Un traqueur amateur date 20 modèles d'IA, l'usage des modèles chinois bondit

La page s'appelle « How stale is your AI? ». Elle fait ce que la plupart des billets de lancement ne font pas : séparer le jour où un modèle est sorti du jour où ses données d'entraînement se sont arrêtées.

Le traqueur stale.jock.pl, posté sur Hacker News le 16 septembre, couvre 20 modèles répartis sur 8 laboratoires, avec des compteurs en direct depuis chaque date. Dix des 20 affichent une coupure d'entraînement que le laboratoire publie réellement. Tout l'intérêt tient à l'écart entre les deux dates. GPT-6 Astra, par exemple, est sorti le 3 septembre 2026 et ses données d'entraînement s'arrêtent au 30 avril 2026 : le modèle avait donc quatre mois de retard le premier jour, selon la page. La qualité de la documentation est très inégale. Anthropic, Google DeepMind, Meta, OpenAI et xAI ont une coupure publiée pour au moins un modèle de la page, selon le traqueur, soit 5 laboratoires sur 8. Les modèles Mistral AI et Alibaba qui y figurent affichent « Not established ». La page précise qu'il s'agit d'un blanc dans les sources vérifiées du fournisseur, et non de la preuve qu'aucune coupure n'existe.

« Un modèle peut sortir en septembre et cesser de lire en avril, ce qui veut dire qu'il a cinq mois de retard le jour de son lancement. »

La page rapporte aussi une expérience sur le comportement de recherche : plus de 2000 appels sur 16 modèles, chacun doté d'un outil de recherche web. Les modèles de pointe ont tranché correctement presque à chaque fois. Les plus faibles, eux, répondaient de mémoire à des questions déjà tranchées, alors que la réponse avait changé entre-temps, et cherchaient sur le web des choses comme le point d'ébullition de l'eau. Le résumé de l'auteur sur ce mode de défaillance est direct : « J'ai donné un bouton de recherche à 16 modèles d'IA et demandé qui est le roi de Norvège. Cinq ont nommé un mort. »

Les données d'usage vont dans l'autre sens

La fraîcheur est une grille de lecture. L'adoption en est une autre, et les chiffres y bougent plus vite. Les modèles d'IA chinois sont passés d'une petite part d'usage à une majorité sur deux grandes plateformes de développeurs qui orientent le trafic vers différents fournisseurs, selon des données d'usage transmises à CNBC et rapportées le 26 septembre. Sur OpenRouter, les modèles chinois ont représenté 57 % à 67 % des tokens utilisés la semaine du 14 septembre, contre 6 % à 13 % en février. Sur Vercel, leur part est montée à 55 % en août, contre 11 % en janvier.

Les chiffres d'OpenRouter couvrent des entreprises des États-Unis, d'Europe et de ce qu'il appelle le « Sud global », 82 pays d'Amérique centrale et du Sud, d'Afrique et d'Asie. Vercel n'a pas précisé de répartition géographique, indique CNBC. Ces dernières semaines, les entreprises du Sud global ont été les plus gros utilisateurs de modèles chinois sur le système d'OpenRouter : 67 % de leurs tokens vont vers des modèles chinois. Environ la moitié des tokens de la plateforme viennent d'entreprises américaines.

Le prix est le facteur avancé. Peter Walker, responsable des analyses chez OpenRouter, a déclaré à CNBC que les modèles chinois open source sortis cette année « peuvent réellement tenir des cas d'usage agentiques avancés, surtout en programmation, ce qui n'était tout simplement pas vrai fin 2025 », et qu'ils sont « extrêmement rentables comparés à la plupart des modèles des laboratoires américains ». Harpreet Arora, responsable de l'infrastructure agentique chez Vercel, a déclaré que les modèles chinois « deviennent assez capables pour davantage de tâches à un coût bien plus faible ».

La couche politique s'épaissit. CNBC rapporte que deux commissions de la Chambre des représentants américaine enquêtent sur l'impact de l'adoption croissante des modèles chinois, et que l'IA a été un point central lorsque le président Donald Trump et le président Xi Jinping se sont rencontrés cette semaine. Daniel Remler, chercheur senior au Center for a New American Security, a déclaré à CNBC que « la préoccupation ultime est que l'intégration des modèles d'IA chinois tire des pays dans une sphère d'influence technologique chinoise qui se durcit en alignement géopolitique ».

À côté, les éditeurs d'entreprise continuent de construire sur des poids ouverts américains. Salesforce a annoncé Koa le 15 septembre, un modèle de raisonnement CRM entraîné après coup à partir de NVIDIA Nemotron 3 Super sur un jeu de données synthétique modélisé sur près de trois décennies de déploiements CRM. Salesforce affirme que Koa égale ou dépasse les performances des principaux modèles sur son benchmark CRM avec trois fois moins d'erreurs, et qu'il contrôle les poids et exécute l'inférence à l'intérieur de son propre périmètre de confiance. Le modèle entre en pilote client avec 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine et Xero.

Retour au traqueur : le conseil pratique vise les agents plutôt que les humains. Collez quelques lignes dans le fichier AGENTS.md ou CLAUDE.md qu'un agent lit déjà, pour lui dire d'aller chercher models.json avant de présenter un modèle, une version ou une date comme actuels. L'export contient la date de sortie, la coupure publiée et un lien source par modèle. « Un modèle est une pauvre source sur les modèles », dit la page.