Au XXIe siècle, l’intelligence artificielle (IA) est passée du statut de curiosité scientifique à celui de nouveau champ de bataille technologique. Vous êtes-vous déjà demandé quels étaient les enjeux de cette compétition ?
La course à l’autosuffisance en matière d’IA entre la Chine et les États-Unis n’est pas seulement une compétition technologique, mais une lutte pour le leadership économique et géopolitique. La poursuite de la souveraineté technologique est devenue une priorité nationale pour le développement des modèles chinois d’apprentissage profond.
Nous allons explorer comment Pékin élabore sa stratégie pour atteindre l’autosuffisance en matériel, logiciels, infrastructures et talents. Ou du moins ce qu’il en sait publiquement.
La stratégie nationale de la Chine en matière d’IA
La Chine a présenté un plan à long terme pour prendre la tête de l’IA mondiale. Dans le plan de développement de l’IA de nouvelle génération de 2017, l’objectif a été fixé de faire de l’IA un moteur clé de l’économie d’ici 2025 et un pôle d’innovation mondial d’ici 2030.
Avec des réglementations telles que les Mesures intérimaires pour la gestion des services d’IA générative (2023) et l’AI Safety Governance Framework, le géant asiatique cherche à allier innovation et contrôle éthique.
Le 14e plan quinquennal (2021-2025) renforce cet engagement, en donnant la priorité à la production nationale de puces et à la R&D en IA.
En avril 2025, Xi Jinping a exhorté le Politburo à parvenir à « l’autonomie et à l’auto-renforcement » dans le domaine de l’IA, en tirant parti d’un système national complet pour faire progresser l’industrie et ses applications pratiques.
En outre, des incitations sont proposées dans les achats publics, le renforcement de la propriété intellectuelle et les programmes de formation des talents.
Développement de matériel chinois pour l’IA
L’indépendance technologique nécessite ses propres puces. Des sociétés comme Loongson Technology et Huawei succèdent à Intel, Nvidia et AMD. Loongson a présenté les processeurs 2K3000 et 3B6000M, dotés de huit cœurs basés sur l’architecture LoongArch et de GPU internes pour accélérer les tâches d’IA.
Même s’ils n’atteignent pas encore les performances de leurs homologues occidentaux, ils représentent une avancée décisive vers un écosystème local.
Huawei, pour sa part, est en concurrence avec la série Ascend. L’Ascend910C, basé sur deux unités 910B, offre une puissance similaire au Nvidia H100 et se prépare pour un lancement massif en mai 2025.
Malgré un faible rendement de production initial (entre 20 % et 40 %), dû aux restrictions d’accès à la lithographie avancée, le géant chinois semble aller de l’avant. L’Ascend920 est déjà en route, avec 30 à 40 % d’efficacité en plus, fabriqué en 6 nm par SMIC.
De plus, les restrictions américaines ont directement ciblé les fabricants étrangers. En octobre 2022 et lors de prolongations successives en 2023 et 2024, le département américain du Commerce a imposé des contrôles à l’exportation sur les puces de 7 nm ou plus avancées, ordonnant à TSMC d’arrêter les livraisons de processeurs de nouvelle génération aux entreprises chinoises sans licence.
Par ailleurs, Washington a interdit la vente à la Chine de GPU d’entraînement à l’IA comme le Nvidia H100 et sa version H20, ce qui a conduit Nvidia à provisionner des pertes de 5,5 milliards de dollars au premier trimestre 2025 pour couvrir les stocks qu’elle ne peut plus commercialiser sur ce marché.
Modèles d’IA et de logiciels
Pensiez-vous que seuls les chips comptaient ? Le logiciel est l’autre moitié de l’équation. En janvier 2025, la startup DeepSeek a bouleversé le marché en entraînant un modèle de raisonnement pour environ un dixième du coût habituel.
Ce « moment Spoutnik » pour l’IA américaine a démontré que l’innovation peut prospérer même sous les contraintes du matériel avancé, encourageant d’autres acteurs à optimiser les ressources.
