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Alibaba Cloud a lancé hier, le 26 janvier 2026, son dernier modèle, Qwen3-Max-Thinking, destiné aux entreprises. Selon le géant chinois, ce modèle rivalise directement avec les plus grands noms du secteur. Notamment GPT-5.2-Thinking d’OpenAI, Claude-Opus-4.5 d’Anthropic et Gemini 3 Pro de Google.
Avec cette nouvelle offre, Alibaba affirme avoir franchi une étape majeure dans le développement de moteurs de raisonnement. Elle confirme la montée en puissance des modèles chinois sur le marché mondial de l’IA
Qu’est-ce que Qwen3-Max-Thinking a dans le ventre ?
Dans un récent article de blog, Alibaba a détaillé les caractéristiques techniques et les performances de Qwen3-Max-Thinking. Le modèle a été entraîné grâce à des ressources informatiques massives et à l’utilisation d’algorithmes avancés, incluant l’apprentissage par renforcement.
Ce processus a permis d’améliorer la précision factuelle, le suivi des instructions, le raisonnement complexe et l’alignement sur les préférences humaines. Selon Alibaba, le modèle excelle également dans les capacités de type agent.
C’est-à-dire qu’il est capable de gérer de manière autonome certaines tâches ou de faire appel à des outils spécifiques lorsque nécessaire. L’entreprise affirme que, sur 19 tests de référence établis, Qwen3-Max-Thinking affiche des résultats comparables à ceux des modèles occidentaux de pointe.
Alibaba a également souligné deux améliorations majeures introduites dans Qwen3-Max-Thinking. La première est l’« utilisation adaptative des outils ». Cela permet au modèle de récupérer des informations externes ou d’exécuter du code en fonction des besoins spécifiques d’une tâche.
La seconde est une technique de mise à l’échelle appliquée au moment des tests. Elle est destinée à améliorer les performances de raisonnement sur certains benchmarks.
Qwen3-Max-Thinking surpasse ainsi Gemini 3 Pro sur certaines évaluations selon l’entreprise. Ces innovations suggèrent une approche plus flexible et performante, s’adaptant à des scénarios variés dans le monde réel. Au-delà des conditions strictes des tests de laboratoire donc.
Des annonces prometteuses, quoique…
Certains analystes restent prudents face à ces annonces. Tenez, Lian Jye Su, analyste en chef chez Omdia, par exemple. Il souligne que les tests de performance, bien qu’instructifs, évaluent les modèles dans des conditions spécifiques qui ne reflètent pas toujours l’environnement complexe des entreprises.
Les responsables informatiques doivent encore vérifier comment ces modèles se comportent dans des cas d’usage concrets et des infrastructures diverses. Car au-delà des benchmarks publiés, il existe des critères cruciaux qui déterminent la valeur réelle d’un modèle d’IA. Parmi elles, l’évolutivité, l’efficacité opérationnelle et la personnalisation.
Le lancement de Qwen3-Max-Thinking élargit cependant les options pour les entreprises souhaitant diversifier leurs modèles d’IA. Selon Su, les responsables informatiques devraient maintenant inclure ces modèles dans leurs évaluations. Ce, non seulement pour la performance, mais aussi pour les coûts et les licences.
Déployés sur Alibaba Cloud, les modèles Qwen pourraient offrir un coût total de possession plus avantageux. En particulier en Asie-Pacifique. Ce qui représente un intérêt stratégique pour les entreprises internationales cherchant à s’implanter sur le marché chinois. Ou dans des régions favorables aux technologies chinoises.
Une nouvelle option stratégique pour les entreprises
Charlie Dai, analyste principal chez Forrester, souligne que les scores compétitifs de Qwen renforcent la diversification des fournisseurs. Pour les entreprises, disposer de modèles alternatifs permet de mieux gérer la souveraineté numérique, l’efficacité des coûts et la rapidité d’innovation.
Les modèles Qwen pourraient ainsi intégrer des portefeuilles mixtes, équilibrant conformité, performances et innovation. Neil Shah, vice-président chez Counterpoint Research, ajoute que les indices de référence influencent également les stratégies des DSI.
Ces indicateurs ne servent pas seulement à suivre les performances des modèles. Mais aussi à mesurer l’engagement et la constance des entreprises dans le développement de capacités d’IA de pointe.
Malgré cette ouverture, la disponibilité des modèles en dehors de l’Asie-Pacifique, les contrôles à l’exportation et la conformité aux réglementations locales restent des contraintes importantes.
Shah explique que les entreprises occidentales privilégieront généralement les modèles américains pour les charges critiques. Ce, tandis que les modèles chinois très performants pourront être utilisés pour des applications moins sensibles.
La question centrale pour les DSI est donc de décider comment combiner modèles américains et non américains. Et pas n’importe laquelle. En fonction des besoins de l’entreprise et des exigences réglementaires.
Comment gérer gouvernance et conformité dans un contexte géopolitique ?
La gouvernance et la conformité représentent un autre défi. Les tensions géopolitiques obligent les entreprises à examiner de près la mise en œuvre des modèles.
Charlie Dai insiste sur la nécessité de vérifier les journaux système, les mises à jour des modèles et la circulation des données au-delà des frontières. Les évaluations doivent inclure des exercices d’équipe rouge, une isolation stricte des données sensibles et une intégration aux cadres internes de gestion des risques.
Lian Jye Su ajoute que les DSI doivent aller au-delà des annonces marketing. Qu’il est capital de vérifier concrètement les mesures de sécurité et d’auditabilité des modèles hébergés sur Alibaba Cloud.
Certes, la plupart des fournisseurs proposent désormais des déploiements régionaux ou sur site pour répondre aux exigences de souveraineté. Toutefois, les entreprises doivent s’assurer que ces contrôles correspondent aux seuils de risque internes. Notamment lorsque les données sont sensibles ou réglementées.
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