Pour Yan Junjie, de MiniMax, les 5 % restants de l'écart de l'IA chinoise sont les plus difficiles
Yan Junjie, fondateur de la startup chinoise d’IA MiniMax, décrit sans détour la position des grands modèles de langage de son pays face aux meilleurs modèles américains. Dans un récent épisode du podcast britannique Invest in Progress, il a déclaré au gérant d’investissement de Scottish Mortgage, Lawrence Burns, que les modèles chinois de premier plan avaient déjà parcouru environ 95 % de la distance qui les sépare des meilleurs systèmes américains. Les 5 % restants, a-t-il soutenu, pourraient s’avérer plus difficiles à combler que tout ce qui a précédé.
La conversation a été enregistrée après que Burns s’est rendu en Chine en décembre 2025 et y a rencontré Yan en personne. Ce qui est resté à l’investisseur, ce n’est pas une démonstration de produit mais un chiffre : l’estimation selon laquelle l’écart entre les meilleurs modèles des deux pays est d’environ 5 %. La formulation de Yan fait de ce petit chiffre le problème central de l’IA chinoise plutôt qu’un motif de triomphe. Le dernier segment, selon lui, est celui où se concentrent l’ingénierie la plus difficile et l’incertitude la plus profonde.
Cette vision correspond à l’état d’esprit général du secteur chinois de l’IA, où les entreprises ont passé les deux dernières années à publier des modèles à un rythme effréné et à revendiquer une parité de benchmarks avec leurs rivaux américains, pour découvrir ensuite que le dernier gain de qualité est le plus coûteux. MiniMax a elle-même traversé ce cycle. L’entreprise a livré une série de modèles destinés à la fois aux applications grand public et aux outils pour développeurs, et elle a reconnu publiquement la pression de suivre des concurrents bien mieux financés.
Le chiffre de 5 % compte aussi parce qu’il reformule la manière dont on parle de la course à l’IA. Si les meilleurs modèles chinois se situent déjà à quelques points de la frontière, alors la compétition ne porte plus sur le rattrapage en capacités brutes, mais sur la fiabilité, le coût et le travail peu glamour consistant à rendre les modèles dignes de confiance dans des déploiements réels. L’argument de Yan est que cette dernière phase récompense des forces différentes de celles de la course effrénée qui l’a précédée.
La position de MiniMax n’est pas celle d’un géant. L’entreprise évolue aux côtés d’acteurs chinois plus grands et subit les mêmes contraintes sur les puces avancées qui pèsent sur tout le secteur national. Elle a néanmoins conservé une forte visibilité, et la volonté de son fondateur de chiffrer précisément l’écart — et de dire que le plus dur reste à venir — est inhabituelle dans un secteur où les dirigeants préfèrent souvent parler de percées.
Pour les lecteurs du monde entier, l’entretien offre une évaluation franche, rare, de l’intérieur de la communauté chinoise qui construit des modèles. Burns, dont la société investit à l’échelle mondiale, en a retiré l’impression que l’écart est réel mais étroit. La question que laisse ouverte l’argument de Yan est ce qu’il faut réellement pour combler cette ultime marge : plus de puissance de calcul, de meilleures données, des méthodes d’entraînement plus intelligentes, ou simplement du temps.
Yan n’a pas donné de calendrier pour combler les 5 % restants, et son évaluation est un jugement, non un résultat mesuré. Mais la formulation risque de faire son chemin. À mesure que les laboratoires chinois publieront leur prochaine génération de grands modèles de langage, le secteur observera si la distance à la frontière continue de se réduire ou si, comme le suggère Yan, le dernier segment s’avère le plus long.