L'IA en Chine : un point de vue depuis Shanghai, et pourquoi les entreprises occidentales devraient y prêter attention

En Le dilemme de l'innovateur, Clayton Christensen retrace l'histoire de l'industrie sidérurgique américaine dans les années 1970 et 1980^1.. Les grandes aciéries intégrées, telles que US Steel et Bethlehem, ainsi que d'autres, produisaient toutes les qualités d'acier à partir de minerai de fer dans d'immenses usines, tandis qu'un nouveau type de concurrent, le mini-aciérie, fondait des déchets dans un four à arc électrique à un coût nettement inférieur et ne pouvait produire que des barres d'armature, le produit présentant la marge la plus faible et le moins exigeant du marché. Les aciéries intégrées étaient ravies de se débarrasser de leurs barres d'armature, car le fait de se passer de leurs activités les moins rentables leur a permis d'améliorer leur marge moyenne, et elles se sont orientées vers un segment de marché plus haut de gamme.

Cependant, les mini-aciéries ont rapidement appris à produire des cornières, des poutres de construction, voire de la tôle d’acier, le seul produit restant aux aciéries intégrées. À chaque avancée, les acteurs historiques se sont repliés sur les produits dans lesquels ils occupaient une position dominante, mais le marché de ces produits s’est réduit jusqu’à ce qu’il n’y ait plus plus nulle part où se replier.

Je vis et travaille à Shanghai depuis sept ans, où j’aide de grandes entreprises à déterminer comment utiliser l’IA en Chine et en Europe. Je reviens sans cesse sur cette histoire, car elle décrit mieux que n’importe quel commentaire géopolitique l’approche de la Chine en matière d’IA. Lorsque je présente l’écosystème chinois à un audience européen, la discussion porte généralement d’emblée sur les puces électroniques, les sanctions et la politique. Elle n’aborde jamais ce qui importe vraiment pour les entreprises : comment l’IA est adoptée ici, par qui, et pourquoi ce processus s’accélère plus rapidement qu’ailleurs dans le monde.

Le pari sur les matières premières

La Chine a fait un choix tardif, mais stratégique, de considérer l'IA comme une matière première plutôt que comme un produit, avec des incitations fortes à publier leurs modèles sous forme de poids ouverts. Xi Jinping l'a clairement indiqué dans son discours d'ouverture lors de la Conférence mondiale sur l'IA à Shanghai en juillet dernier, lors de sa première participation en personne, lorsqu’il a appelé les pays à “encourager l'open source, la transparence, la collaboration et le partage«^2..

Lorsque le modèle lui-même est gratuit, la valeur se reporte sur tout ce qui vient s’y ajouter : le déploiement, l’intégration dans les systèmes existants, la mise en cache des jetons pour améliorer l’efficacité des modèles, l’expertise nécessaire pour les faire fonctionner dans une usine ou une banque réelle, ainsi que les nombreuses équipes d’ingénieurs qui apportent cette expertise à grande échelle. C’est essentiellement leLe « Web 2.0 Playbook » appliqué à l'IA, où la technologie en elle-même n’est pas commercialisée, mais tout ce qui l’entoure l’est. Ce n’est pas très différent de ce que fait Mistral en Europe. Cependant, Les laboratoires chinois disposent d'un vivier bien plus vaste de chercheurs en IA à mettre en avant. Une étude de l'université de Georgetown a estimé que D'ici 2025, les universités chinoises délivreraient chaque année près de deux fois plus de doctorats en sciences, technologie, ingénierie et mathématiques (STEM) que les universités américaines. Par ailleurs, près de la moitié des chercheurs qui publient lors de la plus grande conférence sur l'IA ont suivi leurs études de premier cycle en Chine^3. .

La Chine peut se permettre de faire ce pari car elle dispose d'un un avantage structurel en matière d'énergie et de talents. Inference est une entreprise qui combine les secteurs de l'électricité et du matériel informatique, et la Chine continue de développer ses capacités de production à un rythme que l'Europe a plus ou moins cessé d'envisager. Cela signifie que le coût marginal d'un jeton peut continuer à baisser d'une manière impossible ailleurs et être subventionné aussi longtemps que nécessaire pour garantir l'autonomie technologique.

