DeepSeek R1 vs o3-mini (ChatGPT) : la bataille des IA qui raisonnent

L’IA de raisonnement vit une bataille sans précédent entre l’open-source chinois et la réponse low cost d’OpenAI. Avec des architectures radicalement opposées et des modèles économiques disruptifs, DeepSeek R1 et ChatGPT-o3-mini redéfinissent les règles du jeu.

Depuis quelques semaines, l’annonce du modèle open-source DeepSeek R1 a secoué l’industrie, promettant des performances comparables à ChatGPT-o1 pour 2% du coût. En réponse, OpenAI déploie o3-mini, une version optimisée intégrée à ChatGPT, gratuite pour tous. Deux philosophies s’affrontent : l’efficacité frugale venue de Chine contre l’agilité stratégique de la Silicon Valley.

Architecture : deux visions de l’efficacité

DeepSeek R1, basé sur une architecture Mixture of Experts (MoE), active dynamiquement 37 milliards de paramètres parmi 671 milliards. Cette approche modulaire, inspirée du cerveau humain, permet de spécialiser des « experts » par tâche tout en minimisant la consommation énergétique.

À l’inverse, ChatGPT-o3-mini utilise un transformeur dense de 200 milliards de paramètres toujours actifs. Si moins flexible, cette structure homogène simplifie l’intégration dans ChatGPT, avec un temps de réponse réduit de 24% par rapport à o1-mini.

Les performances dans les benchmarks clés

Sources : LiveBench, OpenAI, DeepSeek

Modèles économiques : la guerre de la gratuité est relancée

Par souci de justesse, nous nous concentrerons sur la version gratuite de ChatGPT afin de la comparer à DeepSeek qui, lui, ne propose pas d'abonnement payant. Pour répondre à R1 et éviter l'érosion de sa base utilisateurs, OpenAI offre aux non-abonnés un accès à o3-mini via le bouton Raisonner, avec un quota de 10 requêtes/heure. On pourrait croire que c'est peu, mais il s'agit d'une évolution notable par rapport à ce qu'a historiquement proposé OpenAI pour ses nouveaux modèles, d'autant que ces derniers sont généralement bloqués derrière les tiers payants…

Interface et fonctionnalités

L’interface unifiée web/mobile de ChatGPT mise sur la simplicité immédiate. L’authentification obligatoire (via compte Google, Apple ou e-mail) garantit une synchronisation multiplateforme, mais soulève des questions sur la collecte de données. Les abonnements Plus (20€/mois) et Pro (200€/mois) hiérarchisent nettement les fonctionnalités : seuls les payants exploitent pleinement o3-mini-high pour les requêtes complexes nécessitant plus de temps d'inférence.

À l’opposé, DeepSeek R1 privilégie un terminal textuel minimaliste, accessible en se connectant sur sa plateforme ou anonymement via des plateformes tierces (HuggingFace, OpenRouter). Dans les deux cas, vous trouvez d'abord une interface Web que DeepSeek n'a eu aucun scrupule à plagier sur son concurrent, mais qui fait le travail ! Les applications mobiles offrent une accessibilité accrue grâce à leurs fonctionnalités limitées. Cette simplicité facilite leur utilisation. Pour ChatGPT, on trouve toujours cette interface qui l'accompagne depuis mi-2024 et qui commence un peu à être surchargée, la faute à l'ajout permanent de fonctions sans refonte majeure de la mise en page depuis son lancement.

ChatGPT : 2 ans de maturité pour le chatbot d'OpenAI

Le service d'OpenAI a eu le temps de gagner en maturité en deux ans. De simple interface textuelle pour converser avec des modèles de langage, ChatGPT s'est transformé en un produit à part entière avec une direction claire prise par OpenAI pour l'emmener au-delà du classique chatbot. Cela se reflète désormais dans sa version gratuite qui montre clairement sa supériorité sur DeepSeek avec la prise en charge d'images dans ses formats d'entrée.

