Le tableau de bord de la course mondiale à l’IA vient d’être mis à jour, et ce n’est pas celui que la Silicon Valley espérait. Les modèles d’IA open-weight développés en Chine représentent désormais 41 % de tous les téléchargements sur Hugging Face, le plus grand dépôt mondial de modèles d’IA, contre 36,5 % pour les modèles développés aux États-Unis pendant la période allant de février 2025 à février 2026.
Le PDG de Hugging Face, Clément Delangue, s'est exprimé sur cette tendance, soulignant la domination croissante de la Chine dans l'écosystème des modèles ouverts. Lors d'une période de mesure précédente se terminant en août 2025, les modèles chinois avaient un avantage plus faible, à 17 % contre 15,8 % pour les modèles américains.
Les chiffres de téléchargement racontent une histoire claire
Les laboratoires chinois d’intelligence artificielle, comme Alibaba avec sa série Qwen et Zhipu AI avec sa famille GLM, publient des modèles qui rivalisent avec ou surpassent leurs homologues américains sur les benchmarks industriels. Ces laboratoires chinois appliquent des licences permissives à leurs modèles, facilitant leur déploiement commercial sans la charge juridique qui accompagne parfois les alternatives américaines.
Lorsque les modèles américains n'ont pas pu répondre, un modèle chinois l'a fait
Delangue a partagé une anecdote frappante qui souligne pourquoi ce changement importe au-delà des graphiques de téléchargement. En juillet 2026, Hugging Face a lui-même fait l'objet d'une cyberattaque. L'entreprise s'est d'abord tournée vers des modèles d'IA développés aux États-Unis pour aider à la réponse. Ils n'ont pas suffisamment bien fonctionné, entravés par des mécanismes de sécurité qui limitaient leur utilité dans un scénario à haute pression et adversarial.
Hugging Face a donc fait appel au modèle GLM 5.2 de Zhipu AI, qui a géré la tâche efficacement.
Ce que cela signifie pour le paysage concurrentiel
L'argument de Delangue repose sur trois avantages des modèles ouverts : le coût, l'accessibilité et l'efficacité de déploiement. Les modèles à poids ouvert permettent aux entreprises d'exécuter l'IA localement, de les personnaliser pour des cas d'utilisation spécifiques et d'éviter les tarifs par requête des services API fermés proposés par OpenAI ou Anthropic.