DeepSeek V3 vs ChatGPT vs Gemini : Comparatif des performances

Un coût d’entraînement 20x inférieur aux modèles concurrents :

DeepSeek V3 redéfinit l’économie de l’intelligence artificielle en optimisant les coûts d’entraînement. Grâce à des algorithmes avancés et une architecture efficace, ce modèle nécessite 20 fois moins de ressources que les solutions concurrentes pour atteindre des performances équivalentes, voire supérieures. Cette réduction drastique des coûts permet aux entreprises d’accéder à une IA puissante sans investissements massifs en infrastructure, rendant les modèles de pointe plus accessibles à un plus grand nombre d’acteurs.

Une scalabilité accrue, avec 500 requêtes simultanées :

L’un des atouts majeurs de DeepSeek V3 est sa capacité à gérer 500 requêtes simultanées, garantissant une réponse rapide et fluide même sous forte charge. Contrairement aux modèles traditionnels qui montrent des limitations en cas de montée en charge, DeepSeek V3 est conçu pour une exécution massive en temps réel, ce qui le rend idéal pour des applications nécessitant une haute disponibilité, comme les assistants virtuels, l’analyse de données ou les services cloud intensifs.

Une consommation énergétique plus faible, idéale pour une intégration embarquée :

DeepSeek V3 se distingue également par sa faible consommation énergétique, un facteur clé pour son adoption dans des environnements contraints comme l’edge computing ou les systèmes embarqués. Son architecture optimisée réduit la consommation de GPU et CPU, permettant ainsi une intégration efficace sur des appareils à faible puissance, comme les smartphones, les objets connectés et les équipements médicaux. Cet atout ouvre de nouvelles perspectives pour des solutions IA embarquées, combinant haute performance et efficacité énergétique.
Ce test prouve qu’il est possible d’accéder à une IA performante sans une infrastructure coûteuse.

Nous avons mesuré l’efficacité de DeepSeek V3 face à GPT-4 (ChatGPT) et Gemini, en évaluant leurs performances sur un Jetson Orin Nano avec JetPack 6.

Mais au-delà des performances technologiques, il reste un enjeu majeur : L’adoption

Pourquoi l’IA peine encore à s’imposer dans la pharma ?

Alors que les plateformes d’intelligence artificielle se multiplient, l’engagement des utilisateurs reste un défi majeur. 70% des utilisateurs ne sont pas engagés sur ces solutions. Pourquoi ?

5 freins majeurs à l’adoption de l’IA en pharma : 

1 .Un manque d’habitude et de formation

Beaucoup de professionnels de santé et chercheurs ne sont pas habitués à utiliser l’IA au quotidien. La courbe d’apprentissage est encore trop élevée.

2. Une réglementation stricte et en constante évolution

Le cadre réglementaire dans la pharma (FDA, EMA, ANSM) est un frein majeur. Une IA ne peut être intégrée sans validation stricte, ce qui ralentit son adoption.

3. Des coûts d’implémentation encore élevés

Même si les coûts d’entraînement baissent, la mise en place d’un modèle IA dans un environnement sécurisé, validé et intégré aux processus existants reste un investissement conséquent.

4. Un besoin de transparence et d’interprétabilité

Dans le domaine pharmaceutique, chaque décision doit être traçable et justifiable. Or, l’IA est encore perçue comme une “boîte noire” difficile à expliquer.

5. Une réticence au changement et aux outils automatisés

L’humain reste au cœur des décisions médicales et scientifiques. De nombreux experts considèrent encore que l’IA ne peut remplacer leur analyse et leur expertise.

Ainsi, le défi n’est pas seulement technologique ou économique, mais aussi humain, organisationnel et réglementaire.

Cas d’usage de l’IA Embarquée pour l’industrie pharmaceutique

L’IA embarquée ouvre des perspectives inédites en santé et recherche. Voici les applications concrètes que nous avons identifiées :

Mais pour que l’IA soit réellement adoptée, il faut un changement de mindset et un accompagnement stratégique des équipes sur le terrain.

Conclusion : Une avancée technologique et économique pour la pharma
Notre test montre que l’association DeepSeek V3 + NVIDIA Jetson Orin Nano offre une
alternative performante aux modèles IA classiques.

