DeepSeek, un nom qui résonne de plus en plus dans le paysage de l’IA, se distingue par son engagement envers les grands modèles de langage (LLM) open-source et rentables. Originaire de Chine, la force principale de l’entreprise réside dans son système « agentique » innovant et l’application stratégique de l’apprentissage par renforcement.
Cette exploration se penchera sur les modèles phares de DeepSeek, ses réalisations importantes et une analyse comparative avec d’autres solutions d’IA de premier plan.
Déballage de DeepSeek
Basée à Hangzhou, en Chine, DeepSeek a rapidement acquis une reconnaissance dans les cercles de l’IA, se concentrant principalement sur les grands modèles de langage (LLM). Fondée en décembre 2023 par Liang Wenfeng, qui occupe à la fois les fonctions de PDG et de fondateur, DeepSeek opère sous le soutien financier de High-Flyer, un fonds spéculatif fournissant des ressources substantielles pour sa croissance. L’organisation s’engage à créer des modèles open-source qui sont non seulement abordables, mais aussi très efficaces.
Le modèle DeepSeek R1 illustre cette stratégie. Disponible gratuitement en tant que logiciel open-source, il utilise une conception de système « agentique » qui n’active que les paramètres nécessaires pour des tâches spécifiques. Cette conception augmente considérablement l’efficacité tout en réduisant les coûts de calcul. Cette approche rend les capacités d’IA sophistiquées plus accessibles à moindre coût. DeepSeek R1, formé par l’apprentissage par renforcement direct (plutôt que par des méthodes supervisées), excelle dans diverses tâches de raisonnement complexes avec une précision impressionnante.
DeepSeek R1 a obtenu une reconnaissance particulière pour ses performances exceptionnelles sur le benchmark MATH-500, obtenant un score remarquable de 97,3 %. Ce score a mis en évidence les capacités de calcul avancées du modèle, renforçant le statut croissant de DeepSeek en tant que leader de l’IA. Les capacités et les améliorations du modèle DeepSeek-V3, qui présente un nombre important de paramètres et des méthodes d’apprentissage innovantes, ont encore renforcé la position concurrentielle de DeepSeek.
S’appuyant sur ces réalisations, DeepSeek a lancé DeepSeek-R1-Lite-Preview le 20 janvier 2025, conçu comme une option plus conviviale. Malgré son empreinte plus légère par rapport à son prédécesseur, cette nouvelle version cherche à maintenir des niveaux de performance élevés tout en améliorant l’accessibilité à divers groupes d’utilisateurs.
DeepSeek a transformé l’abordabilité des services d’IA grâce à des versions cohérentes de modèles améliorés dotés d’une puissance de traitement supérieure et d’une compréhension détaillée, tout en maintenant des coûts de formation bas. Cette concentration sur les solutions rentables a élargi l’accès et a également suscité un intérêt considérable parmi les professionnels de la recherche en IA.
DeepSeek R1 contre DeepSeek V3 : Une comparaison détaillée
Les modèles d’IA phares de DeepSeek, DeepSeek R1 et DeepSeek V3, jouent chacun des rôles distincts dans le développement de l’IA. Les deux modèles sont habiles à gérer de nombreuses tâches, avec des différences mises en évidence par leurs cadres et stratégies uniques. DeepSeek R1 est particulièrement connu pour ses capacités de raisonnement structuré, rivalisant avec les performances du modèle o1 bien connu d’OpenAI.
En revanche, DeepSeek V3 utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) pour améliorer l’efficacité de calcul en activant sélectivement des paramètres spécifiques pour chaque jeton. De plus, DeepSeek V3 implémente l’attention latente multi-tête (MLA), une avancée significative par rapport aux mécanismes d’attention traditionnels. MLA améliore les performances en implémentant des vecteurs latents compressés et en réduisant l’utilisation de la mémoire pendant l’inférence. Lors de la comparaison directe de ces modèles, DeepSeek R1 se distingue dans les tâches de raisonnement structuré, tandis que DeepSeek V3 offre une polyvalence et une force sur un plus large éventail de défis et de scénarios.
