{"id":1876,"date":"2025-01-27T16:36:02","date_gmt":"2025-01-27T15:36:02","guid":{"rendered":"https:\/\/artificiellementintelligent.wordpress.com\/?p=1876"},"modified":"2025-01-27T16:36:02","modified_gmt":"2025-01-27T15:36:02","slug":"du-rififi-dans-le-monde-des-llm-comment-deepseek-r1-change-la-donne","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/artificiellementintelligent.eu\/index.php\/2025\/01\/27\/du-rififi-dans-le-monde-des-llm-comment-deepseek-r1-change-la-donne\/","title":{"rendered":"Du rififi dans le monde des mod\u00e8les de langage : comment DeepSeek R1 change la donne"},"content":{"rendered":"\n

Le monde de l’ IA g\u00e9n\u00e9rative est en \u00e9bullition suite \u00e0 la publication du mod\u00e8le R1 par la soci\u00e9t\u00e9 chinoise DeepSeek<\/em> la semaine pass\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

DeepSeek-R1<\/em> est un mod\u00e8le de raisonnement open-source innovant: contrairement aux mod\u00e8les de langage traditionnels qui se concentrent sur la g\u00e9n\u00e9ration et la compr\u00e9hension de textes, DeepSeek-R1 se sp\u00e9cialise dans l’ inf\u00e9rence logique, la r\u00e9solution de probl\u00e8mes math\u00e9matiques et la planification. Il se positionne d\u00e8s lors comme un concurrent direct d’ OpenAI-o1<\/em> dont j’ai parl\u00e9 dans mon article pr\u00e9c\u00e9dent<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

DeepSeek<\/em> est une entreprise d’IA chinoise fond\u00e9e en 2023 par Lian Wenfeng<\/em> et bas\u00e9e \u00e0 Hangzhou, pr\u00e8s de Shangha\u00ef. Elle se consacre au d\u00e9veloppement de l’ Intelligence Artificielle G\u00e9n\u00e9rale. La soci\u00e9t\u00e9 DeepSeek compterait environ 200 personnes et est financ\u00e9e par le fonds d’investissement High-Flyer<\/em> \u00e9galement fond\u00e9 par Lian Wenfeng.<\/p>\n\n\n\n

Le mod\u00e8le R1 est extr\u00eamement int\u00e9ressant \u00e0 plusieurs titres.<\/p>\n\n\n\n

Tout d’ abord, il s’ agit d’ un mod\u00e8le \u00ab\u00a0raisonneur\u00a0\u00bb au m\u00eame titre qu’ OpenAI-o1<\/em> et ses performances sont comparables. Mais \u00e0 la diff\u00e9rence d’ o1, ce mod\u00e8le est open-source<\/em> et peut \u00eatre librement t\u00e9l\u00e9charg\u00e9 et ex\u00e9cut\u00e9 localement. Qui plus est, DeepSeek a d\u00e9crit en d\u00e9tail le m\u00e9canisme d’ apprentissage par renforcement utilis\u00e9 pour passer de leur mod\u00e8le de langage \u00ab\u00a0standard\u00a0\u00bb DeepSeek-V3<\/em> au mod\u00e8le \u00ab\u00a0raisonneur\u00a0\u00bb DeepSeek-R1<\/em> (un lien vers le document technique est fourni en r\u00e9f\u00e9rence).<\/p>\n\n\n\n

Ensuite, le mod\u00e8le aurait \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 avec un budget assez limit\u00e9 – on parle de 6 millions d’ USD- ce qui est peu compar\u00e9 aux d\u00e9penses de ses concurrents am\u00e9ricains.<\/p>\n\n\n\n

Les performances du mod\u00e8le DeepSeek-R1<\/em> \u00e9tant plus qu’ honorables, cela signifie qu’ une grande partie de l’ avantage comp\u00e9titif de soci\u00e9t\u00e9s \u00ab\u00a0ferm\u00e9es\u00a0\u00bb comme OpenAI a disparu et se retrouve accessible \u00e0 tous.<\/p>\n\n\n\n

