Alibaba Cloud déploie Qwen et de nouveaux outils d’IA à l’international

Le marché de l’intelligence artificielle ne se joue plus seulement sur la qualité d’un modèle de langage. Pour les entreprises, l’enjeu est aussi de pouvoir entraîner, héberger, relier aux données internes et déployer ces modèles avec des performances prévisibles. C’est sur cette chaîne complète qu’Alibaba Cloud entend progresser avec les annonces de son événement en ligne Spring Launch 2025, organisé le 9 avril 2025.

Le fournisseur cloud du groupe Alibaba ouvre davantage son portefeuille de modèles Qwen aux clients internationaux, améliore son infrastructure de déploiement et ajoute des fonctions d’IA à ses bases de données. Deux applications SaaS, AI Doc et Smart Studio, complètent l’ensemble. Derrière ces lancements, l’objectif est clair : réduire les obstacles techniques qui ralentissent l’adoption de l’IA générative dans les organisations, de l’expérimentation d’un assistant jusqu’à son usage dans les processus quotidiens.

Une stratégie mondiale centrée sur le cloud et les entreprises

Les nouveaux modèles sont proposés à l’international depuis les zones de disponibilité d’Alibaba Cloud à Singapour. Une zone de disponibilité désigne un environnement informatique isolé au sein d’une région cloud : les entreprises s’en servent pour héberger leurs applications en recherchant à la fois proximité géographique, continuité de service et capacité de calcul.

Cette disponibilité est importante pour les clients qui souhaitent construire des services fondés sur les grands modèles de langage d’Alibaba sans exploiter eux-mêmes l’infrastructure nécessaire. Un LLM, ou grand modèle de langage, est un système capable de comprendre et de produire du texte à partir d’énormes volumes de données. Mais, dans un cadre professionnel, le modèle seul ne suffit pas. Il faut pouvoir le connecter aux sources d’information de l’entreprise, contrôler ses coûts et répondre aux exigences de sécurité ou de localisation des données propres à chaque organisation.

Alibaba Cloud présente donc ses annonces comme un ensemble cohérent : des modèles pour générer et raisonner, une plateforme pour les mettre en production, des bases de données capables de participer à l’inférence, puis des outils prêts à l’emploi destinés aux équipes métiers.

Quels modèles Qwen deviennent accessibles aux clients internationaux ?

La famille Qwen est au cœur de cette extension. Alibaba Cloud met notamment en avant des modèles spécialisés, conçus pour des tâches où un modèle généraliste n’est pas toujours le plus efficace. Cette segmentation répond à une réalité pratique : une entreprise n’a pas les mêmes besoins pour résoudre un problème mathématique, interpréter une image, extraire des informations d’un contrat ou créer un contenu promotionnel.

Le portefeuille annoncé comprend notamment Qwen-Max, QwQ-Plus, QVQ-Max et Qwen2.5-Omni-7B. Chaque modèle se distingue par son orientation fonctionnelle.

L’expression mixture of experts désigne une architecture dans laquelle différentes composantes spécialisées, les « experts », sont sollicitées selon la requête. En théorie, cette approche peut permettre de mobiliser une forte capacité de calcul sans activer systématiquement l’intégralité du modèle. Pour les entreprises, l’intérêt potentiel est de concilier richesse des réponses et maîtrise des ressources utilisées.

QwQ-Plus et QVQ-Max illustrent une autre tendance majeure de l’IA générative : la spécialisation du raisonnement. Le premier cible les questions complexes et les tâches mathématiques. Le second traite les situations où la compréhension ne dépend pas uniquement de mots, mais aussi d’éléments visuels. Ces capacités multimodales sont particulièrement pertinentes pour des catalogues de produits, des documents numérisés, des interfaces ou des contenus destinés au commerce en ligne et au divertissement.

Il reste toutefois essentiel de distinguer les capacités annoncées d’un modèle de ses performances dans un contexte réel. La qualité d’un assistant dépend aussi des données auxquelles il accède, des consignes qui lui sont fournies, de l’interface conçue par l’entreprise et des vérifications humaines prévues pour les tâches sensibles.

PAI : pourquoi l’inférence distribuée compte pour les grands modèles

Alibaba Cloud fait aussi évoluer sa plateforme d’intelligence artificielle, PAI, pour proposer des solutions d’IA générative présentées comme évolutives et rentables. L’une des principales nouveautés concerne le PAI-Elastic Algorithm Service, ou PAI-EAS, qui reçoit des capacités d’inférence distribuée.

Le principe consiste à répartir l’exécution d’un très grand modèle sur plusieurs nœuds informatiques plutôt que de s’en remettre à une seule machine. Cette architecture multi-nœuds vise à surmonter les limites des configurations traditionnelles lorsque la taille du modèle ou le nombre de requêtes devient trop important.

Alibaba Cloud cite le déploiement de Qwen2.5-72B pour illustrer le gain attendu : la nouvelle architecture afficherait une hausse de 92 % de la concurrence et de 91 % du nombre de tokens par seconde, ou TPS. Les tokens sont les unités de texte manipulées par les modèles. Le débit en tokens par seconde est un indicateur utile pour mesurer la vitesse à laquelle un système produit une réponse.

Ces chiffres sont des résultats communiqués par le fournisseur dans le cadre de son déploiement et ne résument pas, à eux seuls, l’expérience de tous les clients. Les performances effectives varieront selon le modèle utilisé, le volume de requêtes simultanées, la longueur des réponses demandées et les ressources allouées. Ils signalent néanmoins un enjeu central : à mesure que les modèles grossissent, l’optimisation de leur exploitation devient aussi décisive que leur entraînement.

