DeepSeek, Comprendre son fonctionnement.

Dans l’univers en constante évolution des technologies d’intelligence artificielle, deux géants attirent l’attention, OpenAI et DeepSeek. Tandis qu’OpenAI s’est imposé avec ses modèles emblématiques comme ChatGPT, une nouvelle étoile montante émerge, DeepSeek. Présentée comme une IA open source ultra-performante et économique, DeepSeek bouleverse les codes établis en misant sur une innovation technique modulable et collaborative. Mais que se cache réellement derrière DeepSeek ? Pourquoi soulève-t-elle autant de débats dans la communauté tech ? Cet article explore ses origines, son fonctionnement et la façon dont elle se positionne face à des modèles comme ChatGPT.

Qui est derrière DeepSeek ?

Contrairement à OpenAI, largement connu grâce à des investisseurs comme Elon Musk et Microsoft, DeepSeek est porté par High-Flyer Capital, une société d’investissement moins célèbre, mais en pleine expansion. High-Flyer Capital, basée en Asie, a misé sur l’innovation ouverte et collaborative en finançant le développement d’un modèle d’intelligence artificielle ambitieux et transparent.

Le projet DeepSeek repose sur une philosophie différente. Alors qu’OpenAI garde de nombreux aspects de ses modèles propriétaires, DeepSeek adopte une approche open weight, alignée avec les principes open source, ses paramètres sont accessibles publiquement. Cet engagement en faveur de la transparence vise à stimuler l’innovation dans l’écosystème de l’IA, tout en permettant aux entreprises et à la communauté de personnaliser et d’améliorer DeepSeek.

DeepSeek R1, tout le monde en parle, mais qu’est-ce que c’est ?

DeepSeek R1 est le modèle révolutionnaire développé par DeepSeek. Cet outil, annoncé comme un rival sérieux à ChatGPT, se distingue par son architecture optimisée et sa flexibilité.

S’appuyant sur les réseaux de neurones Transformer, DeepSeek R1 utilise une technologie de pointe dans le domaine de l’apprentissage profond. Les Transformers sont des algorithmes conçus pour comprendre et traiter des séquences de données (notamment du texte) grâce à des mécanismes d’attention sophistiqués. Cette architecture permet à DeepSeek R1 de comprendre des contextes complexes et de générer des réponses précises et pertinentes.

Son innovation repose particulièrement sur un design modulaire. Contrairement aux modèles monolithiques, DeepSeek R1 divise son fonctionnement en plusieurs sous-modèles indépendants, chacun étant spécialisé pour des tâches précises. Cette approche confère plusieurs avantages :

1. Seules les parties nécessaires du modèle sont activées lors d’une tâche, ce qui réduit la consommation de ressources.
2. Chaque module peut être optimisé individuellement, rendant le modèle évolutif et flexible.
3. Les performances globales s’améliorent grâce à une spécialisation accrue.

Modèle DeepSeek R1, Comprendre son fonctionnement

Le fonctionnement du modèle DeepSeek R1 repose sur plusieurs innovations essentielles, qui en font un candidat sérieux au titre d’IA de nouvelle génération.

1. Architecture modulaire, la puissance du Mixture of Experts (MoE)

DeepSeek R1 fait appel à l’architecture Mixture of Experts (MoE). Contrairement aux modèles traditionnels, qui activent tous leurs paramètres pour traiter une requête, DeepSeek utilise un système de sélection intelligent d’experts. Lorsqu’on lui pose une question, seuls certains de ses experts (environ 37 milliards de paramètres en moyenne) sont activés, réduisant ainsi considérablement les besoins en calcul.

Avantages du MoE :

• Jusqu’à 11 fois moins de calcul que d’autres modèles massifs comme GPT-4.
• Réduction des temps de réponse grâce à une architecture plus légère.
• Facilité d’ajout d’experts pour répondre à des besoins spécifiques, sans modifier l’ensemble du modèle

2. Entraînement par distillation

DeepSeek R1 utilise une méthode novatrice appelée distillation des connaissances. Concrètement, cela consiste à entraîner un modèle plus compact (student model) en le faisant apprendre directement auprès d’un modèle beaucoup plus grand et performant (teacher model, comme GPT-4). Ce processus optimise l’apprentissage tout en réduisant drastiquement les besoins matériels.