Les Bénéfices de DeepSeek V3 + Jetson Orin Nano : Une IA Embarquée Performante et Économique

Une IA embarquée ultra-puissante :

L’association de DeepSeek V3 et du NVIDIA Jetson Orin Nano permet de déployer une intelligence artificielle autonome, capable d’exécuter des tâches complexes avec une rapidité impressionnante.

• Des performances de calcul avancées : Avec son architecture optimisée pour l’IA, le Jetson Orin Nano exploite les capacités des GPU NVIDIA Ampere pour accélérer le traitement des modèles de DeepSeek V3.
• Une réduction drastique de la latence : Contrairement aux modèles cloud qui nécessitent un aller-retour des données sur les serveurs distants, ici, le traitement s’effectue en local, améliorant considérablement la réactivité et la fiabilité des prédictions.
• Une solution idéale pour l’edge computing et l’IoT : Ce duo technologique ouvre la voie à des applications embarquées dans des domaines critiques tels que la santé, la robotique, l’automobile, la surveillance et l’industrie 4.0.

Des coûts divisés par 20 :

L’un des freins majeurs à l’adoption de l’IA est le coût des infrastructures nécessaires pour entraîner et exécuter des modèles avancés. L’association DeepSeek V3 + NVIDIA Jetson Orin Nano divise ces coûts par 20, offrant un retour sur investissement exceptionnel.

• Élimination des frais liés au cloud : Héberger et exécuter des modèles IA dans le cloud représente un coût récurrent important. Avec cette alternative embarquée, les entreprises s’affranchissent des abonnements et des frais de stockage.
• Moins de consommation énergétique : Les centres de données consomment énormément d’énergie. En exécutant directement les calculs en local, cette solution permet une réduction significative de l’empreinte carbone et des dépenses énergétiques.
• Matériel économique et accessible : Le Jetson Orin Nano offre un rapport coût/performance imbattable par rapport aux solutions GPU plus onéreuses ou aux services IA managés proposés par les hyperscalers.

Un accès facilité aux modèles avancés :

L’un des autres grands avantages de cette solution est sa simplicité de mise en œuvre. Contrairement aux solutions cloud qui exigent souvent une expertise en infrastructure, en DevOps et en gestion de pipeline de données, l’association DeepSeek V3 + Jetson Orin Nano permet un déploiement rapide et accessible.

• Une configuration plug-and-play : Grâce à un écosystème optimisé pour les développeurs, l’installation et l’exécution de modèles IA deviennent simples et intuitives.
• Une compatibilité avec les frameworks standards : Cette solution supporte les frameworks IA les plus populaires, notamment TensorFlow, PyTorch, ONNX et JAX, permettant une intégration facile aux projets existants.
• Une scalabilité adaptée aux besoins : Que ce soit pour un projet pilote ou un déploiement à grande échelle, cette solution s’adapte à divers cas d’usage et permet une montée en puissance progressive.

Tester les limites de DeepSeek sur Jetson Orin Nano – Un défi nécessaire

Face à l’essor des technologies d’intelligence artificielle embarquée, nous avons décidé de confronter le modèle DeepSeek V3 à un test ambitieux : l’exécuter sur une carte NVIDIA Jetson Orin Nano, connue pour son efficacité énergétique et sa polyvalence dans des environnements contraints. Avec ses 67 TOPS, le Jetson Orin Nano est optimisé pour des applications IA légères (vision par ordinateur, traitement en temps réel), mais reste bien en deçà des capacités d’une puce comme la NVIDIA H800, spécifiquement conçue pour des charges de travail IA intensives dans les centres de données.

Comparatif technique: Jetson Orin Nano vs NVIDIA H800 

Une adaptation nécessaire : DeepSeek R1 1.5B 

Pour poursuivre l’expérience, nous avons opté pour une version allégée du modèle, DeepSeek R1 1.5B, conçue pour des environnements moins puissants. Cette version a permis de générer des résultats exploitables tout en respectant les contraintes matérielles du Jetson. Les résultats sont encourageants, notamment dans des scénarios d’optimisation de contenus marketing et scientifiques. 

DeepSeek : innovation incrémentale ou disruptive ? 