Des bases de données qui exécutent l’IA au plus près des informations

L’autre évolution structurante concerne PolarDB, le système de gestion de base de données cloud-native d’Alibaba Cloud. Celui-ci intègre désormais une capacité d’inférence IA native fondée sur Qwen. L’idée est de permettre le traitement de certaines requêtes d’IA directement là où les données sont stockées, sans devoir les déplacer vers un environnement distinct.

Éviter les transferts de données peut avoir plusieurs effets recherchés : réduire la latence, simplifier l’architecture technique et limiter les copies d’informations. Sur des jeux de données professionnels, cela peut également contribuer à une meilleure maîtrise des flux, à condition que l’entreprise paramètre correctement ses droits d’accès, sa gouvernance et ses politiques de sécurité.

Alibaba Cloud cible notamment les traitements textuels. PolarDB peut ainsi servir au développement d’agents s’appuyant sur la génération augmentée par récupération, souvent appelée RAG. Dans cette approche, le modèle ne répond pas uniquement à partir de ses connaissances générales : il récupère d’abord des passages pertinents dans une base documentaire, puis les utilise pour formuler sa réponse.

La recherche de similarité sémantique fait aussi partie des usages mentionnés. Contrairement à une recherche par mots-clés stricte, elle tente de repérer des contenus dont le sens est proche d’une requête. Une personne qui cherche une procédure sur le remboursement d’un déplacement peut ainsi retrouver un document parlant de frais professionnels, même si les mots employés ne sont pas exactement identiques.

Le data warehouse AnalyticDB bénéficie également d’une intégration avec Model Studio, la plateforme de développement d’IA d’Alibaba Cloud. L’enjeu est de rapprocher les données analytiques et la construction d’applications d’IA, deux univers longtemps gérés par des outils séparés.

AI Doc et Smart Studio, deux outils pour les usages métiers

Au-delà des services d’infrastructure, Alibaba Cloud lance deux applications SaaS. Le logiciel en tant que service, ou SaaS, désigne ici des outils accessibles comme des services en ligne, sans que le client ait à bâtir toute la couche technique sous-jacente.

AI Doc est destiné au traitement intelligent de documents. L’outil doit aider à extraire des informations et à générer des rapports personnalisés. Alibaba Cloud met en avant son utilisation avec Energy Expert, une solution du groupe dédiée à la gestion énergétique, pour faciliter le travail sur des documents tels que les rapports ESG. Ces rapports rassemblent des informations environnementales, sociales et de gouvernance, souvent dispersées dans de nombreux tableaux, annexes et documents internes.

Automatiser l’extraction ne dispense pas d’un contrôle humain. Les rapports ESG peuvent contenir des données réglementaires, financières ou réputationnelles : toute synthèse produite par IA doit donc être relue, sourcée dans les documents d’origine et validée par les équipes compétentes.

Smart Studio s’adresse davantage à la création de contenu. La plateforme prend en charge la génération texte-image et texte-vidéo, avec des usages annoncés pour le marketing et la création. Pour un acteur du commerce en ligne, cela peut signifier accélérer la production de visuels ou de vidéos à partir d’un brief. Dans le divertissement, les outils peuvent servir à préparer des supports créatifs ou à explorer des variantes de contenu.

Le gain de rapidité ne doit pas masquer les questions de droit d’auteur, de représentation fidèle des produits et de validation des messages commerciaux. Dans un environnement professionnel, l’IA générative produit des propositions : la responsabilité de leur publication demeure du côté de l’entreprise utilisatrice.

Un investissement de 53 milliards de dollars pour soutenir l’ambition cloud

Ces lancements s’inscrivent dans un mouvement d’investissement beaucoup plus vaste. Alibaba a annoncé 53 milliards de dollars consacrés à l’IA et aux infrastructures de cloud computing sur les trois prochaines années. Selon le groupe, cette enveloppe dépasse l’ensemble de ses dépenses dans l’IA et le cloud au cours de la décennie précédente.

L’ampleur de cette somme rappelle que la concurrence dans l’IA ne porte pas seulement sur les algorithmes. Elle exige des centres de données, des réseaux, des puces, de l’énergie, des outils de développement et des équipes capables d’exploiter ces ressources. Les fournisseurs de cloud cherchent ainsi à devenir des partenaires technologiques complets pour les entreprises, depuis le stockage des données jusqu’aux applications d’IA générative.

Selina Yuan, présidente d’Alibaba Cloud Intelligence, a souligné que l’IA et le cloud deviennent des composantes essentielles de la croissance mondiale et que l’entreprise veut accompagner l’évolution des besoins de ses clients. La stratégie annoncée vise donc autant l’adoption des modèles Qwen que le développement de l’infrastructure nécessaire à leur usage à grande échelle.

Ce qu’il faudra surveiller dans les prochains mois

L’offensive d’Alibaba Cloud sera jugée sur sa capacité à convertir cette offre technique en déploiements concrets à l’international. La disponibilité des modèles depuis Singapour constitue une porte d’entrée pour les clients mondiaux, mais les entreprises compareront aussi les régions cloud proposées, les exigences de résidence des données, les coûts d’inférence, les outils de sécurité et la facilité d’intégration avec leurs systèmes existants.

Il faudra également observer la maturité des usages. AI Doc et Smart Studio répondent à des besoins immédiatement identifiables, documentaires et créatifs, mais leur valeur dépendra de la qualité des résultats, de la traçabilité des contenus produits et de l’encadrement mis en place par les organisations.

Enfin, les indicateurs de performance de PAI-EAS montrent que l’infrastructure devient un terrain de différenciation majeur. Dans l’IA générative, un modèle puissant n’est utile que s’il peut répondre vite, à grande échelle et à un coût soutenable. C’est précisément sur cet équilibre entre capacité, vitesse, sécurité et coût qu’Alibaba Cloud entend faire valoir ses nouveaux outils.