DeepSeek vs. OpenAI : Comparaison des nouveaux titans de l'IA

L'émergence de modèles d'IA innovants est en train de remodeler le secteur technologique. DeepSeek-R1 - un modèle chinois à code source ouvert dont vous avez certainement entendu parler - représente un défi de taille pour les acteurs établis tels que la série o1 d'OpenAI. Cette concurrence est à l'origine de progrès remarquables en matière de performance, de rentabilité et d'accessibilité des technologies de l'IA.

Il est important de comprendre les capacités et les différences de ces modèles. Que vous soyez un nouveau venu explorant les fondements de l'IA grâce à des cours tels que Comprendre l'intelligence artificielle ou que vous ayez plus d'expérience et soyez prêt à approfondir avec les concepts LLM, le choix entre DeepSeek-R1 et OpenAI's o1 peut avoir un impact significatif sur vos projets.

Cet article propose une comparaison détaillée de ces deux principaux modèles, en examinant leurs mesures de performance, leurs structures de coûts, leurs protocoles de sécurité et leurs cas d'utilisation idéaux. Notre analyse s'appuie sur des données d'analyse comparative et des applications pratiques, complétées par des informations tirées de notre site DeepSeek vs. Guide du chatGPT et tutoriel sur le réglage fin de DeepSeek R1.

Aperçu des modèles d'IA

Commençons par rappeler ce que sont DeepSeek-R1 et OpenAI o1.

Qu'est-ce que la série o1 d'OpenAI ?

La série o1 représente la dernière avancée d'OpenAI, s'appuyant sur le succès de leurs modèles précédents tels que ChatGPT et GPT-4. Cette nouvelle gamme comporte plusieurs variantes - standard, mini et pro - chacune conçue pour répondre à des exigences d'application et à des cas d'utilisation différents. La série utilise une combinaison sophistiquée de réglage fin supervisé traditionnel (SFT) et d'apprentissage par renforcement, ce qui permet d'obtenir des capacités exceptionnelles en matière de résolution de problèmes complexes.

L'une des caractéristiques de la série o1 est son interface utilisateur avancée, qui permet d'accéder à de puissantes capacités d'intelligence artificielle. Ces interfaces fournissent des outils intuitifs pour affiner le modèle, le rendant accessible non seulement aux développeurs expérimentés mais aussi aux utilisateurs non techniques qui ont besoin d'adapter le modèle à des tâches spécifiques. Cette approche réduit considérablement la barrière à l'entrée pour les organisations qui cherchent à mettre en œuvre des solutions d'IA.

La série o1 se distingue également par sa compatibilité multiplateforme. Qu'il soit déployé sur des services cloud ou sur une infrastructure locale, le modèle conserve des performances constantes. Cette polyvalence le rend particulièrement précieux dans les environnements d'entreprise où la diversité des piles technologiques est la norme et où l'interopérabilité est importante.

Qu'est-ce que DeepSeek-R1 ?

DeepSeek-R1 représente une avancée significative dans la technologie de l'IA, développée par une entreprise d'IA chinoise fondée en 2023. Le modèle utilise une approche de formation innovante appelée R1-Zero, qui se distingue en s'appuyant uniquement sur l'apprentissage par renforcement combiné à un processus sophistiqué de raisonnement en chaîne. Cette architecture unique permet un comportement autocorrectif remarquable et offre un avantage significatif en termes de coûts. En fait, on dit qu'il fonctionne à environ 5 % du coût des modèles traditionnels.

Ce qui rend DeepSeek-R1 particulièrement remarquable, c'est sa base open-source, qui crée des opportunités uniques pour les développeurs et les organisations. Le modèle peut être intégré dans les écosystèmes locaux, ce qui permet aux développeurs de le personnaliser et de l'adapter en fonction des exigences ou des réglementations régionales spécifiques.

En outre, la nature open-source de DeepSeek-R1 favorise un environnement de développement collaboratif. Le modèle bénéficie des contributions continues de la communauté, ce qui permet de l'améliorer et de le perfectionner rapidement sur la base du retour d'information des utilisateurs du monde réel. Cette approche démocratique du développement de l'IA permet non seulement d'accélérer l'innovation, mais aussi de s'assurer que le modèle reste adapté à l'évolution des besoins des utilisateurs et des exigences techniques.

Comparaison des performances

Comparons maintenant les modèles en fonction des critères les plus importants.

Raisonnement général

Le test de référence GPQA Diamond repousse les limites des capacités de raisonnement de l'IA en présentant des problèmes complexes, à plusieurs étapes, qui nécessitent une compréhension sophistiquée et une connaissance du contexte. Ce critère est particulièrement utile car il évalue la capacité d'un modèle d'intelligence artificielle à gérer des tâches de raisonnement difficiles qui couvrent plusieurs domaines et secteurs de connaissances.

