Comment une jeune startup, fondée par deux anciens chercheurs de DeepMind, a-t-elle pu voir sa valorisation bondir de 545 millions à 8 milliards de dollars en à peine sept mois ? Est-ce le signe d’un bouleversement profond dans l’écosystème de l’intelligence artificielle occidentale, ou simplement le fruit d’un engouement passager pour l’open source made in USA ? Reflet sur Reflection AI, la pépite fondée en 2024 par Misha Laskin et Ioannis Antonoglou, qui promet déjà de bousculer l’ordre établi du secteur.
L’histoire commence comme un conte de la Silicon Valley : deux esprits brillants de DeepMind, à l’origine de percées notables sur Gemini et AlphaGo, décident de voler de leurs propres ailes. Mais comment Reflection AI a-t-elle convaincu de grands investisseurs – incluant Nvidia, Sequoia, GIC, Eric Yuan ou Eric Schmidt – de miser deux milliards sur elle alors qu’elle n’a pas encore publié un seul modèle ? S’appuie-t-elle réellement sur une avance technologique, ou sur l’urgence qu’ont les Occidentaux à ne pas laisser les standards mondiaux de l’IA être fixés par la Chine et ses DeepSeek, Qwen ou Kimi ?
La start-up ne se contente pas de séduire financièrement : elle s’entoure des meilleurs profils tech de DeepMind et OpenAI, et annonce son intention de construire une alternative ouverte aux laboratoires fermés comme OpenAI ou Anthropic. Mais que veut dire “ouvert” ? Reflection AI prévoit de publier le “poids” de ses modèles – permettant à chacun d’expérimenter – mais conserve secret l’accès à ses jeux de données et ses pipelines de formation. Est-ce suffisant pour revendiquer la concurrence avec les ténors open source chinois sur la transparence et la rapidité de publication ?
Reflection AI incarne-t-elle l’espoir d’un écosystème IA occidental réellement souverain et collaboratif, ou n’est-elle qu’une nouvelle version d’un capitalisme de la promesse ?
Derrière les superlatifs et la communication habile, quels paris Reflection AI prend-elle sur l’avenir du secteur ? Son objectif affiché est de libérer dès l’an prochain un modèle linguistique de pointe entraîné sur des dizaines de billions de tokens, et capable de rivaliser avec les meilleures architectures Mixture-of-Experts, jusqu’ici réservées aux géants du secteur. Mais cette approche hybride (poids ouverts, données propriétaires) conviendra-t-elle – comme elle l’affirme – aussi bien aux chercheurs indépendants qu’aux États ou grands groupes industriels soucieux de créer leur propre IA souveraine ?
Pour certains influenceurs américains, ce choix stratégique est le bon : selon David Sacks, « un pan significatif du marché mondial va préférer la personnalisation, le coût et le contrôle qu’offre l’open source ». Mais Reflection AI n’apparaît-elle pas, paradoxalement, comme un produit d’élite, vendu d’abord à ceux qui ont les moyens d’en profiter, plutôt qu’un projet de fédération réellement démocratique de l’IA ?
Dans un contexte géopolitique tendu, où la compétition technologique avec la Chine s’intensifie, Reflection AI affirme que la souveraineté américaine passe par le développement d’alternatives domestiques crédibles. Reste que la startup n’a pour l’instant pas livré la moindre brique publique de son ambitieux projet. Faut-il croire à une révolution imminente ? Ou n’est-ce qu’un lever de rideau bien orchestré pour rassurer investisseurs et législateurs en attendant la livraison réelle d’une IA “ouverte” ?
La ruée vers l’open source IA sera-t-elle dictée par l’ingéniosité de quelques chercheurs venus des GAFAM, ou le nerf de la guerre restera-t-il la transparence et le partage radical des avancées, comme le réclament les défenseurs de l’open source à la Hugging Face ?
Source : Techcrunch
