ChatGPT vs DeepSeek : la nouvelle rivalité qui secoue le monde de l’IA

Le paysage de l’intelligence artificielle (IA) est en pleine effervescence, et la compétition se joue sur tous les fronts. Parmi les principaux acteurs, ChatGPT et DeepSeek se disputent aujourd’hui la place de leader en matière de génération de texte, de raisonnement mathématique, de compréhension de code et de capacité d’apprentissage. Dans cet article, nous allons plonger au cœur de cette « rivalité » en expliquant comment fonctionnent ces modèles, à quoi correspondent les fameux benchmarks qui permettent de les évaluer, et surtout, pourquoi disposer d’un modèle open source à l’état de l’art constitue une véritable révolution pour l’innovation. Enfin, nous aborderons la question qui anime toutes les discussions : qui est le plus performant entre ChatGPT et DeepSeek ?

---

1. Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage (LLM) ?

Avant d’entrer dans le vif du sujet, commençons par un petit rappel sur ce qu’est un LLM (Large Language Model). Ce terme désigne un modèle de grande taille (des milliards de paramètres) entraîné pour traiter le langage naturel. En pratique, un LLM peut comprendre et générer du texte, traduire automatiquement, répondre à des questions complexes, résoudre des problèmes mathématiques ou encore rédiger du code informatique.

• ChatGPT, développé par OpenAI, est l’un des modèles les plus connus grâce à son interface de chatbot très accessible, qui a popularisé la notion de dialogue homme-machine intelligent.
• DeepSeek, développé par l’équipe de DeepSeek AI, est un ensemble de nouveaux modèles aux capacités de raisonnement avancé. L’un des points les plus marquants de DeepSeek réside dans sa stratégie d’entraînement basée sur le renforcement (Reinforcement Learning, RL), et dans la mise à disposition open source de certains de ses modèles.

Ces deux modèles, ChatGPT et DeepSeek, excellent dans de nombreux scénarios : ils peuvent rédiger des articles de blog, fournir des explications détaillées à des problèmes scientifiques, faciliter la génération de code ou encore gérer des calculs mathématiques complexes. Toutefois, de subtiles différences se dégagent dans leurs performances globales, dans leur architecture et dans leur philosophie de déploiement (propriétaire vs open source).

---

2. Comment naît la rivalité « ChatGPT vs DeepSeek » ?

L’essor des LLM a entraîné une course à la performance qui se joue autant dans les laboratoires de recherche que sur les plateformes de démo en ligne. ChatGPT et DeepSeek (en particulier les versions DeepSeek-R1, DeepSeek-R1-Zero, et leurs versions distillées sur des bases Qwen ou Llama) se sont imposés comme des références.

Cette rivalité provient principalement de la comparaison de leurs résultats sur des benchmarks variés, mais aussi de la philosophie sous-jacente :

• OpenAI propose une version partiellement fermée de ses modèles, offrant un accès via API payantes, tout en gardant secrètes certaines parties du code et des données d’entraînement.
• DeepSeek, à l’inverse, propose des modèles open source, accessibles à tous, et encourage la communauté à proposer des améliorations, à expérimenter et à construire dessus.

L’affrontement « ChatGPT vs DeepSeek » n’est donc pas seulement une guerre de chiffres et de scores : c’est aussi une bataille d’éthique et de méthodes, entre deux visions du partage et de l’innovation en IA.

---

3. Les benchmarks : comment mesure-t-on la performance d’un LLM ?

Pour savoir qui est le plus performant entre ChatGPT et DeepSeek, on utilise des benchmarks. Mais qu’est-ce qu’un benchmark exactement ? Il s’agit d’une série de tests standardisés, conçus pour évaluer différentes compétences d’un modèle : compréhension de texte, raisonnement logique, résolution de problèmes mathématiques, génération de code ou performance sur des questions de culture générale, etc.

