonnant l’ordre mondial.
• Considérations éthiques : La course mondiale à l’IA soulève des considérations éthiques, telles que le potentiel d’utilisation de l’IA à des fins malveillantes.