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Selon un rapport d’Axios, Microsoft testerait en interne une version auto-hébergée et modifiée de DeepSeek, le modèle chinois open-source, pour faire tourner certaines fonctions de Copilot à moindre coût. Le géant de Redmond préfère une IA chinoise gratuite à ses propres modèles ou à ceux d’OpenAI, son partenaire historique, dès que la tâche ne réclame pas le tout dernier cri.
La scène a de quoi faire sourire autant qu’elle inquiète. L’un des plus gros investisseurs de la planète dans l’intelligence artificielle, copropriétaire de fait d’OpenAI, lorgne un modèle développé à l’autre bout du monde et distribué librement. Derrière l’anecdote affleure une question qui agite tout le secteur : si même un leader se rabat sur le gratuit, où se loge encore la valeur des laboratoires qui brûlent des milliards ?
Ce que révèle la piste DeepSeek pour Copilot
La motivation tient en un mot : les coûts. Les tarifs d’inférence des modèles d’OpenAI et d’Anthropic ont grimpé, et Microsoft cherche des options plus économiques pour les usages qui n’exigent pas un modèle de pointe. L’idée serait d’auto-héberger une variante de DeepSeek-V4, dont l’aperçu a été publié en avril 2026, afin d’alimenter Copilot sans payer le plein tarif à ses fournisseurs.
Le mouvement n’est pas isolé. Microsoft a déjà intégré DeepSeek à son cloud Azure, et la bascule s’inscrit dans une tendance de fond où chaque token facturé pèse sur la rentabilité. La récente facturation de l’IA au token sur GitHub Copilot disait déjà combien l’addition devient difficile à absorber. Réduire la dépendance aux modèles les plus chers tourne à l’obsession, y compris chez ceux qui ont les poches les plus profondes.
Le paradoxe d’un partenaire d’OpenAI
Le plus troublant tient au calendrier. Début juin 2026, Microsoft a dévoilé sa propre famille de modèles maison, les MAI, précisément pour réduire sa dépendance à OpenAI. Son modèle de raisonnement MAI-Thinking-1 affiche 35 milliards de paramètres actifs et une fenêtre de contexte de 256 000 tokens, avec une efficacité de coût annoncée dix fois supérieure à celle de GPT-5.5.
Mustafa Suleyman, patron de Microsoft AI, vante un entraînement maison, sans distillation, parti de zéro. Voir la même entreprise envisager dans la foulée un modèle chinois gratuit en dit long sur la pression économique. Posséder ses propres modèles ne suffit plus, encore faut-il qu’ils coûtent moins cher que la concurrence ouverte, ce que le gratuit rend presque impossible.
La déflagration DeepSeek, un an et demi plus tard
Pour comprendre pourquoi un modèle chinois gratuit fait trembler les bilans, il faut revenir au choc fondateur. DeepSeek a prouvé qu’on pouvait viser le sommet pour une fraction du budget des laboratoires américains, et le marché ne l’a pas oublié :
- le 27 janvier 2025, l’action Nvidia a perdu près de 600 milliards de dollars en une seule séance, la pire chute quotidienne jamais subie par une entreprise américaine ;
- environ 1 000 milliards de dollars de capitalisation ont été effacés des valeurs liées à l’IA ce jour-là ;
- le modèle V3 aurait été entraîné pour moins de 6 millions de dollars, sur 2 048 puces H800 bridées, là où les rivaux alignent des centaines de milliers de cartes.
Depuis, l’écart ne cesse de se réduire. L’aperçu de DeepSeek-V4 publié en avril 2026, aux côtés des modèles Qwen, a confirmé que l’open-source chinois talonne désormais les meilleurs modèles fermés, parfois à quelques semaines d’intervalle. La distillation accélère ce rattrapage, les laboratoires chinois s’inspirant des sorties occidentales presque aussitôt qu’elles paraissent.
Des montagnes d’investissements, des revenus introuvables
Ce calcul de coûts intervient alors que les sommes engagées donnent le vertige. Les cinq grands hyperscalers occidentaux prévoient environ 725 milliards de dollars d’investissements en 2026, en hausse de 77 % sur un an, des paris à plusieurs milliards au rendement incertain, quand Goldman Sachs anticipe 1 600 milliards par an d’ici 2031.
En face, les revenus peinent à suivre. Le fonds Sequoia estimait dès 2024 qu’il faudrait environ 600 milliards de dollars de chiffre d’affaires annuel pour justifier ces dépenses, un écart qui se creuse. Une étude du MIT a même conclu que 95 % des projets d’IA générative en entreprise ne produisaient aucun retour mesurable, de quoi nourrir le premier grand test boursier de cette bulle. Cette équation alimente la crainte d’un dégonflement brutal des valorisations.
À mesure que l’IA devient plus efficace et accessible, son usage va exploser : elle se transforme en une marchandise dont on ne pourra plus se passer.
Satya Nadella, PDG de Microsoft, sur X en janvier 2025, en réaction à DeepSeek
Quand le gratuit fait 90 % du travail, où est la marge ?
Le mot de Nadella résume le piège. Si l’IA devient une marchandise, la valeur ne réside plus dans le modèle, mais dans ce qu’on en fait. Quand un modèle compétitif peut être entraîné pour moins de 6 millions de dollars puis diffusé gratuitement, la promesse de marges confortables qui soutient les valorisations actuelles vacille dangereusement.
C’est tout le dilemme des laboratoires : chaque avancée coûteuse est rattrapée presque gratuitement, souvent par distillation, ce qui transforme l’innovation en course sans ligne d’arrivée. Le précédent d’Apple, contraint de s’appuyer sur le modèle d’un concurrent, montrait déjà que personne n’est à l’abri. La même logique frappe les modèles maison, désormais comparés en permanence à une alternative ouverte qui ne facture rien.
Vers un futur où le modèle ne vaut plus grand-chose
Le pari de Microsoft dessine peut-être le visage de l’IA de demain, celui d’un marché où le modèle devient une brique interchangeable que l’on choisit au prix le plus bas. La valeur migrerait alors vers les applications, la distribution et les données propriétaires, bien davantage que vers la performance brute d’un modèle voué à être copié.
Une inconnue de taille décidera du sort de milliers de milliards investis : les laboratoires de pointe trouveront-ils un usage si précieux qu’on acceptera d’en payer le prix fort ? La commoditisation pourrait sinon emporter leurs valorisations, et trancher la question de savoir si la vague actuelle relève d’une révolution durable ou d’une euphorie qu’un modèle gratuit aura suffi à fissurer.