Il s’ agit donc d’ un fameux coup de pied dans la fourmili\u00e8re qui va s\u00e9rieusement ouvrir le jeu et permettre de nouvelles innovations.<\/p>\n\n\n\n

Acc\u00e9der au mod\u00e8le<\/h2>\n\n\n\n

Le mod\u00e8le DeepSeek-R1<\/em> est exploitable de trois mani\u00e8res diff\u00e9rentes :<\/p>\n\n\n\n

Tout d’ abord, vous pouvez d\u00e8s aujourd’hui tester DeepSeek-R1<\/em> via l’ interface web accessible ici<\/a> apr\u00e8s inscription. Cet acc\u00e8s est enti\u00e8rement gratuit.<\/p>\n\n\n

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Figure 1 : L’interface utilisateur DeepSeek<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

L’ interface est tr\u00e8s simple et propre. Vous devez cliquer sur le bouton DeepThink (R1)<\/em> pour utiliser DeepSeek-R1, sinon c’ est le mod\u00e8le DeepSeek-V3 qui vous r\u00e9pondra.<\/p>\n\n\n\n

Seconde possibilit\u00e9, vous pouvez utiliser le mod\u00e8le via l’ Interface de programmation (API) de DeepSeek qui est compatible avec celle d’ OpenAI. Les m\u00e9canismes d’ acc\u00e8s sont d\u00e9crits ici<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Le point-cl\u00e9 ici est le prix extr\u00eamement bas pratiqu\u00e9 par DeepSeek par rapport \u00e0 OpenAI. Le tableau ci-dessous compare les prix entre OpenAI et DeepSeek :<\/p>\n\n\n

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Figure 2 : Comparaison des prix d’ acc\u00e8s via l’ API<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Une remarque cependant : DeepSeek se r\u00e9serverait la possibilit\u00e9 de r\u00e9utiliser vos interactions avec le mod\u00e8le pour des entra\u00eenements ult\u00e9rieurs; \u00e9vitez donc de transmettre des donn\u00e9es confidentielles ou personnelles dans vos interactions, que ce soit via l’ interface Web ou via l’ API.<\/p>\n\n\n\n

Troisi\u00e8me possibilit\u00e9, comme le mod\u00e8le est open-source, vous pouvez t\u00e9l\u00e9charger ses param\u00e8tres et l’ ex\u00e9cuter localement. Le mod\u00e8le R1 complet contient cependant 670 milliards de param\u00e8tres ce qui le met hors de port\u00e9e de la plupart des ordinateurs….<\/p>\n\n\n\n

Pour contourner cela, DeepSeek met \u00e0 disposition des \u00ab\u00a0distillations\u00a0\u00bb de son mod\u00e8le qui sont, elles, de taille beaucoup plus accessible : elles vont de 1,5 \u00e0 70 milliards de param\u00e8tres. Des programmes comme Ollama<\/em> ou LMStudio<\/em> proposent d\u00e8s aujourd’ hui ces mod\u00e8les pour t\u00e9l\u00e9chargement et ex\u00e9cution locales.<\/p>\n\n\n

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Figure 3 : Liste et performances des versions distill\u00e9es de DeepSeek R1 (source : DeepSeek)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Le processus de distillation<\/em> consiste \u00e0 partir d’ un autre mod\u00e8le open-source (Qwen, LLama…) et \u00e0 l’ affiner sur des traces de raisonnement g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par DeepSeek R1. On obtient en sortie un mod\u00e8le certes moins performant que R1 mais meilleur en raisonnement que le mod\u00e8le de base dont il est d\u00e9riv\u00e9. Le mod\u00e8le qui en r\u00e9sulte est donc une sorte de compromis…<\/p>\n\n\n\n

Performances<\/h2>\n\n\n\n

Le mod\u00e8le DeepSeek pr\u00e9sente des performance comparables \u00e0 celles d’ OpenAI-o1 lorsque les deux mod\u00e8les sont \u00e9valu\u00e9s \u00e0 travers six benchmarks<\/em> couramment utilis\u00e9s pour \u00e9valuer les mod\u00e8les de langage, \u00e0 savoir :<\/p>\n\n\n\n