À rebours de la course à la performance que se livrent OpenAI et Anthropic, Thinking Machine Labs, la start-up de Mira Murati, présente son nouveau modèle Inkling - « pas le meilleur » assume l’entreprise. Il est en revanche personnalisable et son coût davantage contrôlable que ses rivaux. Un moyen de concurrencer les modèles chinois aux prix compétitifs, de plus en plus plébiscités par les entreprises.
Après un an d’existence et 2 milliards de dollars levés, Thinking Machine Labs, start-up de l’ex-directrice technique d’OpenAI, met en ligne son premier modèle d’IA dit de « fondation ». Baptisé Inkling, ce système est capable de produire du texte, de coder, d'analyser une image, une image ou un fichier audio, de réaliser des tâches de bureautique…
Il s’agit d’un modèle « open weights ». Ce qui signifie qu’il est téléchargeable par d’autres développeurs, qui peuvent ainsi le reprendre et le personnaliser à leur façon et le déployer sur leurs propres infrastructures. Toutefois, cela ne signifie pas que les mécanismes sous-jacents au modèle ni les données sur lesquelles il a été entraîné sont accessibles librement.
Ce lancement est un moyen pour les États-Unis de rivaliser avec les modèles « open weights » chinois (Z.ai, Qwen, DeepSeek). Meta, qui a longtemps prôné une approche « ouverte », a depuis changé de braquet et se tourne davantage vers des modèles propriétaires. Face aux coûts exorbitants des modèles d’Anthropic et d'OpenAI, les modèles chinois ont récemment gagné en popularité.
Selon la base de données Open Routers, la proportion des « tokens » (l’unité de consommation de l’IA) dépensée dans les modèles chinois par les entreprises américaines est passée de 12 % en juillet 2025 à 46 % en juillet 2026, avec d’importantes variations au fil des mois, mais une augmentation nette ces derniers mois. Et en Europe, les entreprises se tournent également vers ces modèles. Et ce alors que certaines d'entre elles affichent des contrats avec le Français Mistral, qui par ailleurs propose aussi des modèles « open-weights » et moins chers que la concurrence américaine.
Une architecture empruntée à DeepSeek
Les modèles chinois n’atteignent pas les performances d’Anthropic sur les benchmarks. Mais peu importe, pour l’utilisation qu’en ont les entreprises, cela suffit, surtout compte tenu de la différence de prix. Et Thinking Machine Labs semble emprunter ce discours. « Inkling n’est pas le meilleur des modèles, qu’ils soient ouverts ou propriétaires », prévient l’entreprise dans son post de blog. L’entreprise le présente comme « une bonne base ».
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