Que diriez-vous d’une intelligence artificielle capable de maîtriser les nuances du langage humain comme aucun autre, de décrypter des images complexes, de comprendre l’audio, et même d’exceller dans des domaines aussi variés que la médecine ou le droit ? C’est la promesse de Qwen, le modèle développé par le géant Alibaba Cloud¹, qui, face à des concurrents comme DeepSeek, pousse toujours plus loin les limites de l’innovation.

Dans les lignes qui suivent, nous allons non seulement lever le voile sur cette famille de modèles de langage ambitieuse, mais aussi explorer la nature de cette compétition féroce, comprendre ses rouages secrets, et découvrir comment Qwen compte bien s’imposer dans cette bataille pour le futur de l’IA. Accrochez-vous, on décolle pour le pays du soleil levant !

La Carte d’Identité de Qwen

Alors, qui est Qwen exactement ? Voici sa fiche technique, pour mieux le cerner :

• Nom : Qwen, également connu sous son nom complet, Tongyi Qianwen (通义千问).
• Créateur : Alibaba Cloud.
• Date de lancement : Le premier rapport technique a été publié en septembre 2023.
• Version actuelle : Qwen2.5, avec des déclinaisons spécialisées comme Qwen2.5-VL (pour la vision) et Qwen2-Audio.
• Type d’IA : Une famille de grands modèles de langage (LLM) génératifs. Cette famille inclut des modèles de base, des modèles de chat et des modèles multimodaux, capables de traiter la vision et l’audio.
• Modèle de tarification : Je n’ai pas de source, l’accès en France semble totalement gratuit.
• Langues supportées : Qwen est multilingue et excelle particulièrement en chinois.
• Plateformes : Accessible via une interface de chat en ligne et certains modèles open-source sont disponibles sur des plateformes comme GitHub.

Il était une fois… L’histoire de Qwen

Chaque grande innovation a son histoire, ses moments fondateurs, et ses héros. L’épopée de Qwen, développée par Alibaba Cloud, est celle d’une ambition audacieuse : repousser les frontières du traitement du langage naturel et des tâches multimodales. L’objectif initial était clair : créer une série de modèles d’IA si complète et si performante qu’elle pourrait rivaliser avec les géants mondiaux déjà établis.

L’aventure a véritablement commencé à prendre son envol en août 2023 avec le lancement de la série Qwen-VL, marquant l’entrée de Qwen dans le monde de la compréhension du texte et des images. Ce fut une première pierre angulaire, posant les bases de ce qui allait devenir une famille d’IA aux capacités étendues. Un mois plus tard, en septembre 2023, le monde de l’IA découvrait officiellement Qwen avec la publication de son premier rapport technique, détaillant les fondements de cette nouvelle série de modèles de langage. C’était le « coup d’envoi » formel, la déclaration d’intention d’Alibaba Cloud dans la course à l’IA.

Mais Alibaba ne s’est pas arrêté là. L’innovation chez Qwen semble s’inscrire dans une dynamique fulgurante. En novembre 2023, Qwen-Audio faisait son apparition, un modèle révolutionnaire conçu pour la compréhension universelle de l’audio. Imaginez une IA capable de décrypter non seulement la parole, mais aussi la musique et les sons naturels, sans distinction ! C’était une avancée majeure, démontrant la volonté de Qwen d’être une IA « tout-terrain », capable de percevoir le monde à travers différents sens.

La consécration ne s’est pas fait attendre. En juillet 2024, Qwen a été reconnu comme le meilleur modèle de langage chinois, et s’est hissé à la troisième place mondiale sur certains benchmarks, juste derrière les mastodontes d’Anthropic et d’OpenAI. C’était un moment décisif, prouvant que le « dragon chinois » de l’IA était désormais un acteur incontournable sur la scène internationale.

L’année 2025 a débuté sous le signe de l’accélération. Début 2025 a été marquée par la publication des rapports techniques pour Qwen2.5, Qwen2.5-1M – un modèle capable de gérer une fenêtre de contexte d’un million de tokens, ce qui est colossal ! – et Qwen2.5-VL. Ces innovations ont symbolisé une avancée significative en termes de performance et de capacités, confirmant la stratégie agressive d’Alibaba pour combler l’écart et même surpasser les leaders mondiaux. L’histoire de Qwen est donc celle d’une ascension rapide, marquée par une succession d’innovations qui visent à faire de cette IA une référence incontournable, non seulement en Chine, mais aussi à l’échelle planétaire. C’est une véritable épopée technologique, où chaque étape est une brique ajoutée à un édifice de plus en plus impressionnant.

Comment ça marche ?