Les restrictions sur les puces électroniques ont, paradoxalement, renforcé la dynamique des mini-aciéries. L'intention déclarée était de freiner la Chine. Cependant, Cela a eu pour effet concret de pousser les laboratoires chinois à se focaliser de manière obsessionnelle sur l'efficacité. Cela signifie davantage d'intelligence par jeton, par watt et par RMB, car ils ne pouvaient pas se contenter d'ajouter davantage de matériel pour résoudre le problème. C'est tout à fait la stratégie industrielle chinoise: le producteur moins cher, soumis à des contraintes, optimise sans relâche ses coûts, commence par les tâches dont le leader du marché ne veut pas, puis gravit progressivement les échelons. Lorsque vous examinez les classements basés sur le rapport coût-efficacité et que vous vous demandez pourquoi les modèles chinois occupent les premières places, vous vous rendez compte que Les sanctions et la créativité constante jouent un rôle important.

Adoptez-le maintenant, posez vos questions plus tard

Le monde des affaires chinois est extrêmement pragmatique et axé sur le profit individuel. Je dis cela sans porter de jugement, en tant que personne qui en fait l'expérience au quotidien. Au niveau individuel, L'argent est la seule chose qui compte, et le rôle du gouvernement est de préserver la paix sociale et de sanctionner ceux qui abusent du système. Dans ce contexte, les entreprises chinoises posent moins de questions et agissent davantage.

Du côté des consommateurs, on observe la même tendance, ce qui est frappant pour un pays de 1,4 milliard d’habitants où chacun doit gagner sa vie. Dans l'Ipsos AI Monitor 2026, une enquête menée dans 32 pays, 85% des personnes interrogées chinoises déclarent que les produits et services utilisant l'IA ont profondément transformé leur vie quotidienne au cours des trois à cinq dernières années, contre 36% aux États-Unis, 33% en Allemagne et 32% en France^4.. Ipsos a également constaté qu'environ la moitié des Les utilisateurs chinois affirment faire suffisamment confiance aux outils d'IA pour ne pas vérifier leur travail, même s'ils devraient absolument le faire, comme pour n'importe quel modèle. Sur certaines questions, telles que la prévention des préjugés, ils font davantage confiance à l'IA qu'aux êtres humains. Alors que les Européens et les Américains se montrent généralement méfiants à l'égard de l'IA, les Chinois, quant à eux, s'en réjouissent généralement.

D'un point de vue industriel, la tendance à l'automatisation et à la robotisation n'est pas rationnelle sur le plan économique à court terme. Cependant, en raison du vieillissement de sa population, La Chine ne peut pas se permettre d'attendre. Entre 2024 et 2050, la population âgée de 15 à 64 ans diminuera d’environ un quart, passant de 984 millions à 745 millions de personnes^6.. C'est pourquoi, La Chine investit dès aujourd'hui dans ce dont elle aura besoin au cours des 20 ou 30 prochaines années, notamment dans les robots et les agents.

Le fait d'être arrivé en deuxième position a clairement aidé la Chine à obtenir des résultats exceptionnels en matière de modèles d'IA. L'approche “ la Chine pour la Chine ” fonctionne car le marché intérieur est suffisamment vaste pour permettre d'atteindre une taille critique sans jamais avoir à s'exporter. Ces facteurs offrent aux laboratoires chinois spécialisés dans l'IA la demande nécessaire à leur croissance et à leur compétitivité à l'échelle mondiale.

Ce ne sont pas des modèles de pointe : pour la plupart des utilisations, cela n'a pas d'importance

Les modèles chinois ne sont pas à la hauteur des meilleurs modèles américains. Cependant, il s'agit ici de la phase “ barres d'armature ” des mini-aciéries. Pour la plupart des applications professionnelles en Chine, il n'est pas nécessaire de disposer de performances de pointe. Ce qui importe lorsque l'on exécute des agents à grande échelle, c'est l'efficacité en termes de jetons : la quantité de travail utile que l'on tire de chaque RMB d'inférence. À cet égard, les modèles chinois s'imposent depuis environ un an: au 9 septembre 2026, Huit des dix modèles les plus utilisés sur OpenRouter sont chinois. À lui seul, DeepSeek traite davantage de requêtes qu’OpenAI et Google réunis. Ce classement évalue le travail des agents en fonction du nombre de tokens consommés plutôt qu’en dollars dépensés. OpenRouter est une place de marché sur laquelle les développeurs acheminent le trafic destiné à leurs programmes et à leurs agents autonomes. Ses applications les plus utilisées en termes de volume sont des agents, et non des chatbots^7.. Stripe vient d'accepter de débourser plus de sept milliards de dollars pour cette place de marché, ce qui montre que Les investisseurs ne voient pas la valeur dans un modèle particulier, mais dans la capacité à passer de l'un à l'autre pour obtenir une marge de 5%.^8..