• Recherche en profondeur-R1 : 71.5%
• OpenAI o1 : 75.7%
• Aperçu clé: o1 d'OpenAI conserve un avantage notable dans cette catégorie, démontrant l'efficacité de son approche hybride combinant le réglage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement. Cette architecture semble particulièrement bien adaptée aux tâches nécessitant une compréhension contextuelle plus large et l'application de connaissances inter-domaines.

Aptitude aux mathématiques

Le test MATH-500 place la barre très haut pour les modèles d'IA, en présentant des problèmes mathématiques complexes qui nécessitent des déductions logiques sophistiquées et de la perspicacité mathématique. Ce benchmark simule efficacement le type de résolution de problèmes avancés typiquement associé aux experts mathématiques humains, ce qui en fait une mesure utile pour évaluer les capacités de l'IA en matière de raisonnement quantitatif.

• Recherche en profondeur-R1 : 97.3%
• OpenAI o1 : 96.4%
• Aperçu clé: Les deux modèles affichent des performances proches de celles d'un expert humain, DeepSeek-R1 conservant un léger avantage. Cet avantage provient probablement de son architecture d'apprentissage par renforcement, qui semble particulièrement capable de s'adapter à de nouveaux concepts mathématiques et à des scénarios de résolution de problèmes abstraits.

Compétences en matière de codage

Codeforces représente l'une des évaluations les plus rigoureuses des capacités de programmation dans le domaine de l'IA. En tant que plateforme de programmation compétitive, il met les modèles au défi de produire un code efficace et précis sous des contraintes qui reflètent les scénarios de développement de logiciels du monde réel, ce qui le rend particulièrement pertinent pour évaluer les capacités pratiques de codage.

• Recherche en profondeur-R1 : Cote 2029
• OpenAI o1 : Cote 2061
• Aperçu clé: La solution o1 d'OpenAI est légèrement plus performante dans les défis liés à la programmation. Cet avantage peut être attribué à sa formation approfondie à diverses tâches de programmation et scénarios de codage, ce qui permet une meilleure généralisation à différents défis de programmation.

Critères de référence supplémentaires

Des évaluations récentes ont introduit des cadres de test plus sophistiqués qui sondent les limites des capacités de l'IA. Dans cette catégorie, on peut citer AlpacaEval, qui évalue la qualité et la cohérence d'une conversation, et ArenaHard, qui se concentre sur des scénarios complexes de résolution de problèmes stratégiques.

DeepSeek démontre des améliorations notables par rapport à GPT-4 Turbo dans les évaluations AlpacaEval et ArenaHard, démontrant une meilleure cohérence conversationnelle et de fortes capacités de réflexion stratégique. Bien que des comparaisons directes avec o1 restent à faire dans ces domaines, les performances de DeepSeek-R1 révèlent des forces particulières dans le traitement de problèmes dynamiques et non structurés qui nécessitent une grande capacité d'adaptation. Cela suggère que le modèle pourrait exceller dans des situations où les structures des problèmes sont fluides et où les solutions conventionnelles peuvent ne pas s'appliquer.

Comparaison des coûts

Lors de l'évaluation des modèles d'IA en vue de leur déploiement, il est essentiel de comprendre les différents éléments de coût pour établir le budget et planifier les ressources. Décortiquons chaque paramètre de tarification et comparons les coûts entre DeepSeek-R1 et o1 d'OpenAI.

Coût des intrants mis en cache

Les données mises en cache sont des textes répétés ou déjà traités que le modèle a déjà rencontrés, ce qui permet un traitement plus efficace et une réduction des coûts. Ceci est particulièrement utile pour les applications qui traitent fréquemment des contenus similaires ou qui conservent l'historique des conversations.

• DeepSeek-R1 : 0,14 $ pour 1 million de jetons
• OpenAI o1 : 7,50 $ pour 1 million de jetons

Coûts des intrants

Les coûts d'entrée couvrent le traitement d'un texte nouveau et unique envoyé au modèle pour analyse ou génération de réponses. Il peut s'agir de requêtes d'utilisateurs, de documents à analyser ou de tout nouveau contenu nécessitant l'attention du modèle.

• DeepSeek-R1 : 0,55 $ pour 1 million de jetons
• OpenAI o1 : 15,00 $ pour 1 million de jetons

Coûts de production

Les coûts de sortie s'appliquent au texte généré par le modèle en réponse aux données d'entrée. Cela va des simples réponses aux analyses complexes, en passant par la génération de codes ou la production de contenu créatif.

