Un chercheur en cybersécurité affirme être parvenu à contourner le bac à sable de Chrome en seulement 12 heures. Il aurait mobilisé un modèle de DeepSeek, performant, mais surtout peu coûteux.
Rien ne semble pouvoir arrêter l'ascension de DeepSeek, pas même les sanctions de la Maison-Blanche. La pépite de l'IA chinoise vient de frapper un coup de maître qui risque de faire très mal à la Silicon Valley.
Le ministère américain de la Sécurité intérieure a rendu public, ce lundi 19 octobre, un ordre qui oblige les agences fédérales civiles à cesser d'acheter DeepSeek et à le retirer de leurs systèmes. Il vise aussi les logiciels tiers construits sur ses modèles, alors que ceux-ci sont téléchargeables librement.
Trois mois dans un tiroir. Les USA bannissent DeepSeek de leur administration civile. En effet, le Federal Register publie ce mardi 20 octobre l’ordre du Department of Homeland Security. Celui-ci exclut DeepSeek de tout achat des agences civiles fédérales. Il ordonne aussi le retrait « immédiat » de ses produits des systèmes informatiques de l’État.
Le texte vise aussi « les produits et services tiers développés à partir des implémentations de DeepSeek ». Autrement dit, la formule dépasse l’application chinoise. Elle touche tout logiciel américain qui l’embarque.
L’ordre est signé du secrétaire Markwayne Mullin et daté du 24 juillet. Il précède donc de deux mois l’enquête de Pékin. La Chine a en effet ouvert sa propre procédure chez DeepSeek pour fuite de données vers les États-Unis.
Les points clés de cet article :
Le Department of Homeland Security a banni DeepSeek de l’administration civile américaine et a ordonné le retrait immédiat de ses produits, même ceux intégrés dans des logiciels tiers.
Cette décision s’appuie sur des préoccupations de sécurité nationale, évoquant des risques de collecte de données personnelles et de présence potentielle de malwares.
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Les USA bannissent DeepSeek : ce que l’ordre du DHS impose, et à qui
L’outil juridique est inédit pour le DHS. En effet, l’« Exclusion and Removal Order #2026-01 » s’appuie sur le Federal Acquisition Supply Chain Security Act de 2018. Cette loi permet d’écarter un fournisseur jugé dangereux sans passer par le Commerce ni par la liste des entités. Le seul précédent connu est l’ordre du renseignement américain contre Acronis en 2025.
Celui-ci couvre toutes les agences civiles, sauf les systèmes de sécurité nationale. Il s’applique aussi bien à l’application qu’à l’API et aux affiliés de « Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence ». Enfin, l’avis est publié au Federal Register sous le numéro 2026-21447.
Les motifs tiennent en quelques phrases. « Les modèles de DeepSeek présentent de multiples vecteurs de menace », écrit le DHS. D’abord, les serveurs sont en Chine. Là-bas, « le système juridique accorde aux fonctions cyber et de renseignement du gouvernement un accès étendu aux infrastructures des entreprises privées ». Ensuite, la création de compte collecte des données personnelles. Elle « peut aussi pister et empreinter numériquement les utilisateurs ».
Enfin, les modèles eux-mêmes « peuvent contenir des malwares ». La seule pièce au dossier est pourtant un rapport de NowSecure de février 2025 sur les failles de l’application iOS. Aucune preuve de code malveillant dans un modèle précis n’est fournie.
Si les USA bannissent DeepSeek, ils laissent toutefois une porte. Les agences qui ne peuvent pas s’en passer ont 60 jours pour demander une exception à la CISA. De plus, le DHS réexaminera l’ordre chaque année.
DeepSeek partout : le vrai problème des éditeurs américains
La phrase qui inquiète est en note de bas de page. Le retrait s’étend aux « implémentations tierces de DeepSeek utilisées pour fournir des produits et services aux agences civiles ». Or les poids de DeepSeek sont ouverts sous licence MIT. Ainsi, la version V4 Pro d’août 2026 compte 1 600 milliards de paramètres. La mise à jour V4.1-Flash est, elle, sortie dimanche.
Ces modèles tournent chez Amazon Bedrock et Microsoft Azure depuis 2025. Perplexity en a même tiré une version « dé-censurée ». De plus, des passerelles comme OpenRouter ou Vercel AI Gateway routent les requêtes vers « le meilleur fournisseur disponible ». Celui-ci peut donc être DeepSeek sans que l’agence le sache. Microsoft prévoit d’ailleurs de faire tourner V4 Flash en local dans Windows.
Katie Moussouris, fondatrice de Luta Security, pose le problème à The Register. « Bannir l’application et l’API de DeepSeek est faisable. Le problème, c’est l’interdiction des produits et services tiers développés à partir des implémentations de DeepSeek. » Selon elle, l’ordre « ne dit pas ce que signifie « développé à partir de » ». Par conséquent, « chaque éditeur devrait attester que rien de ce dont il dépend n’a jamais touché DeepSeek. Il n’y a aucun moyen pratique de vérifier cela ».
Elle ajoute qu’un modèle hébergé aux États-Unis évite « la plupart » des risques listés. Mais les USA bannissent DeepSeek jusque dans les logiciels tiers. L’ordre ne prévoit en effet aucune exemption pour l’auto-hébergement. Les éditeurs de logiciels fédéraux devront donc choisir entre un audit impossible et un changement de modèle.
Pékin dénonce, Anthropic accuse : DeepSeek entre deux feux
Pékin a répondu mardi par la voix de Mao Ning. La porte-parole dénonce « la généralisation excessive de la sécurité nationale ». Elle promet aussi de « défendre fermement les droits et intérêts légitimes des entreprises chinoises ». DeepSeek n’a pas réagi. The Information rapporte cependant que l’entreprise co-conçoit désormais la puce Ascend 960DT de Huawei. Elle est attendue au premier trimestre 2027.
