Jensen Huang, le CEO de NVIDIA, affirme que les entreprises américaines doivent pouvoir exploiter des modèles d’intelligence artificielle ouverts, développés en Chine. Selon lui, des systèmes tels que Kimi, DeepSeek ou ceux d’Alibaba peuvent favoriser une adoption plus large de cette technologie. Il rejette l’idée que leur origine géographique soit une raison suffisante pour les interdire, tout en soulignant que les organisations doivent évaluer leur sécurité avant de les déployer.

Les points clés du soutien aux modèles chinois en 30 secondes

• Jensen Huang estime que les modèles ouverts chinois les plus avancés devraient pouvoir être utilisés aux États-Unis.
• Il réfute l’idée que télécharger leurs poids implique automatiquement une connexion secrète avec la Chine.
• Washington examine comment contrôler leur utilisation en raison des risques potentiels pour la sécurité et la dépendance technologique.
• Les exécuter sur une infrastructure propre offre un meilleur contrôle des données, mais nécessite matériel, maintenance et audits.
• NVIDIA bénéficie d’une adoption accrue puisque ces modèles requièrent aussi des GPU et des centres de données.

Ces déclarations interviennent alors que l’administration américaine envisage des restrictions possibles concernant les modèles d’IA chinois. Parmi les mesures envisagées, figurerait l’exigence de garanties de sécurité et de responsabilités supplémentaires pour les entreprises qui choisiraient de les utiliser, selon des informations publiées par Axios et Fortune.

Huang soutient que ce débat est parfois basé sur une idée erronée : que tout modèle téléchargeable fonctionne nécessairement comme une porte dérobée contrôlée par son développeur. Lors d’une interview avec Axios, il a qualifié cette perception de malentendue et rappelé que les modèles avec poids accessibles peuvent être installés sur des systèmes propres et que leur usage peut être adapté en conséquence.

Cela ne signifie pas que tous les modèles chinois soient intrinsèquement sûrs. Le code, les poids, les dépendances, les données d’entraînement et les outils nécessaires à leur exécution doivent être vérifiés avec la même rigueur que tout autre composant critique. La possibilité de travailler en local, sans envoyer chaque requête à un service externe, réduit certains risques pour la vie privée, mais n’élimine pas complètement les vulnérabilités, comportements cachés ou erreurs dans la chaîne d’approvisionnement.

Huang prône une IA ouverte et une IA propriétaire

Le CEO de NVIDIA ne propose pas de remplacer GPT, Claude ou Gemini par des modèles chinois. Sa position est que le marché a besoin à la fois de systèmes propriétaires et d’alternatives ouvertes.

“Ces modèles chinois sont excellents. Les modèles ouverts qui sont performants devraient être exploités”, a-t-il déclaré lors de l’interview. Huang avait déjà défendu lors de la conférence GTC 2026 que l’avenir ne s’oppose pas forcément à une confrontation entre IA ouverte et IA fermée, mais que ces deux approches coexisteront pour répondre à des besoins différents.

Les services propriétaires offrent généralement une expérience plus simple : le fournisseur gère l’infrastructure, met à jour le modèle, applique des contrôles et facture l’utilisation via une API ou un abonnement.

Les modèles open source ou à poids accessibles offrent davantage de contrôle. Une entreprise peut les installer sur son centre de données, dans un cloud privé ou une infrastructure publique sous sa propre gestion. Elle peut aussi les adapter avec ses données internes et choisir où traiter les requêtes.

Cette liberté a un coût. Faire fonctionner un grand modèle requiert des GPU, de la mémoire, du stockage, de l’électricité et du personnel qualifié pour l’entretien. Le téléchargement n’est pas synonyme d’utilisation gratuite. Pour une organisation avec un volume modéré de requêtes, il peut être plus économique d’utiliser une API ; pour un volume élevé, une infrastructure propre offre plus de prévisibilité et de contrôle.

Il convient également de préciser que tous les modèles dits « open source » ne respectent pas nécessairement la définition traditionnelle de logiciel libre. Certains publient leurs poids mais sous licence limitant certains usages, ou n’incluent pas les données d’entraînement ou ne permettent pas de reproduire entièrement le processus de leur création. Il est donc souvent plus précis de parler de modèles à poids ouverts.

Kimi et DeepSeek intensifient la pression sur les laboratoires américains

Le débat s’est accentué avec l’arrivée d’une nouvelle génération de modèles chinois performants en programmation, raisonnement et tâches réalisées par des agents intelligents.

Moonshot AI a présenté Kimi K3 le 16 juillet 2026, en diffusant ses poids pour permettre à des développeurs et entreprises de le déployer sur leur propre infrastructure. Les évaluations après le lancement indiquent qu’il se rapproche de modèles américains avancés dans certains tests, même si un benchmark unique ne permet pas de conclure à une supériorité universelle.