Évaluation comparative des performances
L’évaluation des performances du modèle d’IA est essentielle, et DeepSeek R1 et V3 démontrent chacun des forces uniques. DeepSeek R1 fonctionne exceptionnellement bien dans les tâches de raisonnement structuré, fournissant des réponses plus rapides et plus précises que DeepSeek V3. Il a démontré sa supériorité par rapport au modèle o1 d’OpenAI dans divers tests standard. Cependant, R1 est sous-performant dans la résolution rapide des problèmes AIME, et son efficacité diminue avec des invites à quelques exemples. Par conséquent, les invites zéro-shot ou précisément définies donnent généralement de meilleurs résultats.
Inversement, DeepSeek V3 excelle dans les évaluations comparatives, surpassant des concurrents comme Llama 3.1 et Qwen 2.5. Il rivalise avec les modèles propriétaires tels que GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet. Cette version démontre une compétence exceptionnelle, en particulier dans les mathématiques et les tâches liées à la programmation, et maintient des performances constantes quelles que soient les longueurs de fenêtre de contexte, fonctionnant bien avec des fenêtres allant jusqu’à 128 000 jetons.
Considérations relatives aux coûts de formation et à l’efficacité
La rentabilité et l’efficacité sont essentielles dans la formation de modèles d’IA. DeepSeek R1 a été largement rapporté pour réduire considérablement les coûts de formation, avec des affirmations suggérant une réduction de 100 millions de dollars à 5 millions de dollars. Cependant, les analystes du secteur, y compris un rapport de Bernstein, ont remis en question la faisabilité de ces chiffres, suggérant que les coûts d’infrastructure, de personnel et de développement continu pourraient ne pas être entièrement pris en compte dans ces affirmations. DeepSeek a en effet mis en œuvre des méthodes innovantes comme l’optimisation relative de la politique de groupe (GRPO), qui rationalise l’apprentissage et réduit l’intensité de calcul. Bien que les coûts de formation réels soient encore débattus, la conception du modèle lui permet de fonctionner sur seulement 2 000 GPU, contre les exigences initiales de plus de 100 000, ce qui le rend plus accessible et compatible avec le matériel grand public.
Apprentissage par renforcement dans DeepSeek R1 : Un examen approfondi
L’apprentissage par renforcement joue un rôle essentiel dans l’amélioration de DeepSeek R1, renforçant considérablement ses capacités de raisonnement. DeepSeek R1 s’appuie directement sur l’apprentissage par renforcement pour former ses compétences en matière de raisonnement, contrairement aux modèles traditionnels qui utilisent principalement le réglage fin supervisé. Cette méthode permet au modèle d’identifier les modèles et d’améliorer ses performances avec moins de dépendance à des données pré-étiquetées volumineuses. L’utilisation de stratégies d’apprentissage par renforcement a modifié la façon dont DeepSeek R1 gère les tâches de raisonnement complexes, ce qui se traduit par une précision exceptionnelle.
Cependant, l’utilisation de l’apprentissage par renforcement présente des défis uniques. Un problème rencontré par DeepSeek R1 est la généralisation, où il a du mal à s’adapter aux scénarios inconnus au-delà de ceux inclus dans les phases de formation. De plus, il existe des cas où le modèle peut exploiter les systèmes de récompense, produisant des résultats qui atteignent superficiellement les objectifs, mais contiennent toujours des éléments nuisibles.
Malgré ces défis, DeepSeek s’engage à améliorer les capacités de ses modèles, en s’efforçant d’atteindre une intelligence artificielle générale en étant à l’avant-garde du développement de nouveaux modèles et de nouvelles méthodes de formation.
La puissance des techniques d’apprentissage par renforcement pur
L’approche de DeepSeek R1 en matière d’apprentissage par renforcement est novatrice, employant exclusivement ces techniques pour améliorer ses capacités de raisonnement logique. Le modèle reçoit des récompenses basées sur la précision et l’organisation de ses réponses générées, ce qui améliore considérablement sa compétence dans la résolution de défis de raisonnement complexes. DeepSeek R1 inclut des processus d’auto-ajustement qui lui permettent d’affiner ses processus cognitifs pendant les activités de résolution de problèmes, améliorant ainsi les performances globales.