Voici quelques exemples de benchmarks et à quoi ils correspondent, en version vulgarisée :

1. MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
   • Imaginez un énorme quiz regroupant des milliers de questions sur des sujets très variés : biologie, histoire, informatique, mathématiques, etc.
   • Le score pass@1 (ou exact match) représente la capacité du modèle à répondre juste du premier coup.
   • L’objectif est de vérifier si la machine possède une culture générale large et solide.
2. MATH-500 et AIME
   • Ces benchmarks se concentrent sur les problèmes de mathématiques, souvent d’un niveau proche des compétitions de math pour lycéens.
   • Le but est de mesurer les compétences de raisonnement logique et la capacité à manipuler des formules complexes.
   • Les modèles doivent non seulement trouver la bonne réponse, mais également être capables de raisonner pas à pas, ce qui se rapproche du fonctionnement humain.
3. Codeforces et LiveCodeBench
   • Évaluer la capacité de génération et de compréhension de code informatique.
   • Codeforces est une plateforme de programmation compétitive où l’on mesure le rating d’un modèle, à l’image d’un joueur d’échecs qui grimperait dans le classement.
   • LiveCodeBench propose des exercices variés, parfois en plusieurs langages, permettant d’observer la capacité du modèle à fournir un code correcte et efficient.
4. Drop, GPQA-Diamond, SimpleQA
   • Des tests centrés sur la compréhension de texte et la capacité à répondre à des questions.
   • L’aspect fondamental ici est de voir si le modèle est capable de faire des inférences, de retenir des détails, de relier des informations entre elles et de manipuler du texte complexe.
5. CLUEWSC, C-Eval, FRAMES
   • Des benchmarks multilingues (notamment en chinois) pour tester les modèles sur d’autres langues que l’anglais.
   • Certains mettent l’accent sur la désambiguïsation de références ou la compréhension fine du contexte linguistique.

Les résultats issus de ces différents benchmarks sont compilés et comparés. Les concepteurs et la communauté peuvent alors constater les forces et faiblesses de chaque LLM. Dans la plupart des tableaux de scores, on retrouve ChatGPT, GPT-4, Claude (Anthropic), DeepSeek (et ses variantes) et parfois d’autres modèles open source (LLaMA, Qwen, Falcon, etc.).

---

4. Les spécificités de DeepSeek : un focus sur le raisonnement

Pourquoi tant de bruit autour de DeepSeek ces derniers temps ? La réponse réside dans les nouveautés qu’il apporte sur le plan du raisonnement et de la longue génération (jusqu’à 128K tokens pour DeepSeek-R1). Plusieurs éléments rendent ce modèle particulièrement intéressant :

1. Utilisation du renforcement (RL) à grande échelle
   DeepSeek-R1-Zero, par exemple, est entraîné uniquement via du renforcement, sans passer par la phase de supervision classique. Les concepteurs ont constaté que le modèle, soumis à de vastes espaces de recherche, développait naturellement des stratégies de réflexion comme la vérification ou la réflexion introspective.
   • Cette approche illustre que les LLM peuvent apprendre à manipuler leur « chaine de raisonnement » (Chain of Thought) de façon très efficace, simplement en étant encouragés à trouver la bonne réponse.
2. Pipeline combinant SFT et RL
   DeepSeek-R1, dans son entraînement complet, combine finalement la Supervised Fine-Tuning (SFT) et le Reinforcement Learning en deux étapes, pour explorer les meilleures stratégies de raisonnement et s’aligner sur les préférences humaines. Cela lui donne une robustesse et une politesse accrues lors du dialogue, tout en lui conservant ses capacités de réflexion approfondie.
3. Distillation de modèles plus petits
   DeepSeek AI propose aussi des versions distillées (de 1,5B à 70B de paramètres), basées sur des fondations telles que Llama3 ou Qwen2.5. La distillation signifie que l’on transfère tout ou partie des connaissances d’un gros modèle vers un plus petit. L’intérêt ? Permettre à la communauté de déployer des modèles moins gourmands en ressources, mais conservant une excellente performance.
4. Open Source à l’état de l’art
   Contrairement à ChatGPT (qui reste principalement propriétaire), DeepSeek met à disposition du public son code et ses poids de modèles (pour la plupart). C’est un avantage majeur pour les chercheurs, entreprises, ou indépendants : la transparence et la flexibilité ouvrent la voie à la personnalisation et à l’innovation.