• DeepSeek-R1 : 2,19 $ pour 1 million de jetons
• OpenAI o1 : 60 $ pour 1 million de jetons

Analyse des coûts

La comparaison des prix révèle un avantage significatif en termes de coûts pour DeepSeek-R1 sur l'ensemble des indicateurs. Fonctionnant à environ 5 % des coûts de l'OpenAI o1, DeepSeek-R1 constitue une option convaincante pour les déploiements à grande échelle et les projets sensibles aux coûts. Cette différence de prix considérable pourrait avoir un impact particulier sur les organisations qui gèrent des opérations d'IA de grande envergure ou sur les startups qui travaillent avec des budgets limités.

Considérations relatives à la sûreté et à la sécurité

o1 et DeepSeek-R1 d'OpenAI abordent les considérations de sûreté et de sécurité par le biais de cadres distincts, chacun présentant ses propres avantages.

L'architecture de protection et les contrôles de l'OpenAI

OpenAI a mis en place une infrastructure de sécurité complète pour sa série o1, reposant sur trois piliers clés. Le premier est son système de protocole de sécurité, qui comprend une équipe rouge externe. En principe, des experts indépendants en sécurité testent activement le modèle pour détecter les vulnérabilités. À cela s'ajoutent des mécanismes avancés de résistance au jailbreak qui protègent contre les tentatives d'accès et de manipulation non autorisés. Le troisième pilier consiste en des stratégies d'atténuation des biais qui contribuent à garantir des résultats de modèles justes et équilibrés.

Au-delà de ces mesures techniques, OpenAI a renforcé son engagement en matière de sécurité grâce à des partenariats formels avec des instituts internationaux de sécurité de l'IA. Ces collaborations facilitent le contrôle et l'amélioration continus des normes de sécurité, tout en contribuant à l'élaboration de meilleures pratiques à l'échelle de l'industrie pour la sécurité de l'IA.

La sécurité et la conformité à source ouverte de DeepSeek

DeepSeek-R1 adopte une approche transparente de la sécurité, en tirant parti de sa nature open-source comme principale caractéristique de sécurité. Cette transparence permet aux communautés mondiales de développeurs de participer activement à la vérification de la sécurité, créant ainsi un environnement collaboratif pour identifier et traiter les vulnérabilités.

Le cadre de sécurité du modèle s'articule autour de trois éléments fondamentaux :

1. Des processus de vérification pilotés par la communauté qui s'appuient sur l'expertise des développeurs du monde entier
2. Mécanismes d'autocorrection basés sur l'apprentissage par renforcement, qui permettent d'aligner le comportement du modèle sur les préférences humaines.
3. Des directives strictes en matière de contenu, conformes à la réglementation chinoise, fournissent des cadres clairs pour le déploiement et l'exploitation.

Développement continu de la sécurité

Les deux modèles continuent à faire évoluer leurs mesures de sécurité grâce à des approches différentes mais efficaces. OpenAI maintient son avance en matière de sécurité grâce à des mises à jour systématiques basées sur les commentaires des utilisateurs et les idées des partenaires, tandis que DeepSeek bénéficie d'améliorations rapides de la sécurité apportées par la communauté. Je suis certain que les deux modèles continueront à renforcer leurs profils de sécurité, même si c'est par des mécanismes différents.

Choisir le bon modèle

Pour choisir le modèle d'IA approprié à votre projet, il faut tenir compte de divers facteurs, notamment des exigences techniques, des contraintes budgétaires et des besoins opérationnels. Examinons les cas d'utilisation spécifiques dans lesquels chaque modèle excelle.

Recherche en profondeur-R1 : Cas d'utilisation optimaux

DeepSeek-R1 apparaît comme le choix privilégié pour plusieurs scénarios spécifiques. Tout d'abord, il offre une valeur exceptionnelle pour les projets à budget limité. Sa structure de coûts nettement inférieure (là encore, il fonctionne à environ 5 % des coûts du modèle traditionnel) le rend particulièrement attractif pour les start-ups et les projets de recherche.

La base open-source du modèle offre des avantages uniques aux équipes qui ont besoin d'une flexibilité de personnalisation. Les organisations peuvent modifier et adapter le modèle pour répondre à des exigences spécifiques, l'intégrer à des systèmes existants ou l'optimiser pour des cas particuliers. Cette flexibilité est particulièrement précieuse pour les entreprises qui ont des exigences techniques uniques ou qui opèrent dans des domaines spécialisés.

J'ai été particulièrement impressionné par les performances supérieures de DeepSeek-R1 en mathématiques (97,3 % sur MATH-500), ce qui en fait un excellent choix pour les applications impliquant des calculs complexes, des analyses statistiques ou des modélisations mathématiques. Cette force peut être particulièrement précieuse dans des domaines tels que la modélisation financière, la recherche scientifique ou les applications d'ingénierie.

OpenAI's o1 : Scénarios optimaux

La série o1 d'OpenAI est particulièrement adaptée aux environnements d'entreprise où la fiabilité et la sécurité doivent être prises en compte. Ses protocoles de sécurité complets et ses mesures de conformité en font un outil idéal pour les organisations opérant dans des secteurs réglementés ou traitant des informations sensibles.

