Le « ChatGPT » chinois DeepSeek, qui avait secoué les IA américaines après son lancement low cost et frugale il y a un an, va lancer la version 4 de son modèle d’IA open source. L’Empire du Milieu et l’Occident sont ses terrains de jeu. Son fondateur Liang Wenfeng fait frémir Sam Altman (OpenAI).
En Chine, avec ou sans intelligence artificielle, le Nouvel An lunaire donnant le coup d’envoi de la Fête du Printemps se célèbre – cette année 2026 – du 17 février au 3 mars, le dernier jour des festivités étant la Fête des Lanternes, connue aussi pour ses boulettes de riz gluantes (tuanyuan). Pour marquer les un an de son IA générative DeepSeek, dont la « R1 » avait été lancée massivement et mondialement le 20 janvier 2025 (1), la société éditrice Hangzhou DeepSeek AI (2), fondée par son PDG Liang Wenfeng (photo), pourrait dégainer son modèle V4 d’ici au 3 mars.
Les « sino-AI » se sont multipliées
Les administrations « Trump I », « Biden » et « Trump II » ont eu beau restreindre les exportations de puces IA américaines les plus avancées, dont les GPU (3) de Nvidia, cela n’a pas empêché des rivaux chinois des ChatGPT d’OpenAI, Gemini de Google et autres Claude d’Anthropic de relever le défi des IA génératives entraînées sur de grands modèles de langage (LLM) performants. Un an après le lancement de la première version de DeepSeek par la société de Hangzhou (capitale de la province du Zhejiang, dans l’Est de la Chine), les « sino-AI » se sont multipliées pour conquérir le monde : Qwen d’Alibaba, Doubao de ByteDance, Hunyuan de Tencent, Ernie de Baidu, M de MiniMax, Kimi de Moonshot AI, Spark d’Iflytek, Ziyue de Netease Youdao, DM0 de Dexmal, ou encore GLM de Zhipu AI.
Publiée en janvier 2026, une étude de l’organisation américaine à but non lucratif Research and Development (Rand) – émancipée de l’US Air Force depuis 1948 mais toujours financé en grande partie par le gouvernement fédéral américain – constate que (suite)
Israël en guerre à Gaza, invasion de l’Ukraine par la Russie, politique, vaccination contre le covid19, réchauffement climatique, théories du genre, ou encore tout récemment meurtre de Charlie Kirk : les sujets sensibles voire épidermiques ne manquent pas sur Wikipedia, qui s’en tient aux faits, le plus souvent sourcés. Les traitements éditoriaux, qui sont effectués par 100.000 à 200.000 contributeurs « Wikipédiens » par mois dans le monde entier, peuvent agacer la partie la plus conservatrice et réactionnaire parmi les quelques 500 millions de visiteurs mensuels toutes versions confondues.
L’Union européenne a une ambition manifeste : réguler de manière exemplaire la transition numérique. Du règlement sur l’intelligence artificielle (AI Act) aux directives concernant les services numériques (DSA/DMA), en passant par la régulation des actifs numériques (MiCA) et la résilience opérationnelle du secteur financier (DORA), le législateur européen ne cesse d’introduire des normes structurantes. Chacun de ces textes, pris séparément, a pour objectif de pallier une carence. Ensemble, ils constituent un écosystème réglementaire complexe, parfois dépourvu de cohérence, souvent difficile à appliquer.
Parmi les onze recommandations que fait la Commission supérieure du numérique et des postes (CSNP) – instance bicamérale et transpartisane en interaction avec Bercy – dans son avis rendu le 8novembre et intitulé «Commun numériques : vers un modèle souverain et durable », la n°5 suggère à l’Etat français de « lancer une étude d’impact économique et sociétale comparée pour les communs numériques d’intérêt général ». Et ce, « afin d’évaluer, notamment d’un point de vue comparatif, les coûts générés et évités par les communs numériques d’intérêt général ».