L’utilisation de DeepSeek, même en version allégée, ouvre des perspectives intéressantes pour l’IA embarquée. Cependant, cela amène à se poser plusieurs questions : 

Une innovation disruptive ? 

DeepSeek pourrait révolutionner l’accès à l’IA dans les secteurs où la puissance de calcul est limitée. En permettant d’adapter des modèles complexes à des plateformes énergétiquement efficaces, il repousse les frontières de ce qui est possible sur des dispositifs embarqués. 

Une amélioration incrémentale ? 

À l’inverse, on pourrait considérer cette avancée comme une évolution progressive des technologies existantes. Si l’optimisation par réduction de modèle permet une certaine adaptation, le besoin de matériel plus performant reste encore largement dominant pour les cas d’usage intensifs. 

En résumé, si l’objectif est d’exécuter le modèle complet de DeepSeek avec des performances comparables à celles de la H800, il serait nécessaire d’envisager des solutions matérielles plus puissantes, ce qui impliquerait un budget plus élevé. Pour des applications nécessitant un budget restreint, l’utilisation de versions distillées du modèle sur des plateformes comme le Jetson Nano peut être une alternative viable, en acceptant certaines limitations de performance. 

La technologie ne suffit pas : les 2 défis de l’adoption de l’IA en pharma : 

L’IA offre des opportunités considérables pour accélérer la recherche, optimiser les essais cliniques et améliorer la prise en charge des patients. Pourtant, son adoption reste un défi majeur. Deux obstacles principaux freinent son intégration :

1️⃣ L’adoption par les professionnels
2️⃣ L’investissement nécessaire dans la formation et l’accompagnement des utilisateurs

Pour que l’IA devienne un levier de transformation efficace, les entreprises doivent aller au-delà de la simple innovation technologique et travailler sur ces deux axes stratégiques.

Défi 1 : L’adoption par les professionnels

Même avec des avancées majeures comme DeepSeek V3 + NVIDIA Jetson Orin Nano, l’IA ne peut être efficace que si elle est acceptée et adoptée par ceux qui l’utiliseront au quotidien. Or, plusieurs freins subsistent :

• Manque de confiance dans les décisions de l’IA : Les professionnels de santé et les experts pharma veulent comprendre comment l’IA arrive à ses résultats avant de l’intégrer dans leur processus décisionnel.
• Forte réglementation et responsabilité légale : Dans un secteur aussi réglementé que la pharma, chaque innovation doit garantir la conformité aux normes strictes (FDA, EMA, Swissmedic…). L’IA doit être traçable et explicable pour éviter tout risque juridique.
• Pratiques bien ancrées et résistance au changement : Beaucoup d’experts travaillent avec des méthodes éprouvées et n’ont pas encore intégré l’IA comme un outil du quotidien. L’adoption ne peut être forcée, elle doit être progressive et accompagnée.
• Manque d’exemples concrets et validés : Si l’IA a prouvé son efficacité dans certaines applications, des études cliniques et des validations à grande échelle sont encore nécessaires pour convaincre les professionnels de son apport réel.

Solution ? Sensibiliser et impliquer les utilisateurs dès le développement des outils IA, en mettant en avant des cas concrets et en garantissant transparence et explicabilité.

Défi 2 : Investir autant dans l’innovation technologique que dans la formation et l’accompagnement des utilisateurs

Le développement technologique seul ne suffit pas. Pour réussir l’intégration de l’IA en pharma, les entreprises doivent aussi investir dans la formation et l’accompagnement des utilisateurs.

• Former les équipes aux bases de l’IA : Beaucoup de professionnels n’ont pas encore les connaissances nécessaires pour utiliser efficacement ces outils. Des formations adaptées sont essentielles.
• Créer des interfaces IA intuitives et ergonomiques : L’IA doit s’intégrer naturellement dans les workflows existants pour éviter toute complexité supplémentaire.
• Accompagner le changement avec des experts : Des programmes d’accompagnement et des référents IA dans les entreprises peuvent aider à lever les craintes et faciliter l’adoption progressive.
• Renforcer la transparence et l’explicabilité des modèles : Pour garantir une adoption rapide, les outils IA doivent offrir une visibilité claire sur leur fonctionnement et permettre un contrôle humain.