L’IA est une priorité au sein de l’administration Trump, souvent présentée comme une compétition bilatérale entre les États-Unis et la Chine. Et même si des sociétés américaines comme OpenAI, Google et Anthropic développent certains des modèles d’IA les plus avancés au monde, leurs prix sont parmi les plus élevés. Alors que les coûts associés à l’utilisation des jetons et de l’IA augmentent, certaines entreprises grand public se tournent désormais vers le modèle open source chinois, moins cher.
Prenez DoorDash, par exemple. Selon un article publié mercredi sur X par le co-fondateur et CTO Andy Fang, DoorDash CLI est un outil expérimental en version bêta limitée qui permettra aux utilisateurs de commander DoorDash via un agent IA ou directement depuis leur appareil. Fan a déclaré plus tôt ce mois-ci que l’utilisation d’un modèle de la startup chinoise Moonshot AI serait « de meilleure qualité » et « à moindre coût ».
DoorDash n’est pas le premier à se tourner vers les sociétés chinoises d’IA, ni vers Moonshot d’ailleurs. Selon FT, la startup de codage d’IA Cursor a utilisé Kim de Moonshot pour créer son agent de codage Composer 2, tandis que sa collègue Lindy aurait complètement abandonné les outils d’Anthropic au profit du modèle V4 de DeepSeek.
Ces entreprises rejoignent Airbnb et Siemens pour expérimenter le transfert des opérations quotidiennes vers des sociétés chinoises d’IA comme Alibaba et DeepSeek afin d’économiser sur la hausse des coûts de l’IA.
Pour Yasir Attaran, directeur adjoint et chercheur en données au Futures Lab du Centre d’études stratégiques et internationales, ce changement se résume à trois facteurs : le coût, la fonctionnalité et la disponibilité de modèles open source.
« Ce que nous constatons maintenant, c’est que les derniers modèles de haute qualité et hautes performances des entreprises américaines semblent être plus chers que les modèles fabriqués en Chine », a déclaré Attaran à Fortune. « Pour certaines personnes, en particulier dans les pays en dehors des États-Unis, l’idée d’un modèle open source est beaucoup plus attrayante car elles ne souhaitent pas partager les données de l’entreprise. »
À mesure que l’enthousiasme suscité par l’IA open source grandit, les entreprises cherchant à mieux contrôler leurs données adoptent le modèle open source chinois. L’exécution de ces modèles localement donne aux entreprises plus de contrôle sur la façon dont les informations sensibles sont traitées et réduit le besoin d’envoyer des données propriétaires à des fournisseurs externes.
« Au lieu de simplement héberger le modèle le plus proche, il est préférable d’héberger le modèle local, car tout reste alors sur cet ordinateur et n’est transmis à aucune entreprise », explique Attaran. « Le modèle open source offre cette tranquillité d’esprit aux personnes qui souhaitent conserver leurs données. »
Cette approche s’accompagne de compromis. « Nous avons besoin d’ordinateurs très sophistiqués en interne, comme ceux pour lesquels nous avons payé 30 000 dollars pour les GPU, la RAM, le stockage, etc. », a-t-il déclaré.
Bon marché au détriment de la sécurité
D’autres acteurs du secteur sont plus sceptiques. Certaines startups se tournent vers des modèles d’IA chinois moins chers pour réduire leurs coûts, mais les experts préviennent qu’ils pourraient négliger des risques de sécurité majeurs.
Snehal Antani, co-fondateur et PDG d’Horizon3.ai, a déclaré dans une déclaration à Fortune que les startups qui adoptent de tels modèles « exposent leur code propriétaire et leurs données utilisateur à de graves violations de la souveraineté des données en les exposant à une surveillance étrangère », tout en négligeant « des vulnérabilités importantes dans l’intégrité et l’inférence des modèles ».
Attaran a néanmoins mis en garde contre le fait de considérer cette tendance comme un changement radical vers les modèles chinois d’IA. Il a déclaré que les entreprises expérimentaient des modèles alternatifs pour différentes tâches plutôt que de remplacer complètement le modèle américain.
« Une entreprise pourrait essayer d’utiliser l’un de ces modèles open source pour une tâche et Claude pour une autre. C’est très probable », a-t-il déclaré.
Peu d’entreprises divulguent publiquement leur utilisation des modèles d’IA chinois, mais ils sont largement disponibles via des plateformes telles que le site d’hébergement de code GitHub et le hub de modèles d’IA Hugging Face, où les développeurs peuvent télécharger et exécuter des modèles open source. L’étude de Hugging Face du 16 mars 2026 a révélé que les modèles open source chinois représentaient 41 % des téléchargements.
Toutefois, réduire les coûts n’élimine pas les risques. Même si les entreprises expérimentent des modèles moins chers, des questions demeurent sur la sécurité, le contrôle des données et la manière dont ces systèmes fonctionneront dans des cas d’utilisation à haut risque.
Pour de nombreuses entreprises, la décision peut dépendre du coût et de la capacité plutôt que du pays d’origine. Comme le suggère Attaran, si un modèle est « bon marché, pleinement performant » et peut être exploité localement, les entreprises sont susceptibles de l’utiliser, qu’il soit fabriqué aux États-Unis ou en Chine.
