La course à l'IA ne porte plus seulement sur le plus grand modèle

Points clés

• En mai 2025, le PDG de Perplexity, Aravind Srinivas, a déclaré que « le modèle seul n'est plus le produit » alors que les entreprises d'IA pivotent vers des systèmes d'orchestration.
• Perplexity a présenté cette semaine un nouveau système construit autour de GLM 5.2, un modèle à poids ouvert du laboratoire chinois Z.ai, conçu pour utiliser l'IA moins chère pour les étapes de routine et l'IA plus puissante seulement si nécessaire.
• Peter Fenton, partenaire chez le fonds de capital-risque Benchmark, a prédit que plus de 90 % des jetons générés par l'IA, les unités de données qu'un modèle traite et produit, pourraient provenir de modèles à poids ouvert dans les 18 à 24 mois.
• Ollama, une entreprise qui aide les sociétés à exécuter des modèles d'IA sur leurs propres ordinateurs, affirme que plus de 85 % des entreprises du Fortune 500 ont adopté son logiciel.

Pendant les deux dernières années, la course à l'IA avait un simple classement : quel modèle était le plus volumineux, quel benchmark était le meilleur. Ce classement devient compliqué.

Les entreprises ne testent plus simplement l'IA. Elles l'intègrent dans de vrais flux de travail, et soudain la question n'est plus « quelle IA est la plus puissante ? » mais « quelle IA convient le mieux à cette tâche spécifique, à un prix qui a du sens ? »

Pensez-y comme engager des entrepreneurs. Vous ne feriez pas venir un architecte spécialisé pour accrocher une étagère. Un chatbot de service clientèle n'a pas besoin de la même puissance qu'un outil déboguant un logiciel complexe. La nouvelle génération de produits d'IA est conçue pour faire cet appel automatiquement, acheminant chaque tâche vers le modèle le moins cher capable de la traiter.

Le PDG de Perplexity, Aravind Srinivas, l'a dit clairement à CNBC Tech : « Le modèle seul n'est plus le produit. C'est le harnais, le système d'orchestration qui place le modèle dans un harnais très capable et associe le modèle à de nombreux outils. »

Cette semaine, Perplexity a présenté exactement ce genre de système, construit autour de GLM 5.2, un modèle à poids ouvert du laboratoire chinois Z.ai. Poids ouvert signifie que le code sous-jacent du modèle peut être téléchargé, personnalisé et exécuté par n'importe quelle entreprise sur ses propres serveurs, sans abonnement mensuel requis auprès d'un grand laboratoire d'IA.

C'est important parce que les modèles à poids ouvert deviennent vraiment bons. Peter Fenton, associé chez le fonds de capital-risque Benchmark, a déclaré à CNBC qu'il croit que plus de 90 % de toute la production générée par l'IA pourrait provenir de modèles à poids ouvert dans deux ans, peut-être d'ici la fin de 2025. Cela réduirait les marges bénéficiaires des fournisseurs d'IA premium comme OpenAI et Anthropic, qui facturent actuellement une majoration pour l'accès à leurs modèles haut de gamme.

Qu'est-ce que cela signifie pour les gens ordinaires et les petites entreprises ?

Cela signifie probablement des outils d'IA moins chers, plus tôt. Jeff Morgan, PDG d'Ollama, une entreprise qui facilite l'exécution de modèles d'IA sur votre propre matériel plutôt que dans le nuage de quelqu'un d'autre, affirme que plus de 85 % des entreprises du Fortune 500 utilisent déjà son logiciel. Cela inclut les secteurs fortement réglementés comme l'aviation, l'assurance et la santé, où garder les données en interne n'est pas optionnel.

Si les tâches d'IA peuvent s'exécuter localement sur les propres ordinateurs d'une entreprise, les données sensibles des clients n'ont jamais à quitter le bâtiment. C'est un véritable gain de confidentialité par rapport à envoyer tout à un serveur tiers.

Le problème, c'est la géopolitique. Plusieurs des meilleurs modèles à poids ouvert en ce moment proviennent de laboratoires chinois, notamment Z.ai et DeepSeek. Cela rend l'IA open-source une question politique autant qu'une question technologique, et le débat ne fait que commencer.

Pour l'instant, la conclusion pratique est simple. Une IA meilleure et moins chère arrive dans plus de produits. Les plus grands gagnants seront les constructeurs qui savent comment assembler les modèles intelligemment, pas seulement les laboratoires avec les plus volumineux.