DeepSeek avait déjà bouleversé le marché avec des modèles capables d’effectuer plusieurs tâches à un coût d’inférence inférieur à celui de certains services propriétaires. Son fondateur a indiqué que l’entreprise souhaite maintenir une orientation ouverte pour ses principaux développements, même si cette politique pourrait évoluer à l’avenir.

Alibaba, Zhipu AI et d’autres laboratoires chinois ont également publié des modèles téléchargeables. Cette offre permet à des entreprises de divers pays de comparer les fournisseurs et de réduire leur dépendance à OpenAI, Anthropic ou Google.

Washington surveille cette expansion tant d’un point de vue économique que sécuritaire nationale. Les autorités américaines ont accusé certaines entreprises chinoises d’utiliser des techniques de distillation pour reproduire les capacités de modèles occidentaux et envisagent l’application de nouvelles restrictions. Moonshot AI et Kimi figurent parmi les noms évoqués dans cette controverse, bien que ces accusations n’aient pas abouti à une décision judiciaire définitive sur une appropriation illégale.

Un modèle téléchargé n’est pas automatiquement connecté à la Chine

Une nuance importante est que l’exécution locale d’un modèle ne suppose pas nécessairement une communication permanente avec son créateur.

Si une entreprise télécharge les poids à partir d’une source vérifiée, vérifie le logiciel, et exécute tout le système sur un réseau isolé, elle peut empêcher que les requêtes ou les données traitées sortent de son infrastructure. Le développeur original ne reçoit pas automatiquement ces données.

La situation évolue lorsque l’on utilise une application officielle, une API hébergée en Chine, un outil de mise à jour à distance ou des composants externes qui établissent des connexions. La sécurité dépend alors de l’architecture précise et pas uniquement du nom du modèle.

Une évaluation d’entreprise devrait examiner au minimum la licence, la provenance des fichiers, leurs signatures numériques, les bibliothèques utilisées, les connexions réseau et le comportement face à des instructions malveillantes. Elle doit également considérer les risques liés à la génération de code vulnérable, à l’exposition d’informations sensibles ou à la manipulation d’outils connectés au modèle.

Dans les secteurs régulés, la décision doit également intégrer la législation sur la protection des données, la propriété intellectuelle et les transferts internationaux. Héberger un modèle en interne facilite la gestion, mais ne dispense pas de respecter ces obligations.

NVIDIA tire profit des modèles ouverts et fermés

La position de Huang s’aligne également avec les intérêts commerciaux de NVIDIA. Plus il y a de modèles développés et utilisés, plus la demande en GPU, réseaux et systèmes de centres de données augmente.

Le PDG a lui-même reconnu cette relation : une plus grande utilisation de l’IA implique la vente accrue de matériel NVIDIA, la construction de plus d’infrastructures et l’expansion de la technologie dans de nouvelles industries.

L’entreprise fournit du matériel aux principaux laboratoires américains, tout en développant Nemotron et en participant à des projets d’IA open source. En mars, elle a annoncé la Nemotron Coalition, une collaboration avec divers développeurs pour créer et améliorer des modèles fondamentaux accessibles à l’écosystème.

Soutenir les alternatives chinoises ne signifie pas pour NVIDIA une rupture avec OpenAI, Anthropic ou Google. La société souhaite que leurs services propriétaires continuent de croître, tout en permettant aux entreprises, universités et administrations de déployer de l’IA sur leurs propres équipements.

Le vrai enjeu n’est pas de décider si tous les modèles chinois doivent être acceptés ou interdits, mais plutôt comment évaluer ces modèles téléchargeables sans confondre leur origine avec leur fonctionnement technique. Un modèle ouvert peut offrir contrôle et souveraineté sur les données, mais uniquement après une vérification rigoureuse de sa licence, de ses composants et de l’environnement d’exécution.

Questions fréquentes

Jensen Huang a-t-il proposé de remplacer ChatGPT par des modèles chinois ?

Non. Il a défendu la possibilité pour les entreprises d’utiliser de bons modèles ouverts, peu importe leur pays d’origine, et que ces modèles puissent coexister avec des systèmes propriétaires.

Un modèle chinois téléchargé envoie-t-il automatiquement des données vers la Chine ?

Pas nécessairement. Il peut être exécuté hors ligne sur une infrastructure propre, à condition que le logiciel, les dépendances et les services externes soient vérifiés et contrôlés.

Les modèles ouverts sont-ils gratuits ?

Les poids peuvent être téléchargés sans payer de licence commerciale dans certains cas, mais leur utilisation nécessite du matériel, de l’énergie, du stockage, de la maintenance et du personnel technique.

Pourquoi NVIDIA soutient-elle les modèles ouverts ?

Outre le fait de favoriser un marché plus dynamique avec davantage de développeurs, leur usage augmente la demande en GPU, réseaux et centres de données, secteurs dans lesquels NVIDIA réalise une grande partie de ses revenus.