Je déteste dire « je vous l’avais dit ». Mais en l’espèce, je vais le dire.
En octobre 2024, j’ai présenté un chapitre dans l’ouvrage coordonné par Saúl López Noriega, devant le Poder Judicial de la Federación du Mexique. En septembre, je l’avais développé dans un cours avec White Bx Project. Argument central des deux interventions : la République populaire de Chine s’imposait comme le premier acteur mondial de l’IA. Analyse empirique ; elle partait du travail de Kai-Fu Lee dans AI Super-powers et d’une lecture comparée des corpus normatifs chinois et occidentaux. Les débats du secteur gravitaient autour du récit de la Silicon Valley ; les données pointaient vers Pékin.
Aujourd’hui, le marché rattrape son retard, avec DeepSeek.
Ce que DeepSeek est et son impact sur les marchés
DeepSeek est un modèle de langage open source, développé par un laboratoire chinois. Il atteint le niveau des modèles de frontière américains, avec un entraînement qui a demandé vingt fois moins de calcul. Réaction immédiate des marchés : la Bourse s’est effondrée et le cours de NVIDIA a reculé.
La réaction se comprend ; la logique économique des dernières années l’explique. Tout reposait sur une prémisse : la frontière de l’IA exigeait une infrastructure à l’échelle, et les fournisseurs de cette infrastructure (puces, centres de données, nuages propriétaires) en captureraient l’essentiel de la valeur. S’il faut creuser moins pour trouver de l’or, il y a moins de pelles à vendre.
Open source et autonomie réglementaire
Ce qui compte, c’est ce qui s’est passé après l’entraînement : tous les détails de DeepSeek ont été rendus publics. Architecture, poids, méthodologie. Tout acteur disposant des ressources computationnelles peut les reproduire, en dehors du projet Stargate des États-Unis.
Ça déplace le débat sur la souveraineté numérique. Des outils existent pour construire une autonomie en IA en dehors des budgets à 500 milliards de dollars. L’argument selon lequel l’IA de frontière supposait des investissements que seule une poignée de laboratoires pouvait financer était, pour partie, un argument de marché. DeepSeek l’a érodé.
Souveraineté numérique et pratique juridique
L’accès du régulateur à l’architecture d’un système change la qualité de la norme qu’il peut élaborer. Architecture publique : le régulateur ou le juge travaille sur le système réel. Architecture fermée : il travaille sur les représentations marketing des fournisseurs.
Un juriste qui comprend la technique a un avantage dans la négociation des normes, et du discernement dans ses plaidoyers. Comprendre les mécanismes, c’est aussi redéfinir quels interlocuteurs mobiliser, tant dans l’élaboration des textes que dans le contentieux.
Et c’est redéfinir, enfin, la base sur laquelle nombre de gouvernements d’Amérique latine ajournaient la régulation. DeepSeek érode cette asymétrie ; la prémisse avait des failles, et elles étaient là depuis le début.
(En vérité, on aime tous dire « je vous l’avais dit », c’est juste que personne l’admet.)