L'ajout de fonctions comme Canevas permet d'éditer et d'exécuter du code React directement dans l'interface, tandis que les instructions personnalisées offrent un contrôle accru sur la personnalité et le style de réponse du chatbot. La possibilité d'organiser ses conversations en projets facilite la gestion des flux de travail créatifs et professionnels. Face à cette richesse fonctionnelle, DeepSeek conserve une approche minimaliste centrée sur l'efficacité technique pure, mais amputée de la richesse fonctionnelle à laquelle la cohorte de chatbots sortis ces deux dernières années nous ont habitués.

Recherche Web comparée

Les chatbots proposent tous deux gratuitement une recherche Web afin de pallier aux limitations de leurs bases de connaissance respectives. Si OpenAI explique combiner son propre moteur d'indexation aux technologies de Microsoft pour récupérer ses sources, on sait peu de choses de la méthode utilisée par DeepSeek. L'objectif est ici de voir comment les modèles agrègent les sources et s'ils souffrent de biais culturels dans le choix de leurs sources.

« Quel est l’impact des algorithmes de recommandation sur la consommation culturelle ? »

DeepSeek-R1 et o3-mini abordent l’impact des algorithmes de recommandation sur la consommation culturelle avec des approches distinctes. DeepSeek-R1 est caractérisé par sa précision, ses exemples concrets (collaboration Musée Van Gogh/Pokémon, initiatives québécoises comme CEIMIA) et son analyse approfondie des mécanismes algorithmiques (homogénéisation culturelle, marginalisation des artistes locaux, influence sur la création artistique), s'appuyant sur des sources académiques et institutionnelles variées. Bien que légèrement orienté vers une critique des biais algorithmiques, DeepSeek-R1 offre une vision nuancée des enjeux. o3-mini, plus concis et objectif, équilibre opportunités (personnalisation, accessibilité) et risques (bulles de filtres, homogénéisation), mais reste général dans ses références (ex. « arxiv.org ») et moins détaillé sur les processus sous-jacents ou les initiatives correctrices. Si DeepSeek-R1 convient pour une analyse technique et documentée, o3-mini propose une synthèse claire et équilibrée pour un public cherchant une introduction globale au sujet.

« La renaissance des vinyles et cassettes : nostalgie ou résistance à la numérisation ? »

DeepSeek-R1 et o3-mini abordent la question sous des angles complémentaires, mais présentent des lacunes spécifiques. DeepSeek-R1 intègre des données économiques précises (coûts de production des cassettes à 2,80$ contre celui des vinyles à 6,92$, stratégies marketing d'artistes comme Taylor Swift) et cite des études sectorielles (impact des pénuries de production), mais ne mentionne pas d'entretiens directs avec des collectionneurs ou artistes pourtant évoqués dans les sources (initiatives québécoises, témoignages d'experts). o3-mini s'appuie davantage sur des articles culturels (analyse du Monde sur la "marchandisation émotionnelle", WSJ sur la Gen Z) et évoque les ventes de vinyles sans chiffres détaillés, omettant les données économiques précises comme les marges bénéficiaires présentes chez DeepSeek-R1. Les deux modèles négligent partiellement le croisement exigé : DeepSeek-R1 privilégie les chiffres bruts aux récits subjectifs, tandis qu'o3-mini reste général sur l'aspect économique malgré ses sources culturelles diversifiées.

« Quelle est l'influence de TikTok sur les tendances musicales mondiales ? »

DeepSeek-R1 et o3-mini analysent l'influence de TikTok sur les tendances musicales avec des approches distinctes. DeepSeek-R1 s'appuie sur des données quantitatives solides, citant le Music Impact Report de Luminate (2023) qui révèle que 62% des utilisateurs américains de TikTok souscrivent à un service de streaming payant contre 43% en moyenne, et relie cela à l'étude de MIDiA Research sur la conversion des tendances TikTok en streams Spotify. Il intègre également des analyses sociologiques, évoquant la "snippétisation" de la consommation musicale décrite par Stereofox. Ses sources (rapports sectoriels, médias spécialisés comme Billboard) renforcent sa crédibilité. o3-mini, plus orienté vers les mécanismes algorithmiques, mentionne le rôle des micro-influenceurs et l'émergence de "microsongs", mais cite principalement des articles grand public (comme Business Insider) et des créateurs TikTok, limitant la profondeur analytique. Si DeepSeek-R1 combine rigueur académique et données vérifiables, o3-mini privilégie une synthèse accessible, quitte à sacrifier la diversité des sources.

