L’effondrement de DeepSeek : un cauchemar inattendu

Avez-vous entendu parler du plongeon du marché boursier lundi en raison du lancement de DeepSeek ?

Est-ce que cela a pesé sur votre portefeuille ?

Pour ma part, ce n’est pas le seul domaine touché.

Mon récent lancement de Quick Viral Notes a également subi un revers inattendu.

Cela faisait un certain temps que j’expérimentais l’idée de générer des notes à partir de mes propres articles. Avec les bons modèles de rédaction de notes, je pensais que l’IA pourrait donner vie à cette vision.

Mon approche était simple : alimenter le contenu de l’article dans un modèle d’IA et laisser celui-ci générer des notes structurées. Après quelques essais, j’ai obtenu une version fonctionnelle.

Mon choix de DeepSeek était plutôt aléatoire. J’aimais la qualité des notes générées, sa capacité de 8000 tokens et sa rentabilité. Les premiers résultats d’OpenAI n’étaient pas aussi convaincants, et je ne voulais pas perdre trop de temps à ajuster des prompts alors que DeepSeek fournissait déjà des résultats solides.

À ma grande surprise, après le lancement du produit, de nombreuses personnes ont commencé à l’utiliser et ont donné des retours positifs.

Pour moi, le générateur de notes ne concerne pas seulement la création de contenus dits « viraux ». C’est surtout une manière de mettre en lumière des aspects de mes propres articles qui me parlent vraiment. Quand il réveille des croyances ou des questions que j’avais aperçues puis oubliées, je ressens une vraie joie à les redécouvrir. Il ne s’agit pas du format — je fais toujours de petites modifications pour que chaque note me ressemble davantage — mais l’essence reste la même.

Malgré tout, les bonnes choses n’ont pas une longévité infinie.

Vers midi lundi, j’ai commencé à recevoir des signalements de bugs de la part d’utilisateurs. La fonctionnalité de génération de notes avait cessé de fonctionner.

Confus, j’ai revérifié tout. Locaux, il ne renvoyait aucune réponse, et un test via cURL a confirmé le problème. Ensuite, j’ai vérifié le site officiel de DeepSeek : il était hors ligne.

Incroyable. Quelle galère ! Maintenant, je devais me dépêcher de trouver un autre fournisseur d’IA.

Étant donné que DeepSeek produisait des notes de haute qualité, je pensais que passer à GPT serait simple.

Quelle erreur !

J’ai passé toute la soirée à essayer de faire fonctionner GPT-3.5-turbo.

J’ai commencé avec le même prompt, mais les résultats étaient décevants. Ajuster des paramètres tels que :

• Température — Pas assez créatif.

• Max Tokens — Pas d’amélioration.

• Top-P, Top-K, Pénalité de fréquence, Pénalité de présence — Aucune augmentation de créativité.

Modifier le prompt a entraîné des omissions. Ajouter plus d’instructions n’a fait qu’aggraver la situation. Changer le prompt système ? Aucun résultat.

J’avais toujours été prudent concernant les hallucinations de GPT et les problèmes de fenêtre contextuelle, mais je ne m’attendais pas à ce que le comportement de l’API soit aussi différent des interactions par interface utilisateur.

Comme je devais envoyer l’intégralité du contenu de l’article et des exigences détaillées en notes à l’API, mes requêtes étaient assez longues. Étant donné la limite de 4096 tokens de GPT-3.5-turbo, je me demandais si mes entrées n’étaient pas trop longues.

J’ai pensé à décomposer la tâche en plus petites parties — extraire d’abord les idées clés puis générer des notes — mais plusieurs appels API ont entraîné le même problème de prompt gonflé.

Pire encore, GPT a commencé à présenter un comportement « paresseux » au fil du temps :

• Générer des notes de plus en plus courtes.

• Utiliser le même emoji pour chaque note.

• Produire des résultats génériques et répétitifs avec peu de variations.

Pour contrer cela, j’ai introduit une liste de rôles système et de modèles de formatage variés, chacun sélectionné au hasard, mais rien n’y a fait.

Oui, je savais que les modèles GPT tendent à se dégrader avec un usage prolongé, mais je ne m’attendais pas à ce que cela soit aussi flagrant.

Au final, j’ai dû me contenter d’une version à peine fonctionnelle.

Bien sûr, les utilisateurs (et moi-même), qui avaient déjà vu la version la plus impressionnante, n’étaient pas satisfaits du résultat.

Avec DeepSeek, je n’avais pas à traverser ces drames. Il générait constamment des notes impressionnantes sans un ajustement extensive.

Beaucoup comparent DeepSeek et GPT, soutenant que DeepSeek est meilleur pour le raisonnement et la précision, tandis que GPT excelle en créativité.

Je ne suis pas d’accord.

DeepSeek ne fournit pas seulement des résultats précis, mais également des outputs créatifs plus sensés.

La créativité ne réside pas dans une formulation élaborée — elle découle de la construction basée sur des vérités fondamentales. Mon expérience avec GPT m’a montré qu’il peine avec ce principe fondamental.

Auparavant, je croyais que GPT était la meilleure option d’IA. Mais cet incident m’a fait réaliser que je pouvais avoir tort. Le niveau d’apprentissage et de raisonnement autonome de DeepSeek m’a profondément impressionné, et je compte l’utiliser plus souvent à l’avenir.

DeepSeek n’est pas parfait — son temps d’arrêt était un rappel critique de la nécessité de plans de secours. Cependant, cet incident m’a aussi appris une leçon plus vaste :

L’IA ne sera pas un jeu de monopole à l’avenir.

Si je cherchais désespérément des alternatives pendant que DeepSeek était hors ligne, beaucoup d’autres l’ont probablement fait aussi. Cela suggère que, bien que certains modèles d’IA puissent surpasser d’autres à certains moments, les utilisateurs rechercheront toujours des options fiables, assurant ainsi une concurrence sur le marché de l’IA.

Une prévision audacieuse basée sur mon expérience personnelle ?

L’avenir de l’IA sera un jeu multi-géants, avec plusieurs LLM majeurs en compétition pour la domination du marché —toujours.

J’ai continué à vérifier mon projet, espérant que DeepSeek revienne en ligne, et heureusement, cela s’est finalement produit. J’espère juste qu’il restera fiable — sinon, je me retrouverai à devoir composer avec un plan de secours peu satisfaisant à nouveau !

P.S. Pourquoi ne pas avoir tenté d’utiliser Claude ou GPT-4 comme plan de secours ?

1. Les résultats n’étaient toujours pas aussi impressionnants que ceux de DeepSeek.

2. Le coût de génération des notes par requête dépassait 0,50 $ — est-ce vraiment viable pour les utilisateurs ? J’en doute.