ByteDance : Zhang Chi alerte sur le retard de l'IA chinoise

Zhang Chi critique le retard de l'IA chinoise

Zhang Chi, ancien ingénieur chez ByteDance, a récemment exprimé son inquiétude quant à la position de l'industrie chinoise de l'intelligence artificielle par rapport à celle des États-Unis. Bien que les modèles développés en Chine affichent de bonnes performances sur les benchmarks, Zhang affirme que ces résultats ne se traduisent pas par des applications concrètes et efficaces dans le monde réel.

Des figures influentes du secteur technologique, telles qu'Elon Musk et Jensen Huang, estiment que la Chine est en train de combler son retard et pourrait même surpasser les États-Unis. Cependant, Zhang Chi, qui enseigne désormais à l'Université de Pékin, a une vision différente. Il a exprimé ses doutes lors d'un épisode du podcast "Into Asia", déclarant : "Je ne suis même pas d'accord avec l'hypothèse selon laquelle les modèles chinois rattrapent leur retard — je crois que nous sommes toujours très en retard. Je suppose que l'écart se creuse, très tristement."

Les limites des modèles chinois

Zhang, qui a passé environ un an à travailler sur des modèles d'IA chez ByteDance avant de retourner à l'université, souligne que les progrès perçus des startups chinoises ne reflètent pas nécessairement la réalité. Bien que des entreprises comme ByteDance, la société mère de TikTok, et Alibaba développent des modèles qui performent bien sur le papier, Zhang estime qu'ils ne sont pas suffisamment performants dans la pratique. "Sur le papier, chaque grande entreprise technologique en Chine a un bon modèle," a-t-il déclaré. "Mais je ne pense pas qu'ils soient suffisamment bons."

Il a également noté que de nombreuses équipes se concentrent sur le "benchmaxxing", c'est-à-dire l'optimisation des scores de test plutôt que sur la performance pratique. ByteDance et Alibaba ont lancé des modèles d'IA très médiatisés, tels que Seedance et Qwen, mais ces initiatives ont aussi été critiquées pour des problèmes liés aux deepfakes, aux litiges sur les droits d'auteur et à la viabilité des modèles dans des situations réelles.

La vitesse, un facteur clé

Zhang met en avant la vitesse comme un problème majeur. Il a expliqué que les grandes entreprises américaines, comme Google, peuvent itérer sur leurs modèles beaucoup plus rapidement. "Google peut former ou effectuer un cycle complet de formation de LLM, à la fois pré-formation et post-formation, en trois mois," a-t-il précisé. "Mais chez ByteDance — probablement nous ne pouvons faire qu'une seule itération en six mois."

En outre, Zhang a souligné les désavantages structurels auxquels la Chine est confrontée, notamment l'accès limité à des puces avancées, une infrastructure moins développée et des données d'entraînement de moindre qualité. "Il y a une énorme différence entre l'infrastructure de Google et celle de ByteDance," a-t-il déclaré. "Je ne pense pas que nous obtenions des données de haute qualité."

Dépendance aux modèles américains

Zhang a également mentionné que certaines entreprises chinoises s'appuient sur la distillation des résultats des modèles américains leaders, plutôt que de développer leurs propres pipelines de données. Cette approche pourrait limiter les progrès à long terme. Il a également noté que les entreprises américaines bénéficient de boucles de rétroaction utilisateur plus solides. Des produits comme ChatGPT, Claude et Gemini s'améliorent grâce à une interaction constante avec les utilisateurs, ce qui aide à affiner leurs modèles au fil du temps. En revanche, les modèles chinois risquent de tomber dans un cycle négatif.

"Les modèles chinois ont commencé pas très bien, donc personne ne les utilise vraiment pour des choses vraiment importantes," a déclaré Zhang. "Et les modèles continuent de ne pas être si bons."

Des perspectives divergentes

L'avis de Zhang contraste fortement avec celui de certaines des voix les plus en vue dans le secteur technologique, qui affirment que la Chine réduit rapidement l'écart et pourrait même prendre de l'avance. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a averti que les États-Unis risquent de prendre du retard, tandis qu'Elon Musk a déclaré que l'avantage de la Chine en matière d'énergie et de calcul pourrait l'aider à dépasser ses rivaux. Le pionnier de l'IA, Geoffrey Hinton, a également affirmé que l'avance des États-Unis pourrait être plus étroite qu'elle n'apparaît, mettant en garde contre une érosion au fil du temps.

D'autres adoptent une vue plus nuancée. Le président d'Alibaba, Joe Tsai, a déclaré que la course sera décidée moins par la force des modèles que par la rapidité de déploiement de l'IA. Néanmoins, l'évaluation de Zhang reflète une perspective plus pessimiste de l'intérieur de l'écosystème de l'IA en Chine — une vision qui suggère que l'écart avec les États-Unis pourrait se creuser. "Pour être juste, je ne pense pas qu'une entreprise chinoise puisse les rattraper de sitôt," a-t-il conclu.