Pour comprendre comment Qwen opère, imaginez une bibliothèque gigantesque, non pas remplie de livres, mais de toutes les informations imaginables : des textes, des images, des sons. Qwen, c’est comme le bibliothécaire le plus doué de tous les temps, capable de naviguer dans cette immensité, de trouver les informations pertinentes et même de créer de nouvelles « œuvres » à partir de ce qu’il a appris.

oui… Comme à peu près toutes les IA que nous avons déjà vues dans cette série d’articles.

Niveau 1 – Vue d’ensemble

Au cœur de Qwen, il y a un modèle de base. Pensez-y comme à un enfant prodigue qui a appris à lire et à écrire en dévorant une quantité inimaginable de livres – 18 trillions de mots, pour être précis, pour la version Qwen2.5 ! Il a ainsi développé une compréhension profonde du langage humain, de ses nuances, de ses structures.

Quand vous utilisez Qwen, que ce soit pour générer du texte, analyser une image ou comprendre un fichier audio, ce modèle de base entre en jeu. Cependant, pour des tâches spécifiques, Qwen ne se contente pas de ce savoir généraliste. C’est là qu’interviennent ses « spécialistes ». Imaginez que notre bibliothécaire ait des assistants hautement qualifiés : l’un est un expert en littérature (Qwen-Chat), un autre est un critique d’art (Qwen-VL), et un troisième est un musicologue (Qwen-Audio).

Quand vous discutez avec Qwen-Chat, par exemple, c’est comme si vous parliez à l’assistant « littérature ». Il a été spécialement « entraîné » pour la conversation, apprenant à aligner ses réponses sur nos préférences humaines, un peu comme un apprenti qui apprend à bien discuter en recevant des retours constants. C’est ce qu’on appelle l’apprentissage par renforcement à partir de feedback humain (RLHF). La beauté de Qwen réside dans cette approche modulaire : un noyau puissant, mais des extensions spécialisées qui lui permettent d’exceller dans des domaines très précis. Quand vous posez une question, l’IA ne fait pas que chercher des mots-clés ; elle comprend le contexte, interprète votre intention et génère une réponse pertinente, le tout en un clin d’œil. C’est comme si elle « pensait » comme un être humain, mais à une échelle et à une vitesse incomparables.

Niveau 2 – Sous le capot

Plongeons un peu plus profondément. Comment cette « magie » opère-t-elle ?

• Des données massives et de haute qualité : La performance de Qwen est directement liée à la quantité et à la qualité des informations sur lesquelles il a été entraîné. Pour la version Qwen2.5, ce sont 18 trillions de « tokens » (des mots, des morceaux de mots, des caractères) qui ont été ingérés, soit plus du double des versions précédentes ! C’est comme si notre bibliothécaire avait lu absolument tout ce qui a été écrit sur Terre, et même plus.
• Architecture multimodale, c’est quoi ça ? C’est la capacité de Qwen à traiter et à comprendre différentes formes de données, pas seulement du texte.
  • Qwen-VL (Vision) : Pour la vision, Qwen-VL est équipé d’un « récepteur visuel » et d’une interface spécifique. Imaginez que notre bibliothécaire ait des yeux bioniques ultra-performants. Il peut non seulement regarder une image, mais aussi la décrire avec précision, répondre à des questions sur ce qu’il voit, et même localiser des objets spécifiques à l’intérieur de l’image. C’est comme s’il pouvait « voir » et « comprendre » une photo comme nous le ferions.
  • Qwen-Audio : Pour l’audio, Qwen-Audio utilise un cadre d’entraînement multi-tâches. Pensez à un musicien capable de distinguer chaque instrument dans un orchestre, de comprendre les paroles d’une chanson, ou même de reconnaître des sons naturels comme le chant des oiseaux. Qwen-Audio est capable de gérer plus de 30 types de tâches audio différentes simultanément, sans que les informations ne se mélangent.
• Les innovations qui font la différence : Qwen ne s’arrête pas aux généralistes. Il propose des modèles « spécialistes » qui sont de véritables couteaux suisses :
  • Code-Qwen : Pour les développeurs, c’est comme avoir un expert en programmation qui peut vous aider à écrire et déboguer du code.
  • Math-Qwen et Geo-Qwen : Pour les scientifiques et les étudiants, ce sont des modèles qui excellent dans la résolution de problèmes mathématiques et géométriques complexes formulés en langage naturel. C’est un peu comme avoir un super-professeur de maths intégré !
  • Qwen-IG : Ce modèle est encore plus poussé. Il est conçu pour générer des instructions de haute qualité qui peuvent servir à entraîner d’autres IA. C’est comme un « formateur d’IA » !
  • La fenêtre de contexte d’un million de tokens : C’est l’une des innovations les plus impressionnantes. La version Qwen2.5-1M peut « se souvenir » et analyser des documents incroyablement longs, jusqu’à 1 million de tokens, ce qui représente des centaines, voire des milliers de pages de texte. C’est comme si notre bibliothécaire pouvait lire une bibliothèque entière en quelques secondes et se souvenir de chaque détail, sans jamais se perdre ! — à noter que Gemini de Google offre également un contexte qui atteint le million de Tokens.