Fin 2024, la division de Pékin de l’Administration chinoise du cyberespace (CAC) avait approuvé 105 grands modèles de langage (LLM), faisant partie de plus de 300 services d’IA générative enregistrés à travers le pays, bien que seule une fraction d’entre eux (environ 10 %) aient déployé une formation à grande échelle en supercalcul.
Outre DeepSeek, de grandes entreprises technologiques chinoises ont renforcé leurs portefeuilles d’IA :
- **Baidu a présenté les Ernie 4.5 Turbo et Ernie
- Alibaba Cloud a annoncé la version Qwen 2.5-Max en janvier 2025, qui, selon des tests internes, surpasse DeepSeek-V3 et GPT-4 dans des benchmarks clés, et a publié plusieurs variantes visuelles et spécialisées sous licences ouvertes.
- Tencent a lancé le modèle Hunyuan Turbo S fin février 2025, capable de répondre en moins d’une seconde avec des capacités de raisonnement similaires à DeepSeek-R1, et intégré à WeChat et Tencent Cloud AI.
Infrastructures
Sans centres de données, il n’y a pas d’IA. Entre 2023 et 2024, plus de 500 projets de centres ont été annoncés en Chine, dont 150 étaient déjà opérationnels avant fin 2024.
Cependant, de nombreuses installations souffrent d’un faible taux d’occupation : jusqu’à 80 % de la capacité reste inutilisée, résultat d’une planification excessive et d’une demande davantage axée sur la formation que sur l’inférence.
Malgré cela, les investissements ne ralentissent pas. Alibaba a alloué 50 milliards de dollars au cloud et à l’IA (2025-2028), tandis que ByteDance prévoit d’investir 20 milliards de dollars dans les GPU et les hubs en 2025.
De plus, le Centre national de calcul scientifique de Shenzhen envisage un supercalculateur 2exaFLOPS d’ici 2025, qui pilotera des projets dans les domaines de la santé, de la cybersécurité et des villes intelligentes.
Recherche scientifique et rétention des talents
La Chine renforce sa base scientifique avec des programmes nationaux couvrant l’IA, l’informatique quantique et l’analyse des données. Le Programme national de science et technologie promeut des objectifs stratégiques qui réduisent la dépendance à l’égard des pays étrangers.
Parallèlement, les initiatives gouvernementales visent à former des scientifiques d’élite et des équipes de pointe, en équipant les laboratoires et en octroyant des bourses.
Pourquoi la Chine mise-t-elle autant sur l’IA ?
La quête de l’autosuffisance en matière d’IA n’est pas seulement une course industrielle, mais une impulsion géopolitique. Les sanctions américaines ont été le catalyseur qui a poussé la Chine à accélérer son chemin vers l’indépendance technologique.
En 2025, l’interdiction de vente de GPU d’entraînement à l’IA (comme le Nvidia H100 et sa version H20) aux clients chinois a épuisé les stocks disponibles sur le marché intérieur en seulement un an.
Cela a obligé des entreprises comme Huawei et d’autres à rechercher des alternatives rapides, allant de l’augmentation de la production nationale de puces à la refonte de leurs chaînes d’approvisionnement.
D’un autre côté, le manque d’accès aux machines de lithographie à ultraviolets extrêmes (EUV) a réduit les rendements de fabrication de semi-conducteurs avancés, mais a également incité les fabricants chinois à optimiser leurs processus de production et à développer leurs propres technologies.
Tout n’est pas un lit de roses. La forte sous-utilisation des centres et la dépendance à des processus moins avancés, comme le N+2 du SMIC, soulèvent des questions : la Chine surinvestit-elle dans des infrastructures qui ne sont ensuite pas utilisées ? Vos puces seront-elles capables d’être compétitives à l’échelle mondiale si elles n’atteignent pas 3 nm ou moins ?
Et au final la grande question : Qui va gagner cette course ? Si Pékin parvient à surmonter ses obstacles, elle sera non seulement capable de tenir tête aux États-Unis, mais aussi de remettre en question l’ordre technologique mondial. Et vous, qu’en pensez-vous : sommes-nous confrontés à la naissance d’une nouvelle superpuissance numérique ?
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