Course à l’IA : Alibaba surpasse-t-il OpenAI et DeepSeek ?

Sam Altman and the logo of OpenAI on blue background.

Image: Creative Commons

Écrit par
Liz Ticong
Liz Ticong
Mar 6, 2025
3 minute read
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Alibaba a dévoilé QwQ-32B, un modèle d’IA qui, selon l’entreprise, peut surpasser les modèles de DeepSeek et d’OpenAI tout en nécessitant beaucoup moins de ressources. Son lancement a fait grimper l’action d’Alibaba et intensifié la concurrence dans le secteur de l’IA.

La sortie de QwQ-32B par Alibaba renforce sa position sur le marché et fait évoluer les rapports de force entre les principaux acteurs de l’IA. Alors que DeepSeek et OpenAI ont placé la barre très haut, Alibaba propose désormais une alternative potentiellement redoutable. Les entreprises ont accès à une solution puissante qui pourrait faire baisser les coûts tout en maintenant les performances. Alors que les investissements affluent dans le secteur, l’initiative audacieuse d’Alibaba pourrait modifier durablement la trajectoire de développement de l’IA.

Le modèle d’IA QwQ-32B d’Alibaba à la loupe

QwQ-32B est un modèle d’IA générative qui représente une avancée majeure dans l’équilibre entre performances et efficacité. Présenté par Alibaba en novembre 2024 sous le nom de QwQ (abréviation de Qwen-with-Questions), le modèle a depuis été amélioré afin de renforcer ses capacités en programmation, en mathématiques et en résolution de problèmes. Sa conception est particulièrement compacte : elle ne repose que sur 32 milliards de paramètres pour obtenir des résultats remarquables, tout en réduisant les besoins en ressources.

Optimisé pour utiliser un minimum de ressources, QwQ-32B réduit les coûts élevés d’infrastructure généralement associés aux modèles d’IA, rendant les technologies avancées plus accessibles aux entreprises qui ne disposent pas de moyens d’investissement importants.

Comment le modèle d’IA d’Alibaba se compare à DeepSeek et OpenAI

Le modèle QwQ-32B d’Alibaba surpasse largement DeepSeek et OpenAI en matière d’efficacité. Alors que le modèle R1 de DeepSeek nécessite 1 600 Go de VRAM pour exécuter ses 671 milliards de paramètres, QwQ 32B ne fonctionne qu’avec 24 Go, soit une réduction de 98 %. Comparé à o1-mini d’OpenAI, le modèle d’IA d’Alibaba requiert nettement moins de capacités de calcul. Il a également démontré de meilleures aptitudes à résoudre des problèmes mathématiques dans le benchmark AIME24, avec un score de 79,5, contre 63,6 pour o1-mini d’OpenAI.

Cette avancée fait d’Alibaba un sérieux prétendant dans la course à l’IA, en proposant une alternative viable aux leaders actuels du secteur.

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L’action d’Alibaba bondit de 8 % après le lancement de son modèle d’IA

L’action d’Alibaba a bondi de 8 % après l’accueil favorable réservé par le marché au modèle d’IA QwQ-32B, qui a renforcé la confiance des investisseurs dans l’influence croissante de l’entreprise dans le secteur de l’IA. Le succès du modèle a également contribué à la hausse du Hang Seng China Enterprises Index, soulignant l’impact des nouvelles avancées en IA sur l’ensemble du secteur technologique. Ce mouvement renforce la position d’Alibaba parmi les principales entreprises d’IA, et alimente l’anticipation de futures avancées.

Une IA plus intelligente et plus légère : un avantage concurrentiel

La sortie du modèle d’IA d’Alibaba pourrait changer la façon dont votre entreprise aborde l’intelligence artificielle. Sa  capacité à effectuer des tâches complexes à moindre coût et avec moins de ressources rend l’IA plus accessible et plus évolutive que jamais. L’adoption de telles technologies pourrait aider votre entreprise à rester compétitive sans dépasser son budget. Des modèles comme QwQ-32B pourraient vous apporter la flexibilité et l’efficacité nécessaires pour prospérer dans votre secteur.

Liz Ticong

Liz Ticong is a staff writer for eWeek and TechRepublic focused on AI, cybersecurity, enterprise software, and data. She has more than 10 years of editorial experience as a technology industry writer, combining reporting, product research, and hands-on software testing in her coverage. Her work has been published on Datamation, Enterprise Networking Planet, and TechnologyAdvice.com. She writes technology news, software reviews, product comparisons, and buyer’s guides for business and IT readers.

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