Le 20 janvier 2025, la société chinoise DeepSeek a publié R1, un modèle de raisonnement dont les poids sont diffusés sous licence MIT et dont les performances annoncées sont comparables à celles du modèle o1 d'OpenAI sur les tests de raisonnement. Son API était lancée à un prix très inférieur à celui des modèles américains équivalents. Pour une PME française, R1 ne constitue pas en soi une « IA souveraine » : tout dépend de l'endroit où le modèle est hébergé.
Cette sortie a montré que l'innovation en IA ne se limite plus aux laboratoires américains et que des modèles ouverts performants existent. Elle a aussi rappelé qu'un modèle ouvert et un service en ligne sont deux choses différentes.
Les performances et le coût
Selon DeepSeek, R1 obtient des résultats proches de ceux d'OpenAI o1 sur des tests de raisonnement, de mathématiques et de programmation. Ces domaines recouvrent une partie des besoins d'automatisation des PME : analyse de documents, extraction de données, aide à l'écriture de scripts.
L'écart de prix était la vraie nouveauté : à son lancement, l'API de R1 était facturée plusieurs dizaines de fois moins cher que celle d'o1 pour un même volume de tokens. Depuis, les prix de l'ensemble du marché ont baissé et de nombreux modèles, ouverts ou non, se sont alignés. Le coût par token n'est plus le principal obstacle pour une PME : l'effort se situe surtout dans l'intégration et la fiabilisation.
Une PME qui automatise plusieurs processus peut consommer des millions de tokens par mois. À ce volume, comparer le coût de plusieurs modèles pour une même tâche reste utile, à qualité de résultat égale.
Modèle ouvert : ce que cela permet pour la souveraineté
Les poids de R1 sont publics. Le modèle peut donc être hébergé sur l'infrastructure de l'entreprise ou chez un hébergeur européen, contrairement aux modèles fermés d'OpenAI ou d'Anthropic, accessibles uniquement par leurs API ou celles de leurs partenaires.
Cette ouverture permet d'adapter le modèle à des besoins métier : une PME industrielle peut l'utiliser sur ses propres données sans les transmettre à un tiers, à condition de l'héberger elle-même ou chez un prestataire européen.
Attention à la confusion fréquente : la souveraineté vient de l'hébergement, pas de l'origine du modèle. Utiliser l'application ou l'API de DeepSeek, hébergées en Chine, revient à transmettre ses données hors de l'Union européenne. L'autorité italienne de protection des données a d'ailleurs ordonné en urgence le 30 janvier 2025 la limitation du traitement des données des utilisateurs italiens par le service DeepSeek, faute d'informations suffisantes sur ce traitement.
Autre nuance : « poids ouverts » ne signifie pas que tout le processus d'entraînement est public. On peut auditer la façon dont le modèle est déployé et utilisé, pas la totalité de ce qui l'a produit.
L'impact sur l'écosystème IA
L'arrivée de modèles ouverts performants a obligé les entreprises qui se contentaient d'ajouter une interface à un modèle américain à revoir leur proposition de valeur.
Elle profite aux intégrateurs, qui peuvent choisir le modèle adapté à chaque cas d'usage sans dépendre d'un seul fournisseur. La valeur se déplace de l'accès aux modèles vers leur mise en œuvre sur des cas d'usage précis.
Savoir déployer un modèle ouvert donne une option supplémentaire à une entreprise : celle de ne pas dépendre d'un seul fournisseur d'API.
Les difficultés de mise en œuvre pour les PME
Héberger R1 demande des compétences que toutes les PME n'ont pas en interne. La version complète du modèle nécessite une infrastructure GPU conséquente ; les versions « distillées », plus petites, tournent sur du matériel plus modeste mais sont moins performantes.
La maintenance et les mises à jour se posent aussi. Contrairement à une API clé en main, un déploiement local implique une responsabilité technique continue. Il faut arbitrer entre autonomie et simplicité.
Enfin, un modèle ouvert ne dispense pas de tests : qualité des réponses en français, comportement sur des documents métier, biais éventuels. Ces tests se font sur vos propres cas avant tout déploiement.
Ce qu'il faut retenir
Les modèles ouverts comme R1, Mistral ou Llama donnent aux PME une vraie alternative aux API américaines, à condition de les héberger en Europe ou sur leur propre infrastructure. Le choix du modèle compte moins que le choix de l'hébergement et la qualité de l'intégration.
Par où commencer dans une PME
- Classez vos données selon leur sensibilité : celles qui peuvent passer par une API extérieure, celles qui doivent rester en Europe, celles qui doivent rester chez vous.
- Pour les données sensibles, testez un modèle ouvert hébergé en Europe (chez un hébergeur français ou sur votre infrastructure) sur un cas d'usage précis, et comparez ses résultats à ceux d'une API commerciale.
- N'utilisez pas l'application ou l'API de DeepSeek pour des données professionnelles confidentielles.
Notre guide IA, RGPD et souveraineté en PME détaille les options d'hébergement. Pour savoir quelle architecture convient à vos usages, vous pouvez demander un diagnostic gratuit.
Article rédigé par Louis Noyaret, cofondateur de Lumivi.