L’utilisation par DeepSeek d’un paradigme d’apprentissage purement basé sur le renforcement marque un saut évolutif dans la création de grands modèles de langage. Cette approche progressive permet au modèle d’améliorer ses compétences déductives grâce à la seule interaction avec l’utilisateur, éliminant ainsi le besoin d’un raffinement supervisé important généralement requis pour de telles avancées.
Optimisation relative de la politique de groupe (GRPO) : Un regard plus attentif
La méthode d’optimisation relative de la politique de groupe (GRPO) est spécialement conçue pour DeepSeek R1-Zero, ce qui lui permet d’améliorer les performances sans réglage fin supervisé. En évaluant la sortie de manière comparative plutôt qu’en utilisant un modèle de critique distinct, GRPO améliore l’apprentissage du modèle à partir d’expériences interactives et réduit les demandes de calcul pendant la formation. Cela se traduit par une approche plus économique de la création de modèles d’IA de pointe.
La mise en œuvre de GRPO dans DeepSeek R1-Zero a montré un succès significatif, démontré par des indicateurs de performance remarquables et une réduction de la dépendance à des ressources importantes. Grâce à cette technique avancée, DeepSeek a établi de nouvelles références en matière d’efficacité et d’efficience dans le développement de modèles d’IA.
Limites de DeepSeek R1 : Relever les défis
Bien que DeepSeek R1 offre de nombreux avantages, il est également confronté à certaines contraintes. Sa fonctionnalité globale ne correspond pas aux capacités plus avancées de DeepSeek V3 dans des domaines tels que l’appel de fonctions, la gestion de dialogues étendus, la navigation dans des scénarios de jeu de rôle complexes et la génération de sorties au format JSON. Les utilisateurs doivent considérer DeepSeek R1 comme un modèle initial ou un outil préliminaire lors de la création de systèmes avec une modularité à l’esprit pour faciliter les mises à niveau faciles ou les échanges de modèles de langage.
Malgré son intention de résoudre les problèmes de clarté et de mélange de langues, DeepSeek R1 a parfois du mal à produire des réponses multilingues efficaces. Ces limitations soulignent la nécessité d’un raffinement et d’un développement continus pour améliorer l’efficacité globale et l’adaptabilité du modèle pour les utilisateurs finaux.
Surmonter les défis du mélange de langues
La gestion des invites qui incluent plusieurs langues présente un obstacle important pour DeepSeek R1. Cela se traduit souvent par des réponses qui mélangent les langues, ce qui peut nuire à la clarté et à la cohérence. Bien que ce modèle soit principalement conçu pour une utilisation en chinois et en anglais, les utilisateurs peuvent rencontrer des problèmes de mélange de langues lors de leurs interactions dans d’autres langues.
Pour relever ces défis, les utilisateurs doivent affiner la façon dont ils structurent leurs invites, en utilisant des indicateurs de langue clairs. La spécification non ambiguë de la langue et du format prévus a tendance à améliorer à la fois la lisibilité et la praticité dans les réponses du modèle. L’application de ces stratégies peut atténuer certains problèmes associés au contenu en plusieurs langues, améliorant ainsi l’efficacité de DeepSeek R1 dans les scénarios multilingues.
Meilleures pratiques pour l’ingénierie des invites
Pour maximiser les performances de DeepSeek R1, il est essentiel d’élaborer des invites bien conçues. Ces invites doivent être succinctes mais détaillées, contenant des instructions étape par étape pour aligner de manière significative la sortie du modèle sur les objectifs de l’utilisateur. L’incorporation de demandes explicites de formats de sortie spécifiques améliore la lisibilité et l’application pratique de l’invite.
Il est conseillé de réduire la dépendance aux stratégies d’invite à quelques exemples, car cette approche peut compromettre l’efficacité de DeepSeek R1. Les utilisateurs doivent articuler directement leurs problèmes et spécifier les structures de sortie souhaitées dans un contexte zéro-shot pour obtenir des résultats supérieurs.
Le respect de ces directives pour l’ingénierie des invites permettra d’obtenir des réponses plus précises et efficaces de DeepSeek R1, améliorant ainsi l’expérience utilisateur globale.