Le GPT-6 d’OpenAI, lancé le 3 septembre 2026, constitue la première avancée majeure en matière de performances par rapport au nombre de tokens réalisée par un laboratoire occidental depuis longtemps, du moins dans les tests de performance de codage agentique. Cela signifie que, Pour une fois, les opérateurs historiques ne se replient pas sur le haut de gamme, mais se livrent au contraire à une véritable concurrence sur les prix^9.. Une question intéressante est de savoir à quelle vitesse les laboratoires chinois rattraperont leur retard. Il convient également de noter que le modèle économique des laboratoires chinois de pointe en est encore à ses balbutiements. Ils développent actuellement l'expertise nécessaire pour vendre leurs services à grande échelle aux entreprises, mais cette stratégie n'a pas encore fait ses preuves.

En attendant, il existe déjà en Chine des entreprises dont l'activité repose entièrement sur l'IA. Elles n'opèrent pas encore à grande échelle, mais Les entreprises unipersonnelles gérées par des mandataires sont une réalité et font l'objet d'une promotion active de la part des collectivités locales ^10. . Cela modifie la structure économique d'un pays qui accorde davantage d'importance à ce qui fonctionne qu'à ce qui fonctionnait autrefois.

Le paradoxe de la confiance

De nombreuses entreprises occidentales se méfient des mannequins chinoises, ce qui est tout à fait légitime. Cette situation a contraint les entreprises occidentales implantées en Chine à mettre en place des infrastructures leur permettant d'exercer un contrôle total sur leurs capacités en matière d'intelligence artificielle. Ils déploient des modèles de langage à grande échelle (LLM) sur site, avec une surveillance rigoureuse des accès des agents, ce qui garantit une transparence et une responsabilité supérieures à celles offertes par la plupart des infrastructures d'IA occidentales. En fin de compte, Cela se traduit par des plateformes d'IA qui offrent une grande souplesse dans le choix des modèles de langage (LLM) tout en garantissant la sécurité des données data et des connaissances.. Le modèle auquel vous vous méfiez est en réalité celui que vous pouvez contrôler. Je pense que c’est ainsi que ces entreprises ont mis en place les infrastructures d’IA d’entreprise les plus durables au monde.

Quelles en sont les implications pour une entreprise occidentale ?

La leçon tirée de l'expérience de Christensen n'a jamais été que les mini-aciéries étaient meilleures. Elle consistait plutôt à montrer que les aciéries intégrées avaient échoué en prenant une série de décisions raisonnables visant à abandonner les activités à faible marge pour se concentrer sur les produits haut de gamme. Finalement, le concurrent à bas prix a lui aussi appris à fabriquer ce produit haut de gamme. J'en tirerais trois conclusions pour une entreprise occidentale, et je pense qu'elles restent valables, quelle que soit l'évolution de ces modèles l'année prochaine.

• Tout d'abord, gardez le contrôle de vos choix en matière d'IA. La situation évolue constamment. Le laboratoire qui occupe la première place en septembre ne sera peut-être plus en tête en mars. Vous devriez concevoir vos systèmes de manière à pouvoir passer d'un modèle à l'autre en fonction des performances, des coûts et de la juridiction concernée, sans avoir à refaire l'ensemble du système.
• Deuxièmement, gardez le contrôle du harnais, c'est-à-dire l'infrastructure qui entoure le modèle, notamment l'orchestration, les outils, la mémoire et les mécanismes de sécurité. D'après notre expérience, cela a un impact plus important sur les performances des agents que la nouvelle génération de modèles. C'est là que réside votre avantage concurrentiel ; c'est donc la seule chose que vous ne devriez jamais externaliser.
• Troisièmement, gardez le contrôle de vos connaissances métier, du contexte, de data et des processus, structurées de manière à pouvoir être exploitées par n'importe quel modèle. Le modèle est en train de devenir un produit de base, mais ce que sait votre entreprise ne l'est pas.

Pour le reste, suivons l'évolution de cette affaire concernant le mini-laminoir.