Huawei et l’IA chinoise : la stratégie de long terme défendue par Ren Zhengfei

L’intelligence artificielle chinoise se joue aussi loin des démonstrations spectaculaires de chatbots et des annonces de nouveaux processeurs. Dans la vision de Ren Zhengfei, fondateur de Huawei, elle repose sur une construction patiente : accepter les retards, investir dans la science fondamentale et tirer le meilleur parti de ressources matérielles qui ne sont pas toujours les plus avancées au monde.

Cette ligne est particulièrement significative pour Huawei. Depuis plusieurs années, le groupe chinois évolue sous de fortes restrictions internationales qui compliquent son accès à certaines technologies américaines, notamment dans les semi-conducteurs avancés et les outils nécessaires à leur production. Là où ces contraintes pourraient pousser à promettre un rattrapage immédiat, Ren Zhengfei défend une méthode plus sobre : avancer problème par problème, sans confondre ambition stratégique et communication.

Ren Zhengfei refuse le récit du miracle technologique

Le discours du dirigeant tranche avec l’image parfois véhiculée d’un Huawei déjà capable de rivaliser, à tous les niveaux, avec les leaders mondiaux des puces pour l’IA. Ren Zhengfei reconnaît que les processeurs Ascend ne sont pas aussi avancés que leur réputation à l’étranger pourrait le laisser penser. Il estime en particulier que certains médias américains ont exagéré les performances de l’entreprise.

Cette réserve ne signifie pas que Huawei renonce à jouer un rôle dans l’IA. Elle précise plutôt la nature de son pari. Le groupe ne prétend pas résoudre en quelques années l’ensemble des obstacles liés aux composants, aux équipements de fabrication, aux logiciels et aux chaînes d’approvisionnement. Son objectif est de construire des capacités qui résistent dans le temps.

Cette distinction compte dans un secteur où la puissance d’un processeur, prise isolément, ne raconte qu’une partie de l’histoire. Pour entraîner ou faire fonctionner des modèles d’IA, il faut aussi des centres de données, des réseaux rapides entre machines, des logiciels capables de répartir les calculs, des outils pour les développeurs et, surtout, des usages qui justifient l’investissement. Huawei cherche donc à agir sur plusieurs de ces couches à la fois.

Les puces Ascend au cœur d’une réponse par les systèmes

Ascend désigne la famille de processeurs conçus par Huawei pour les charges de travail d’intelligence artificielle. Ces puces peuvent servir à l’entraînement de modèles ou à leur inférence, c’est-à-dire à la phase durant laquelle un modèle déjà entraîné répond à une requête, classe une image ou effectue une prédiction.

Ren Zhengfei ne présente pas ces composants comme les meilleurs du marché pris un à un. Son raisonnement porte davantage sur leur combinaison. Lorsqu’une entreprise ne peut pas acquérir les outils les plus performants, elle peut chercher à relier un grand nombre de processeurs disponibles dans des grappes de calcul, aussi appelées clusters. Le résultat dépend alors de la capacité à faire coopérer efficacement les machines.

Assembler davantage de puces n’est toutefois pas une solution magique. Un cluster doit limiter les temps d’attente entre les machines, répartir correctement la mémoire et éviter que certains processeurs restent inactifs. Il faut aussi maîtriser la consommation d’énergie, la fiabilité et le coût total de l’infrastructure. C’est précisément ici que les compétences logicielles et mathématiques mises en avant par Ren Zhengfei deviennent centrales.

Pourquoi les logiciels et les mathématiques peuvent compenser une partie du retard matériel

Dans l’IA moderne, le matériel et le logiciel sont étroitement liés. Un processeur très puissant peut être sous-exploité si les programmes ne savent pas l’utiliser efficacement. Inversement, des méthodes de calcul mieux conçues peuvent parfois obtenir des résultats comparables avec moins de mémoire, moins d’échanges de données ou moins d’opérations.

Huawei entend exploiter ce levier. Ren Zhengfei insiste sur les capacités de ses équipes en mathématiques et en software, le terme anglais couramment employé pour désigner les logiciels. Cette approche peut recouvrir plusieurs réalités : améliorer la répartition des tâches dans un cluster, adapter les modèles au matériel disponible, réduire la précision de certains calculs lorsqu’elle n’est pas indispensable, ou encore mieux organiser les données circulant entre les machines.

Pour un lecteur non spécialiste, l’idée peut se résumer ainsi : une puce est un moteur, mais l’IA a aussi besoin d’une transmission, d’un itinéraire et d’un conducteur. Les logiciels d’infrastructure jouent ce rôle d’orchestration. Ils déterminent en grande partie si une flotte de machines produit effectivement la puissance de calcul attendue.

Cette stratégie ne fait pas disparaître l’avantage des fabricants qui disposent des puces les plus avancées. Elle vise plutôt à réduire l’écart fonctionnel pour des besoins concrets, en attendant que la base industrielle et scientifique progresse. C’est une logique de résilience, plus que de démonstration immédiate.

