# Pourquoi l’application de DeepSeek a-t-elle dominé les palmarès et fait plonger l’action de Nvidia?

Date: 2025-01-28 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/deepseek-ebranle-nvidia-et-la-bourse/

**Answer:** Le lundi 27 janvier 2025, l’assistant d’IA gratuit de DeepSeek est devenu l’application gratuite la plus téléchargée de l’App Store américain, et la crainte qu’un entraînement de l’IA moins coûteux réduise la demande de puces a fait chuter l’action de Nvidia de 17 %, une perte de près de 600 milliards $ US de valeur boursière, la plus forte baisse en une journée pour une entreprise américaine selon CNBC. Le même jour, DeepSeek a limité les nouvelles inscriptions, affirmant que ses services subissaient des attaques malveillantes à grande échelle.

Hier, le lundi 27 janvier 2025, une petite entreprise chinoise d’IA est devenue la principale nouvelle à la fois en technologie et en finance. Pendant la fin de semaine, l’application de clavardage de DeepSeek a dépassé ChatGPT pour devenir l’application gratuite la plus téléchargée aux États-Unis sur l’App Store d’Apple. À l’ouverture des marchés, les investisseurs ont vendu les actions des entreprises qui fournissent le matériel de l’IA, Nvidia en tête, le fabricant de puces dont les processeurs alimentent la plupart des centres de données d’IA.

Les deux événements sont liés par une seule idée : DeepSeek semble avoir construit des modèles d’IA de premier plan avec beaucoup moins d’argent et de puissance de calcul qu’on le croyait nécessaire. Cet article explique ce qui s’est passé, pourquoi cette idée a fait bouger les marchés et ce qu’elle signifie pour quiconque utilise l’IA.

## Ce qui s’est passé, heure par heure

DeepSeek est établie en Chine et a été fondée en 2023 par Liang Wenfeng, cofondateur du fonds spéculatif High-Flyer, qui, selon CNBC, la possède et la finance toujours. À la fin décembre, elle a publié DeepSeek-V3, un modèle ouvert dont l’entraînement, selon elle, a pris environ deux mois et coûté moins de 6 millions $ US. Plus tôt ce mois-ci, elle a publié R1, un modèle de raisonnement qui rivalise avec o1 d’OpenAI. Les deux peuvent être téléchargés gratuitement, et son application de clavardage est gratuite.

Voici le lundi tel que les sources le décrivent :

| Quoi | Détail rapporté |
|---|---|
| App Store | L’assistant d’IA de DeepSeek dépasse ChatGPT comme application gratuite la plus populaire aux États-Unis |
| Action de Nvidia | En baisse de 17 %, à la clôture à 118,58 $ US |
| Valeur boursière de Nvidia | En baisse de près de 600 milliards $ US, la plus forte perte en une journée pour une entreprise américaine |
| Record précédent | La propre chute de 279 milliards $ US de Nvidia en septembre 2024 |
| Indice Nasdaq | En baisse de 3,1 % |
| Autres actions liées à l’IA | Broadcom en baisse de 17 %; Oracle en baisse de 14 % |
| Rang de Nvidia | Glisse au troisième rang pour la valeur boursière, derrière Apple et Microsoft |
| Service de DeepSeek | Nouvelles inscriptions temporairement limitées après des « attaques malveillantes à grande échelle » |

La **valeur boursière**, ou capitalisation boursière, est le prix de l’action multiplié par le nombre d’actions : une mesure approximative de ce que les investisseurs pensent qu’une entreprise vaut un jour donné. Une baisse de la valeur boursière n’est pas de l’argent dépensé ou perdu par Nvidia elle-même. Elle reflète un changement dans ce que les acheteurs sont prêts à payer pour ses actions.

DeepSeek a elle-même ressenti la pression de cette attention soudaine. Plus tard lundi, elle a annoncé qu’elle limitait temporairement les nouvelles inscriptions en raison d’attaques malveillantes contre ses services, tandis que les utilisateurs existants pouvaient toujours se connecter.

## Pourquoi un entraînement moins cher a inquiété les investisseurs

Pour comprendre comment une application gratuite a pu faire bouger une action qui vaut des billions, commencez par la façon dont les modèles d’IA sont construits. **Entraîner** un modèle, c’est faire passer d’énormes quantités de texte dans un réseau de neurones sur des milliers de puces spécialisées, souvent pendant des semaines ou des mois. Les processeurs graphiques (GPU) de Nvidia dominent ce marché, et des entreprises comme Alphabet, Meta et Amazon y consacrent des milliards de dollars.