---

5. Pourquoi un modèle open source à l’état de l’art est une révolution ?

L’open source n’est pas nouveau dans le monde de l’informatique, mais c’est une réelle révolution pour ce qui est des modèles d’intelligence artificielle de très grande taille. En effet, l’entraînement de ce type de modèle demande des ressources considérables (puissance de calcul, données massives, expertises multiples). Historiquement, seuls de grands laboratoires privés ou académiques pouvaient se le permettre.

Aujourd’hui, la publication open source de DeepSeek-R1 et de ses variantes ouvre des perspectives inédites :

1. Démocratisation de l’IA
   Tout développeur, data scientist ou hobbyiste peut télécharger le modèle, l’exécuter en local (même si cela nécessite encore du matériel conséquent pour les plus grosses variantes), ou l’héberger sur le cloud.
2. Amélioration collaborative
   Les progrès en IA reposent largement sur l’échange d’idées. En rendant le modèle accessible, la communauté peut découvrir de nouvelles optimisations, soumettre des patchs, entraîner des versions spécialisées ou tester de nouvelles méthodes d’apprentissage.
3. Transparence et contrôle
   Avec un modèle open source, vous savez exactement comment il fonctionne : quelles données ont servi à l’entraînement, quel est le code, comment il est régulé. Vous pouvez également le régler sur mesure pour des usages sensibles, en maîtrisant l’ensemble des paramètres de sécurité.
4. Stimulation de l’innovation
   L’ouverture d’un modèle de pointe stimule l’écosystème en permettant l’émergence de nouveaux outils basés sur ce dernier. Par exemple, des applications dédiées à la santé, à la finance, à l’éducation ou à la création artistique peuvent bénéficier directement d’un modèle pré-entraîné gratuitement, plutôt que de payer des services propriétaires.

En somme, un modèle open source à l’état de l’art comme DeepSeek-R1 se pose en véritable accélérateur de R&D, laissant espérer une plus grande inclusivité et une diversité d’applications jamais vues jusqu’à présent.

---

6. Les résultats sur les benchmarks : qui est le plus performant entre ChatGPT et DeepSeek ?

Passons à la question qui alimente la rivalité : ChatGPT vs DeepSeek, lequel obtient les meilleurs scores ?

Il est essentiel de rappeler que ChatGPT a évolué en plusieurs versions (GPT-3.5, GPT-4…) et que DeepSeek décline également ses itérations (DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1, DeepSeek-R1-Distill avec différentes tailles). Les résultats varient donc selon les versions comparées.

Toutefois, pour vulgariser, retenons les grandes tendances :

• Sur la compréhension en langage naturel (MMLU, FRAMES, etc.), ChatGPT reste généralement très compétitif. DeepSeek-R1, avec son pipeline de formation mixte (SFT + RL), s’en sort également extrêmement bien. Les écarts oscillent souvent entre 1 et 5 points de pourcentage selon les tests.
• Sur les tâches de raisonnement mathématique (MATH-500, AIME), DeepSeek-R1 affiche parfois de meilleurs scores que ChatGPT, notamment quand il faut mener un raisonnement détaillé ou manipuler de gros contextes. Les pass@1 sur AIME dépassent parfois 70-80 % pour DeepSeek-R1, une performance impressionnante.
• Sur la génération de code (Codeforces, LiveCodeBench), ChatGPT se défend très bien, surtout en code Python, JS, etc. DeepSeek-R1 commence à rivaliser, avec des taux de réussite pass@1 se rapprochant voire dépassant ceux de ChatGPT dans certains cas. Sur Codeforces, par exemple, on voit DeepSeek-R1 atteindre un rating supérieur à 2000, ce qui correspond à un très bon niveau compétitif.
• Sur les questions ouvertes ou culturelles (GPQA-Diamond, SimpleQA), les résultats peuvent fluctuer beaucoup d’un set de questions à l’autre. ChatGPT reste particulièrement fort sur la diversité des domaines culturels, mais DeepSeek continue de s’améliorer.