Enfin, les USA bannissent DeepSeek, un modèle que leurs propres champions de l’IA accusaient en septembre de distillation à grande échelle. Selon le rapport d’Anthropic, cela représente 12 millions d’échanges en quatorze jours pour DeepSeek.
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Les États-Unis ont ordonné à leurs agences civiles de ne plus utiliser DeepSeek. Une décision qui vise la Chine, accusée de surveiller les Américains, voire d'avoir caché des « malwares » dans ce chatbot.
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Gare au jour où les modèles DeepSeek fonctionneront mieux sur les puces Huawei…
Jensen Huang, patron de NVIDIA, a brandi l’épouvantail il y a quelques jours. En toile de fond, le lancement imminent de la génération DeepSeek-V4. Et les rumeurs à son sujet. En particulier, une compatibilité améliorée avec les NPU Ascend de Huawei.
Le jour est arrivé… ou peut-être pas. Ce 24 avril, DeepSeek a en tout cas publié deux modèles V4, en préversion. Huawei affirme que leur entraînement s’est fait en partie sur ses puces, sans en dire davantage. Le gros du travail semble toutefois avoir été réalisé sur du NVIDIA. Y compris, potentiellement, du Blackwell, au mépris des restrictions américaines à l’export. C’est tout du moins ce qu’on prétend à Washington. Des allégations que tend à accréditer l’historique de DeepSeek avec les puces Huawei : l’entraînement du modèle R2 a posé des problèmes, et pas des moindres.
NVIDIA ne s’inquiète pas tant d’être court-circuité sur l’entraînement que sur l’inférence. En la matière, Huawei clame que ses serveurs Supernode – dotés de puces Ascend – gèrent « pleinement » les modèles DeepSeek-V4, laissant entendre que la prise en charge est meilleure que pour les générations précédentes. Surtout, DeepSeek paraît avoir privilégié le framework CANN de Huawei… aux dépens de CUDA. Là est le cœur du problème pour Jensen Huang : un risque de basculement de l’écosystème logiciel. Il l’estime d’autant plus probable dans le contexte des restrictions américaines à l’export de nombreux GPU NVIDIA vers la Chine. Pékin, dans sa volonté d’autosuffisance, a lui-même apporté sa pierre à l’édifice, bloquant les importations de H200.
À long contexte, attention hybride
Les modèles DeepSeek-V4-Pro (1600 milliards de paramètres dont 49 milliards actifs) et DeepSeek-V4-Flash (284/13) sont publiés en open-weight (licence MIT). Chacun a trois niveaux de raisonnement et une fenêtre de contexte d’un million de tokens (384 000 en sortie). Ils sont aussi disponibles sur l’API*. Pour la multimodalité, on attendra : ce n’est toujours pas une priorité de DeepSeek, même s’il a déjà sorti des modèles d’OCR.
À contexte maximal, DeepSeek-V4-Pro consomme 73 % moins de flops par token que DeepSeek-V3.2, nous annonce-t-on. Et l’empreinte du cache clé-valeur diminue de 90 %. Avec DeepSeek-V4-Flash, les rapports sont respectivement de 90 et 93 %. Ce qui favorise la mise à l’échelle de l’inférence, tout en ouvrant la voie à la mise en œuvre de paradigmes émergents tel l’apprentissage « à chaud ».
Entre autres innovations architecturales, DeepSeek a mis en place une attention hybride. Elle entrelace deux mécanismes. L’un, dit CSA (Compressed Sparse Attention), compresse les caches KV par groupes de m tokens et y associe une attention parcimonieuse (sélection des k meilleurs tokens).
L’autre, dit HCA (Heavily Compressed Attention), compresse plus agressivement (davantage de tokens par groupe), mais utilise une attention dense.
DeepSeek a aussi introduit une technique qui améliore les connexions résiduelles, et par là même la propagation du signal entre les couches. Il a par ailleurs stabilisé l’entraînement et accéléré la convergence en implémentant l’optimiseur Muon – une première sur un modèle MoE de cet ordre de grandeur.
Habituer les modèles à travailler en précision réduite
Au niveau infrastructure, des ajustements ont été effectués pour limiter la surcharge liée à la parallélisation des experts. Constatant que le système pouvait tolérer une bande passante réduite sans dégradation de la performance d’ensemble, DeepSeek a fusionné les pipelines de communication et de calcul. Pour réduire davantage la bande passante nécessaire, il a planifié les experts par vagues. Une fois la communication achevée au sein d’une vague, le calcul peut commencer immédiatement, sans attendre les autres experts.
Pour accélérer l’inférence, le stockage des poids des experts s’est fait en FP4 lors de l’entraînement. Les modèles se sont ainsi adaptés à travailler avec une précision réduite.
DeepSeek a intégré plusieurs techniques dont il n’a pas pleinement saisi les fondements. Par exemple, une forme de calcul « anticipé » des index de routage, qui s’avère améliorer la stabilité de l’entraînement. Il a aussi conçu une sandbox « spécial IA agentique ». Exposée via un SDK Python, elle donne accès à 4 modes d’exécution :
Appel de fonction (invocations distribuées vers un pool de conteneurs « préchauffés »)
Conteneur (chargement EROFS à la demande)
MicroVM (base Firecracker)
VM complète (base QEMU)
Architecture des modèles DeepSeek-V4
* Pour le moment, les endpoints deepseek-trainer et deepseek-chat pointent respectivement sur DeepSeek-V4-Flash avec et sans raisonnement. DeepSeek prévoit de les supprimer en juillet.
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