Capacités de raisonnement

Exercice de code :

« Programme un composant React de liste drag-and-drop avec ces contraintes :

• Double liste (disponible/sélectionné) avec catégories pliables
• Persistance des positions après refresh via localStorage
• Animation fluide pendant le drag
• Accessibilité clavier (tab + flèches)
• N'utilise aucun package en dehors de React. Le projet doit pouvoir tourner dans un playground.
• Le composant doit gérer un tableau d'objets {id: string, name: string, category: string} et permettre le reordering entre listes et catégories. Fournis la solution la plus optimisée possible.

Voici la structure du projet :
- app.jsx
- index.js »

Aucun des deux modèles n'a su produire un code fonctionnel du premier coup. Toutefois, seul o3-mini a su proposer un débogage rapide, alors que R1 a botté en touche. Le React étant pris en charge dans Canevas, les modèles d'OpenAI sont peut-être meilleurs avec ce framework, d'où cet avantage. Notons également que DeepSeek a raisonné pendant plus de 5 minutes alors qu'une dizaine de secondes auront suffi à son rival.

Exercice d'analyse et de réflexion

"Comment l'économie mondiale réagirait-elle à la découverte soudaine d'une source d'énergie infinie et gratuite disponible uniquement dans les pays non-alignés? Modélisez les effets à 1 an et 10 ans en incluant des indicateurs contre-intuitifs."

La réponse de DeepSeek démontre une pensée systémique efficace, mais plus linéaire, se concentrant principalement sur les impacts directs et les effets en cascade immédiats. Ses projections sont précises et quantifiées (exemple: -70% pour les monnaies, +300% d'IDE), ce qui les rend plus concrètes, mais potentiellement moins nuancées. Les indicateurs contre-intuitifs sont pertinents, mais relativement prévisibles, comme l'effondrement du secteur des énergies renouvelables.

La réponse d'OpenAI o3-mini présente, elle, une analyse plus sophistiquée et nuancée des interactions systémiques, notamment dans l'identification de paradoxes comme la baisse de consommation énergétique dans les pays riches ou l'émergence de modèles « post-croissance ». Sa structure est plus académique et ses projections, bien que moins quantifiées, explorent des dynamiques plus subtiles comme la coexistence de différents modèles de croissance et les tensions géopolitiques dans un contexte d'abondance. L'analyse des effets secondaires et tertiaires est plus approfondie, rendant cette réponse plus convaincante sur le plan de la pensée complexe.

Conclusion

DeepSeek R1 et ChatGPT-o3-mini incarnent deux visions radicalement différentes de l’intelligence artificielle de raisonnement, chacune avec ses forces et ses limites. DeepSeek R1, avec son architecture modulaire Mixture of Experts, brille par son efficacité technique et son coût réduit, offrant des analyses détaillées et précises, notamment dans des domaines nécessitant des données chiffrées ou des approches académiques. Cependant, son minimalisme fonctionnel et ses lacunes en matière de sécurité ou d’intégration utilisateur en font davantage une vitrine technologique qu’un produit mature, avec tous les écueils en termes de sécurité que cela implique. À l’inverse, o3-mini s’impose par son accessibilité, sa polyvalence et sa capacité à offrir des réponses nuancées et stratégiques, bien que parfois moins détaillées. Sa riche intégration dans l’écosystème ChatGPT témoigne d’une approche orientée utilisateur et d’une maturité fonctionnelle difficile à égaler.