En conclusion, la réponse n’est pas tranchée : sur certaines tâches, ChatGPT tient encore la corde, notamment grâce à son infrastructure propriétaire robuste et l’ensemble massif de données dont il dispose. Sur d’autres, DeepSeek le surpasse, en particulier quand il s’agit de raisonnement mathématique, de manipulations complexes de code ou de contextes longs. En outre, l’aspect open source de DeepSeek lui confère un potentiel d’amélioration rapide par la communauté.

---

7. Comment crée-t-on un benchmark ? La vulgarisation

Puisque la question revient souvent : comment conçoit-on un benchmark en IA ?
Pour vulgariser, disons qu’il existe plusieurs étapes fondamentales :

1. Définir la compétence à évaluer : raisonnement mathématique, connaissance générale, logique, compréhension de code, etc.
2. Rassembler un jeu de données représentatif : des questions, des problèmes, des extraits de textes ou de code. Les organisateurs veillent à couvrir plusieurs difficultés et types de formulations.
3. Établir un protocole de test : par exemple, on pose chaque question au modèle 3 fois (ou 64 fois pour estimer un pass@1 ou pass@k).
4. Évaluer la réponse : on compare la sortie du modèle à la réponse correcte. Cela peut être un score F1 (pour les questions ouvertes), un score exact (pass@1), un rating, etc.
5. Publier les résultats : afin que d’autres chercheurs puissent reproduire et comparer.

Les benchmarks ne sont pas fixes : ils évoluent avec le temps, de nouvelles questions s’ajoutent, de nouvelles méthodes de mesure apparaissent (par exemple, la prise en compte de la cohérence du raisonnement plutôt que seulement la réponse finale), et la barre se relève. C’est un processus continu qui reflète l’avancée rapide du domaine.

---

8. L’avenir : vers une spécialisation des LLM ?

À l’heure actuelle, ChatGPT vs DeepSeek est une compétition principalement axée sur la polyvalence générale et la qualité de la compréhension/langage. Toutefois, on voit naître une spécialisation croissante des LLM. Les futurs modèles pourraient se focaliser sur des domaines encore plus précis :

• Modèles dédiés à la biologie moléculaire, capables de raisonner en chimie, en pharmacologie.
• Modèles focalisés sur la finance ou l’analyse de risques dans l’assurance.
• Systèmes maîtrisant parfaitement le code bas niveau ou des langages marginaux (Fortran, Cobol, langage de smart contracts…).
• Agents conversationnels calibrés pour l’enseignement ou la psychologie.

Dans ce contexte, les méthodes novatrices de DeepSeek — notamment la distillation d’un modèle expert vers un plus petit, ou l’entraînement direct via le RL — ouvrent de nouvelles possibilités. Les entreprises et les chercheurs pourront prendre le modèle DeepSeek-R1 ou ChatGPT comme base, puis peaufiner leurs propres versions « verticales ».

---

9. Conclusion : la science dit-elle qui gagne la bataille ?

Qui est le plus performant entre ChatGPT et DeepSeek ? La réponse courte est : cela dépend des tâches et des versions de chaque modèle. La science dispose de benchmarks multiples qui, globalement, montrent qu’ils sont tous deux très puissants, avec un léger avantage pour ChatGPT ou DeepSeek selon le test ou la langue concernée.

Au-delà du score brut, deux facteurs sont déterminants :

1. Accessibilité : ChatGPT reste simple d’utilisation via l’interface web d’OpenAI et l’API, mais le code reste fermé. DeepSeek, lui, propose un accès open source, favorisant une appropriation plus fine par les développeurs et la communauté.
2. Philosophie d’innovation : ChatGPT doit son succès à son déploiement massif et à son marketing efficace, tandis que DeepSeek incarne un mouvement où la coopération et le partage sont moteurs. Les communautés open source, déjà habituées à ces dynamiques, s’enthousiasment pour cette approche.

En fin de compte, ChatGPT vs DeepSeek est moins une lutte qu’une opportunité de voir grandir l’écosystème de l’intelligence artificielle. Les deux modèles évoluent rapidement, se nourrissent parfois mutuellement (par rétro-ingénierie ou par inspiration), et stimulent la recherche. Le grand gagnant est le public, qui bénéficie d’une concurrence saine et d’innovations accélérées.

