L’ia chinoise conquiert l’open source face à un occident frileux

Domination de l'IA chinoise en open source : 175 000 systèmes exposés et l’Occident en retrait

Pourquoi les modèles d'IA chinois dominent l’open source ?

Alors que les laboratoires occidentaux tels qu’OpenAI, Anthropic et Google sont soumis à une pression croissante pour limiter l’accès à leurs modèles les plus puissants, les développeurs chinois comblent le vide avec des alternatives puissantes, conçues pour fonctionner sur du matériel standard.

Une étude de sécurité récente, menée par SentinelOne et Censys, révèle l’ampleur de cette prise de pouvoir. Sur 175 000 hôtes IA exposés dans 130 pays sur une période de 293 jours, le modèle Qwen2 d’Alibaba arrive systématiquement en deuxième position, juste derrière Llama de Meta. Impressionnant : Qwen2 est présent sur 52 % des systèmes exécutant plusieurs modèles IA, devenant ainsi l’alternative par défaut à Llama.

L’avantage pratique des modèles chinois

Selon Gabriel Bernadett-Shapiro, chercheur principal chez SentinelOne, la domination des modèles chinois est motivée par le pragmatisme, pas l’idéologie. Les laboratoires chinois publient des modèles puissants, adaptés à une exécution locale, facilement quantifiables et utilisables sur du matériel accessible.

Autrement dit, pour les chercheurs et développeurs sans gros budget, des modèles comme Qwen2 représentent aujourd’hui la meilleure (et parfois la seule) option viable.

Domination mondiale de Qwen2 : chiffres clés

Qwen2 maintient une position constante sur tous les indicateurs : nombre d’observations, hôtes uniques et jours actifs.
Sur les systèmes exécutant plusieurs modèles, la combinaison Llama + Qwen2 apparaît sur 40 694 hôtes, soit 52 % des cas.
En Chine, Pékin représente à lui seul 30 % des déploiements, suivi par Shanghai et le Guangdong (21 % supplémentaires).
Aux États-Unis, la Virginie concentre 18 % des hôtes, en raison de sa densité en infrastructures AWS.

Un virage géopolitique silencieux

Cette évolution marque ce que Bernadett-Shapiro qualifie d'« inversion de gouvernance » : dans les services hébergés comme ChatGPT, le contrôle est centralisé. Avec les modèles open weight, la responsabilité est fragmentée à travers des milliers de réseaux et, bien souvent, confiée aux fournisseurs de modèles – de plus en plus chinois.

Ces 175 000 hôtes exposés échappent totalement aux contrôles de sécurité traditionnels : absence d’authentification, de limitation de requêtes ou de mécanisme d’arrêt en cas d’abus.

Un risque de cybersécurité majeur

Près de 48 % des hôtes exposés possèdent des capacités d’exécution de scripts, appelées « tool-calling » : ces modèles peuvent agir, pas seulement discuter. Sur ces systèmes, une simple commande texte peut suffire à faire exécuter du code, accéder à des API ou interagir avec des systèmes distants.

Parmi les hôtes examinés, 26 % utilisent des modèles optimisés pour un raisonnement en plusieurs étapes, ce qui leur permet de planifier des actions complexes de façon autonome. Au moins 201 hôtes tournent avec des modèles dépourvus de filtres de sécurité.

En résumé : ce ne sont plus seulement des chatbots, ce sont des IA capables d’agir sur commande. Et, souvent, sans protection par mot de passe.

Que devraient faire les laboratoires occidentaux ?

Pour rester pertinents, les laboratoires d’IA occidentaux doivent repenser leur stratégie de publication de modèles :

Suivre activement l’adoption et l’usage de leurs modèles après leur sortie.
Intégrer la notion d’infrastructure durable dans chaque publication open weight.
Mettre en place des mécanismes de surveillance de la gouvernance décentralisée basée sur l’usage réel.

La tendance actuelle fait apparaître une infrastructure d’IA publique non-gérée, difficile à contrôler, et résiliente. La gouvernance classique centrée sur les plateformes ne fonctionne plus dès lors que l’IA devient décentralisée.

Les 12 à 18 prochains mois : vers une infrastructure IA de plus en plus professionnelle

Bernadett-Shapiro prévoit une professionnalisation de cette couche exposée de l’IA. À mesure que les capacités multimodales, les agents automatisés et les fonctions interactives deviennent la norme, cette infrastructure deviendra plus robuste, plus stable et manipulera des données plus sensibles.

Le défi ? Il n’existe pas de bouton d’arrêt central. Avec des modèles open source venus majoritairement de Chine, les hypothèses traditionnelles autour de l’influence ou de la coordination d’après-publication deviennent caduques.

En clair : même une gouvernance parfaite des plateformes occidentales n’aura que peu d’effet sur les risques réels si les capacités dominantes viennent de laboratoires étrangers, via une infrastructure ouverte et décentralisée.

L’écosystème IA open source évolue, et il se dirige à grande vitesse vers l’Est. Non pas par idéologie, mais tout simplement car les développeurs chinois publient ce que les utilisateurs veulent : des modèles puissants, accessibles et exploitables localement.

Les 175 000 hôtes exposés cartographiés ne sont que la partie visible d’un réalignement technologique majeur, que les décideurs occidentaux commencent à peine à comprendre.

@ReservoirLive