Le rapport technique de DeepSeek donne son calcul pour V3, et vous pouvez le vérifier vous-même :

1. Temps d’entraînement total : 2,788 millions d’heures-GPU (une puce qui fonctionne pendant une heure compte pour une heure-GPU).
2. Prix de location supposé : 2 $ US l’heure pour une Nvidia H800, une puce aux capacités réduites que DeepSeek pouvait acheter malgré les limites américaines à l’exportation.
3. Coût : 2,788 millions × 2 $ US = environ 5,58 millions $ US.

Ce chiffre ne couvre que la dernière phase d’entraînement, pas la recherche antérieure ni le matériel lui-même, et les estimations du coût de R1 varient. Il reste tout de même bien inférieur à ce que les investisseurs associaient aux modèles de pointe. Si de bons modèles peuvent être entraînés avec moins de puces, ont raisonné certains investisseurs, les entreprises pourraient acheter moins de puces de Nvidia.

> **À essayer :** refaites le calcul ci-dessus avec un prix de location de 3 $ US, puis de 1,50 $ US l’heure-GPU. Demandez-vous ensuite ce que le chiffre laisse de côté, comme le salaire des chercheurs, les expériences ratées et l’achat des puces. Voir ce qu’inclut un chiffre qui fait les manchettes est l’habitude la plus utile quand on lit des affirmations sur le coût de l’IA.

## L’autre côté de l’argument

Tout le monde n’a pas lu la nouvelle comme une mauvaise nouvelle pour les fabricants de puces. Des analystes de Cantor ont écrit qu’une IA plus efficace amènera très probablement l’industrie à vouloir plus de puissance de calcul, pas moins. Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a évoqué le **paradoxe de Jevons**, une idée économique : quand une ressource devient moins chère à utiliser, les gens finissent souvent par en utiliser beaucoup plus. Une IA moins chère pourrait signifier de l’IA dans beaucoup plus de produits, chacun ayant besoin de puces pour fonctionner.

Yann LeCun, scientifique en chef de l’IA chez Meta, a présenté l’histoire comme une victoire pour la recherche ouverte. DeepSeek s’est appuyée sur des travaux publiés, dont les modèles Llama de Meta, et en publiant ses propres méthodes, elle permet à tout le monde d’en tirer des leçons.

Il y a aussi les questions d’analystes que relève CNBC : les limites américaines à l’exportation de puces fonctionnent-elles, les modèles ouverts vont-ils concurrencer les modèles payants, et les énormes plans de dépenses annoncés ce mois-ci, comme le projet Stargate, ont-ils encore du sens? Aucune n’a de réponse arrêtée aujourd’hui. Cet article décrit seulement les mouvements de marché rapportés; ce n’est pas un conseil en placement.

## Que signifie le moment DeepSeek de cette semaine pour les personnes qui utilisent l’IA?

Pour la plupart des utilisateurs, le changement concret, c’est plus de choix. Un assistant performant est maintenant offert gratuitement par une entreprise extérieure au groupe habituel de laboratoires américains, et ses modèles sont ouverts au téléchargement pour tout le monde. Ce genre de concurrence tend à faire baisser les prix et à multiplier les fonctions dans toute l’industrie.

Il y a des compromis à peser. DeepSeek limite les inscriptions pour l’instant; les nouveaux utilisateurs pourraient donc devoir attendre. Comme d’autres robots conversationnels chinois, il éviterait certains sujets politiques. Et comme avec tout assistant en ligne, réfléchissez à ce que vous tapez : évitez de communiquer des renseignements personnels, financiers ou confidentiels liés au travail à moins d’avoir lu et accepté les conditions de confidentialité du service.

Enfin, abordez l’histoire du coût avec prudence. Le chiffre de 5,6 millions $ US est un vrai calcul tiré du rapport de DeepSeek, mais il mesure une seule phase d’entraînement selon des hypothèses déclarées. La leçon plus large de la journée, c’est que l’efficacité compte maintenant autant que l’échelle en IA, et que le domaine peut changer de direction rapidement.

## Sources

- DeepSeek-V3 Technical Report: https://arxiv.org/abs/2412.19437v1
- Nvidia sheds almost $600 billion in market cap, biggest one-day loss in U.S. history: https://www.cnbc.com/2025/01/27/nvidia-sheds-almost-600-billion-in-market-cap-biggest-drop-ever.html
- China's DeepSeek AI dethrones ChatGPT on App Store: Here's what you should know: https://www.cnbc.com/2025/01/27/chinas-deepseek-ai-tops-chatgpt-app-store-what-you-should-know.html