180 milliards de yuan de R&D pour bâtir des « racines »

Le cœur de la pensée de Ren Zhengfei se trouve dans son insistance sur la recherche fondamentale. Selon les chiffres qu’il avance, Huawei investit chaque année environ 180 milliards de yuan dans la recherche et le développement, soit environ 25 milliards de dollars. Un tiers de cette enveloppe, 60 milliards de yuan, est consacré à la recherche théorique, sans attente de retour financier immédiat.

Cette part représente environ 8,34 milliards de dollars d’après l’estimation citée. L’enjeu n’est pas seulement de financer la prochaine génération de produits. Ren Zhengfei considère que, sans recherche scientifique fondamentale, une entreprise manque de « racines ». Elle peut connaître une croissance rapide grâce à des technologies existantes, mais demeure vulnérable lorsque les conditions économiques, industrielles ou géopolitiques changent.

La recherche fondamentale peut porter sur les mathématiques, les matériaux, les architectures de calcul, les communications, l’énergie ou encore les méthodes algorithmiques. Ses retombées sont difficiles à prévoir et souvent lentes à mesurer. C’est justement ce qui la distingue du développement de produits : on ne sait pas à l’avance quelle découverte deviendra un avantage industriel.

L’IA, une technologie pour les métiers plutôt qu’un outil réservé aux ingénieurs

Ren Zhengfei voit dans l’IA un changement profond pour l’humanité et estime que la Chine est bien placée pour y prendre part. Il cite les infrastructures du pays, sa base industrielle et le dynamisme de sa population comme des atouts pour cette nouvelle phase technologique.

Mais sa vision ne se limite pas au secteur informatique. Il imagine que les avancées les plus importantes viendront aussi de spécialistes d’autres disciplines. Des médecins, des ingénieurs ou des experts de terrain pourraient utiliser l’IA pour traiter des problèmes qu’aucune équipe purement technologique ne saurait formuler seule avec assez de précision.

Cette idée correspond à la manière dont l’IA se diffuse dans l’économie. Un modèle n’a de valeur que s’il est relié à des données pertinentes, contrôlé par des professionnels qui comprennent ses limites et intégré à une décision réelle. Dans la santé, par exemple, un système peut aider à analyser des informations, mais il ne remplace ni la responsabilité clinique ni les connaissances médicales. Dans l’industrie, il peut optimiser une chaîne de production, à condition que les contraintes physiques, humaines et économiques soient correctement prises en compte.

Pour Huawei, cette vision élargit le marché potentiel de l’IA bien au-delà des laboratoires et des fournisseurs de cloud. Elle suppose également de développer des outils accessibles aux entreprises et aux spécialistes, pas seulement aux chercheurs capables de programmer des infrastructures complexes.

Une réponse aux critiques fondée sur les résultats

Ren Zhengfei adopte aussi une position particulière face aux commentaires sur Huawei. Il invite l’entreprise à ne pas se laisser griser par les éloges, ni détourner de son travail par les critiques superficielles. La priorité doit rester la qualité effective des produits et des services rendus aux clients.

Dans cette perspective, une critique peut avoir une utilité : elle révèle une attente non satisfaite, un défaut ou une limite que l’entreprise doit examiner. Cette approche est cohérente avec le reste de son propos. Elle refuse aussi bien le triomphalisme que le défaitisme. Huawei doit mesurer ses progrès à la performance réelle de ses technologies, à leur fiabilité et à leur capacité à résoudre des besoins concrets.

Le dirigeant évoque par ailleurs les regards contrastés portés à l’étranger sur les progrès technologiques chinois. Il mentionne notamment un article du journaliste américain Thomas L. Friedman, qui décrit l’impression d’avoir observé en Chine des signes forts de l’avenir technologique. Pour Ren Zhengfei, ces débats internationaux ne doivent cependant pas faire perdre de vue l’essentiel : la compétitivité ne se décrète pas, elle se construit par la recherche, l’ingénierie et le travail dans la durée.

Ce qu’il faut surveiller

La stratégie défendue par Ren Zhengfei sera jugée sur plusieurs critères. Le premier concerne la capacité de Huawei à faire progresser ses puces Ascend et les systèmes qui les entourent, malgré les contraintes d’accès à certaines technologies étrangères. La performance brute compte, mais la qualité des logiciels, la facilité d’utilisation pour les développeurs et le coût des infrastructures compteront tout autant.

Le deuxième critère est l’efficacité de la recherche fondamentale financée par Huawei. Les 60 milliards de yuan consacrés à la recherche théorique témoignent d’un pari considérable. Ses effets ne seront pas nécessairement visibles à court terme, mais ils détermineront la capacité du groupe à innover sans dépendre entièrement de technologies conçues ailleurs.

Enfin, l’adoption par les secteurs non technologiques sera décisive. Si l’IA devient réellement un outil pour les médecins, les ingénieurs, les industriels et d’autres professionnels, la compétition ne se jouera plus seulement sur les processeurs ou les modèles. Elle se jouera sur la capacité à transformer des systèmes d’IA en solutions fiables, utiles et adaptées aux réalités du terrain.