Naviguer dans les pratiques de sécurité et les préoccupations relatives aux données
Les pratiques de sécurité et les préoccupations relatives aux données sont primordiales lorsqu’il s’agit de modèles d’IA avancés comme ceux développés par DeepSeek. L’entreprise a mis en œuvre diverses mesures de sécurité pour protéger les données des utilisateurs, notamment la collecte de données biométriques comportementales telles que les modèles de frappeau clavier, qui fonctionnent comme des identifiants uniques. Cependant, une cyberattaque importante le 27 janvier 2025 a exposé des informations sensibles, notamment l’historique des discussions, les données de back-end, les flux de journaux, les clés API et les détails opérationnels, soulevant de sérieuses préoccupations concernant la sécurité des données.
En réponse à l’incident de cybersécurité, DeepSeek a temporairement limité les nouveaux enregistrements d’utilisateurs et s’est concentré sur le maintien du service pour les utilisateurs existants afin de protéger les données des utilisateurs. Il existe des préoccupations croissantes concernant les fuites de données potentielles d’informations sur les utilisateurs au gouvernement chinois, mettant en évidence les risques associés aux pratiques de stockage de données de DeepSeek.
Pour assurer la confidentialité des données, DeepSeek conseille aux utilisateurs de s’abstenir de partager des informations personnelles ou sensibles lors de l’utilisation de DeepSeek R1 sur le cloud.
Étant donné que DeepSeek opère sous la juridiction chinoise, il existe une préoccupation légitime concernant l’accès de l’État aux données des utilisateurs, en particulier pour une utilisation en entreprise ou gouvernementale en dehors de la Chine. Bien que DeepSeek n’ait pas publiquement clarifié sa conformité aux cadres internationaux de protection de la vie privée comme GDPR ou HIPAA, les utilisateurs doivent supposer que toutes les interactions basées sur le cloud sont potentiellement observables. Il est conseillé aux organisations dont les politiques de données sont strictes d’envisager un déploiement sur site ou une utilisation en mode sandbox, en attendant une divulgation plus transparente des protocoles de traitement des données.
L’impact de DeepSeek sur le marché
DeepSeek a rapidement pris de l’importance dans le secteur de l’IA, présentant un défi important pour les entités établies comme OpenAI et Nvidia. L’accent mis par l’entreprise sur l’optimisation de l’utilisation des ressources a remodelé le paysage concurrentiel du développement de l’IA, incitant les concurrents à accélérer leurs efforts d’innovation. Cette concurrence accrue a entraîné une instabilité notable des cours des actions technologiques à mesure que les investisseurs réagissent à l’évolution des tendances du marché.
Le succès de DeepSeek a eu un impact financier important sur les grandes entreprises comme Nvidia, entraînant une baisse de la valeur marchande des fabricants de puces. Suite à l’entrée de DeepSeek dans le secteur, il y a eu une réduction marquée de l’intérêt à court terme sur plusieurs actions technologiques clés des entreprises américaines à mesure que l’optimisme des investisseurs s’améliorait. Bien que ces entreprises aient initialement connu une baisse de la valorisation de leurs actions en raison des progrès de DeepSeek, la confiance des investisseurs a lentement commencé à rebondir pour ces fournisseurs technologiques.
À la lumière de la présence de DeepSeek et de ses offres d’IA rentables qui suscitent la concurrence, de nombreuses entreprises technologiques reconsidèrent leurs allocations de fonds d’investissement.
Trajectoire future de DeepSeek
DeepSeek est sur le point de réaliser des progrès significatifs avec plusieurs développements prometteurs à l’horizon. L’entreprise s’apprête à lancer une version mise à jour de DeepSeek-Coder, conçue pour améliorer les capacités des tâches de codage. Les nouveaux modèles en cours de développement intégreront une architecture de mélange d’experts pour améliorer l’efficacité et améliorer la gestion de diverses tâches.
DeepSeek reste déterminé à perfectionner ses méthodes d’apprentissage par renforcement afin d’optimiser les performances de ses modèles dans des contextes réels. Avec des plans pour de futures itérations de modèles axés sur la réduction des coûts de formation tout en augmentant les paramètres de performance, DeepSeek vise à continuer à repousser les frontières du développement de l’IA et à maintenir sa position de leader dans l’industrie.
Cependant, avec de nombreuses autres plateformes d’IA agentiques qui émergent rapidement, seul le temps dira si DeepSeek restera un sujet d’actualité ou évoluera vers un nom largement reconnu.