Un futur de collaboration

Il faut noter qu’à mesure que la recherche progresse, les équipes derrière chaque projet s’inspirent des découvertes des autres. Aujourd’hui, rien n’empêche un utilisateur d’expérimenter ChatGPT pour des tâches rapides, et de recourir à DeepSeek-R1 ou à ses variantes distillées pour des besoins spécifiques ou hors ligne.

La révolution open source que propose DeepSeek est peut-être le changement le plus marquant dans cette course : permettre à un plus large public d’examiner le cœur même d’un modèle de pointe, de le modifier et de le faire avancer. Ceci ouvre la voie à la création d’applications IA vraiment novatrices, que ce soit dans l’éducation, la recherche scientifique, le développement logiciel ou le domaine artistique.

---

10. Vers plus de diversité et d’inclusion

Avec l’ouverture de DeepSeek-R1, un écosystème entier se construit. Des développeurs du monde entier peuvent se saisir du modèle, le traduire, l’affiner, le déployer sur des domaines niche. Là où ChatGPT impose encore des barrières (licence, budgets, limitations d’API), DeepSeek encourage l’appropriation directe et la transparence. Cela ne signifie pas que ChatGPT est obsolète ou condamné — OpenAI reste un acteur majeur, soutenu par d’énormes moyens. L’effervescence concurrente profite à tous : l’innovation s’accélère, et les utilisateurs disposent désormais d’un plus large choix.

ChatGPT vs DeepSeek est un thème qui devrait donc continuer à faire parler de lui, mais peut-être verrez-vous bientôt apparaître de nouveaux défis : des entreprises ou des universités lanceront leurs propres concurrents, tirant parti des avancées open source. L’écosystème IA deviendra plus riche, plus diversifié, et l’on aura potentiellement moins de dépendance vis-à-vis d’un unique fournisseur.

---

11. En résumé

• ChatGPT a été le premier grand modèle de langage massivement adopté, excelle dans le dialogue général et offre une interface utilisateur conviviale. Cependant, il reste propriétaire, et son code ainsi que certaines parties de ses données d’entraînement demeurent opaques.
• DeepSeek propose un éventail de modèles (DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1, DeepSeek-R1-Distill) qui montrent des performances de pointe, notamment en mathématiques, en code et dans la gestion de très longs contextes.
• L’approche open source de DeepSeek bouleverse la donne : elle crée un précédent dans le domaine des LLM à grande échelle, permettant à la communauté de contribuer, de comprendre et d’innover sur un socle de recherche très solide.
• Sur les benchmarks, la comparaison ChatGPT vs DeepSeek montre des résultats proches ou qui se surpassent mutuellement selon les scénarios. Aucun modèle n’est définitivement « le meilleur », la compétition restant vive et évolutive.
• Pour comprendre la performance, il faut plonger dans les benchmarks et prendre en compte les spécialisations : code, mathématiques, réponses argumentées, contextes longs, etc. L’évaluation se fait à travers des protocoles rigoureux, quoique perfectibles, et sujets aux évolutions constantes de la recherche.

En somme, qui est le plus performant entre ChatGPT et DeepSeek ? Il n’y a pas de réponse unique et immuable, mais la confrontation entre ces deux modèles bénéficie assurément à la communauté IA dans son ensemble. Grâce à cette émulation, nous profitons d’avancées techniques fulgurantes et d’un écosystème de plus en plus riche. Et si l’on doit retenir un point essentiel, c’est que l’ouverture de DeepSeek semble marquer un tournant majeur : désormais, l’innovation et la création de nouveaux usages ne sont plus réservées aux seules mains des grandes entreprises, mais deviennent accessibles à toutes et à tous.

Le dernier mot revient à la démocratisation : plus il y aura de modèles open source compétitifs, plus la variété des applications et l’accessibilité à l’IA progresseront. ChatGPT a montré la voie au grand public, DeepSeek enfonce le clou pour les communautés open source, et l’avenir s’annonce passionnant pour les passionnés d’intelligence artificielle et d’innovation.