Le modèle excelle dans les tâches de programmation et les scénarios de raisonnement complexes, comme en témoignent ses excellentes performances sur Codeforces (2061 points) et GPQA Diamond (75,7%). Il est donc particulièrement utile pour les équipes de développement de logiciels, notamment celles qui travaillent sur des applications complexes.

Pour les organisations où des cursus éprouvés et des tests approfondis sont des exigences non négociables, o1 offre l'assurance de protocoles de validation et de test rigoureux. Il est donc particulièrement adapté aux applications critiques pour lesquelles la fiabilité et la prévisibilité des performances sont essentielles.

Implications plus larges et tendances futures

La course à l'IA

L'interaction dynamique entre DeepSeek et OpenAI illustre un changement important dans le développement de l'IA, où l'innovation open-source et l'excellence propriétaire se complètent de plus en plus. Cette convergence est encore renforcée par l'émergence de concurrents puissants tels que Qwen 2.5 d'Alibaba, créant ainsi un écosystème diversifié qui favorise à la fois l'amélioration des performances et la réduction des coûts.

Des équipes du monde entier contribuent à des projets à code source ouvert tandis que des solutions propriétaires repoussent les limites technologiques, créant ainsi un cycle productif de progrès. Cette coopération internationale a permis d'accélérer les progrès dans des domaines tels que l'efficacité des modèles, les capacités de raisonnement et les applications pratiques.

Par ailleurs, je dois dire qu'au fur et à mesure que ces technologies progressent, les considérations réglementaires font l'objet d'une attention accrue. Différentes régions élaborent des cadres pour régir le développement et le déploiement de l'IA, avec des approches variées en matière de normes de sécurité et de lignes directrices éthiques.

Implications pour les professionnels de l'IA

L'état actuel du développement de l'IA crée des opportunités et des défis uniques. Pour réussir, il faut de plus en plus maîtriser les systèmes propriétaires et les systèmes à code source ouvert, car les organisations utilisent souvent un mélange des deux.

Au-delà des compétences techniques, les professionnels trouvent un intérêt à développer des compétences interdisciplinaires. Il y a un grand besoin de personnes qui comprennent l'intersection de l'IA avec la stratégie d'entreprise, qui peuvent, en d'autres termes, intégrer des solutions d'IA dans des contextes d'entreprise et des industries.

La synthèse de l'expertise technique et du sens des affaires définira probablement la prochaine génération de professionnels de l'IA. L'astuce va résider dans votre capacité à combler le fossé, pour ainsi dire, entre la connaissance des technologies les plus récentes et les plus pointues et la capacité à les rendre utilisables dans des applications du monde réel. C'est ce qui vous aidera à vous positionner pour stimuler l'innovation et la création de valeur, où que vous travailliez.

Conclusion

Nous avons étudié comment les modèles DeepSeek-R1 et o1 d'OpenAI représentent des approches différentes pour faire progresser les capacités d'IA. La méthode innovante de formation R1-Zéro de DeepSeek-R1, combinée à son approche d'apprentissage par renforcement, offre un bon rapport coût-efficacité et un comportement autocorrectif.

La série o1 d'OpenAI, quant à elle, s'appuie sur son écosystème établi, intégrant un réglage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement pour offrir d'excellentes performances. Ses variantes - standard, mini et pro - offrent unegrande flexibilité pour différents cas d'utilisation.

Je pense que les deux modèles présentent des avantages. L'approche de développement de DeepSeek, axée sur la communauté, et l'alignement sur les normes réglementaires chinoises ouvrent de nouvelles possibilités de personnalisation et de déploiement régional. Parallèlement, le réseau de collaborations mondiales en matière de sécurité et le cursus éprouvé d'OpenAI offrent une fiabilité de niveau entreprise.

Pour rester au fait de ces avancées technologiques, envisagez d'explorer des ressources telles que nos Concepts d'IA générative pour acquérir des connaissances fondamentales, Travailler avec l'API OpenAI pour acquérir des compétences en matière de mise en œuvre, et Éthique de l'IA pour comprendre les aspects importants d'un développement responsable de l'IA. Par ailleurs, si vous êtes intéressé par les aspects liés au codage, notre introduction à l'apprentissage profond avec PyTorch offre une expérience pratique des réseaux neuronaux et du développement de modèles.

Alors que le domaine de l'IA continue d'évoluer, le succès dépendra du maintien d'une compréhension équilibrée des solutions à code source ouvert et des solutions propriétaires. Le succès dépend aussi de la capacité à rester à jour, c'est pourquoi, pour finir, je vous recommande de vous inscrire à l'outil phare (et gratuit) de DataCamp, Radar : Skills Edition, qui aura lieu le 27 mars 2025, n'oubliez pas de vous inscrire dès aujourd'hui.