• Impact de la distillation :
  • Coût d’entraînement considérablement réduit.
  • Performances proches des grands modèles, même avec moins de paramètres.
  • Compacité du modèle, fonctionnant sur des équipements standards (cartes graphiques plus anciennes ou serveurs non spécialisés).

Exécution sur matériel accessible

DeepSeek R1 peut s’exécuter sur un simple GPU grand public ou un laptop doté de matériel costaud, ce qui le rend particulièrement attractif pour les développeurs ou entreprises ayant un budget limité. Sa capacité d’adaptation à du matériel de moindre performance en fait une alternative unique dans un secteur dominé par des géants nécessitant des infrastructures coûteuses.

De quoi est capable le modèle DeepSeek R1 ?

DeepSeek R1 se distingue par sa polyvalence remarquable, rivalisant avec des modèles de pointe comme ChatGPT. Il excelle dans plusieurs domaines clés. Tout d’abord, il est idéal pour l’analyse de texte et la création de contenu, qu’il s’agisse de rédiger des articles, de générer des résumés ou même d’écrire du code. Ensuite, il se démarque particulièrement dans la résolution de problèmes complexes. Son efficacité a été prouvée sur des benchmarks comme MATH-500, où il a surpassé GPT-4 avec un taux de réussite de 97,3 % contre 96,4 %.

Par ailleurs, DeepSeek R1 possède d’excellentes capacités conversationnelles, lui permettant de fournir des réponses contextuelles, précises et adaptées, même sur des sujets délicats. Enfin, son adaptabilité locale en fait une solution privilégiée pour les entreprises soucieuses de la confidentialité de leurs données. Il peut être exécuté sur des serveurs internes, offrant ainsi un contrôle total sur son utilisation et la protection des informations sensibles.

Grâce à ces atouts, DeepSeek R1 s’impose comme un modèle performant et fiable, capable de répondre aux exigences des utilisateurs, qu’ils soient chercheurs, entreprises ou développeurs.

DeepSeek vs ChatGPT, forces et différences

La compétition entre DeepSeek et ChatGPT est au cœur des discussions dans la communauté IA en 2025. Voici les principales différences entre ces deux modèles :

Coût et accessibilité

DeepSeek se distingue par son coût bien plus abordable que celui de ChatGPT, en particulier dans sa version API basée sur le cloud, où il peut être jusqu’à 27 fois moins cher. De plus, il offre la possibilité d’être déployé localement, permettant aux entreprises et aux développeurs de fonctionner en toute indépendance sans dépendre du cloud.

Transparence

L’une des principales forces de DeepSeek R1 réside dans son engagement envers l’open source. Contrairement à ChatGPT, qui reste en grande partie propriétaire, DeepSeek favorise l’innovation collaborative en permettant aux chercheurs et aux développeurs d’examiner et d’adapter ses paramètres en toute transparence.

Flexibilité technique

Grâce à son architecture modulaire MoE (Mixture of Experts), DeepSeek R1 peut gérer des requêtes complexes tout en optimisant l’utilisation des ressources. Ce design lui confère un avantage en termes de légèreté et d’adaptabilité, offrant des performances élevées avec une consommation optimisée, selon les besoins spécifiques des utilisateurs.

Avec ces caractéristiques, DeepSeek se positionne comme une alternative puissante et accessible à ChatGPT, attirant de plus en plus d’attention dans le monde de l’IA.

Un pas vers l’intelligence artificielle générale ?

L’objectif ultime de l’IA est d’atteindre une intelligence artificielle générale (AGI), un modèle capable de rivaliser avec l’intelligence humaine dans des multiples domaines. DeepSeek R1, avec sa capacité à fonctionner efficacement avec moins de ressources, représente une avancée significative dans cette direction. Cependant, des limitations subsistent, notamment sur les aspects liés à la créativité et aux raisonnements abstraits.

DeepSeek R1 s’impose comme un modèle phare de l’intelligence artificielle open source. En combinant innovation technologique, accessibilité économique et transparence, ce modèle redéfinit ce qui est possible dans le paysage de l’IA. Tant pour les PME que pour les chercheurs, DeepSeek incarne une alternative crédible et compétitive face aux géants propriétaires tels qu’OpenAI.

Si ces performances se confirment à grande échelle, DeepSeek pourrait bien devenir le symbole d’une nouvelle ère, celle d’une IA démocratisée.