En somme, Qwen n’est pas une simple IA, mais une constellation de modèles entraînés pour des tâches spécifiques, dotée d’une mémoire impressionnante et d’une capacité à voir et entendre le monde numérique, ce qui en fait un outil incroyablement puissant et versatile.

Concurrence et positionnement

Dans l’arène féroce de l’intelligence artificielle, Qwen ne fait pas cavalier seul. Il se positionne comme un concurrent direct des poids lourds mondiaux, avec des ambitions clairement affichées.

Ses concurrents directs sont des noms que vous connaissez (sans doute) déjà :

• GPT-4o d’OpenAI : Le leader incontesté, souvent cité comme référence en matière de grands modèles de langage.
• Les modèles d’Anthropic : Une autre entreprise majeure dans le domaine de l’IA, connue pour ses modèles avancés (Claude, dans ses déclinaison Haiku, Sonnet et Opus).
• DeepSeek : Un autre acteur prometteur dans le paysage des LLM.

Alors, qu’est-ce qui différencie Qwen de cette concurrence acharnée ? Ses avantages sont multiples et lui confèrent une position unique :

• Domination en langue chinoise : C’est sans doute son atout majeur. Qwen est reconnu comme le modèle le plus performant pour le chinois sur plusieurs évaluations. Si vous avez besoin d’une IA pour des tâches linguistiques complexes en mandarin, Qwen est probablement le meilleur choix.
• Performances sur des benchmarks spécifiques : Qwen-2.5 a démontré sa supériorité de manière impressionnante. Lors d’un test sur l’examen national chinois de licence en soins infirmiers, il a surpassé GPT-4o avec une précision de 88,9% contre 80,7% pour son concurrent. C’est un indicateur fort de sa capacité à gérer des informations complexes et spécifiques à un domaine.
• Spécialisation poussée : Là où d’autres modèles peuvent être plus généralistes, la force de Qwen réside dans sa gamme étendue de modèles spécialisés. Que ce soit pour la vision (Qwen-VL), l’audio (Qwen-Audio), le code (Code-Qwen), les mathématiques (Math-Qwen), ou même la géométrie (Geo-Qwen), Qwen offre des solutions optimisées pour des cas d’usage précis. C’est comme avoir une équipe de super-experts plutôt qu’un seul généraliste.
• Contribution à l’open-source : Alibaba Cloud a choisi de rendre certains de ses modèles et cadres de travail accessibles à la communauté. Cela favorise l’innovation et permet aux développeurs du monde entier de construire sur les bases de Qwen, créant ainsi un écosystème dynamique autour de cette IA.

En résumé, Qwen se distingue par sa performance exceptionnelle en chinois, sa capacité à exceller dans des domaines de niche grâce à ses modèles spécialisés, et sa contribution au mouvement open-source. Il n’est pas seulement un rival, mais un acteur majeur qui redéfinit les attentes en matière d’IA multimodale et spécialisée.

Points forts et cas d’usage

Qwen, c’est un peu comme le couteau suisse de l’IA : incroyablement polyvalent et capable de s’adapter à une multitude de situations. Voyons ensemble ses points forts et quelques cas d’usage concrets, qui pourraient bien vous donner des idées !

Points forts

• Polyvalence Étonnante : Qwen n’est pas cantonné à une seule tâche. Il couvre un spectre large, allant du texte à la conversation, en passant par le code, les mathématiques, et même la vision et l’audio. C’est une véritable plateforme tout-en-un.
• Performances de Pointe : Que ce soit sur des benchmarks généraux ou des tâches spécifiques, Qwen obtient des résultats de premier plan. Sa performance est particulièrement notable pour les tâches en chinois, où il se montre redoutable.
• Capacités d’Agent Autonome : Les modèles de chat de Qwen ne sont pas de simples générateurs de texte. Ils possèdent des capacités avancées d’utilisation d’outils et de planification, ce qui leur permet de fonctionner presque comme des agents autonomes, capables d’exécuter des séquences d’actions pour atteindre un objectif.
• Innovation Rapide et Continue : L’équipe derrière Qwen ne cesse d’innover. Le développement de nouvelles capacités, comme l’impressionnante fenêtre de contexte d’un million de tokens, témoigne de cette dynamique effrénée.

Limites, risques et points faibles

Même les technologies les plus avancées, comme Qwen, ne sont pas exemptes de défauts ou de limitations. Il est crucial d’adopter un regard critique et nuancé pour comprendre où se situent les défis.

Pas simple à utiliser pour « monsieur tout le monde »

Le chatbot Qwen est accessible et convivial pour le grand public non technicien via son interface web, offrant des fonctionnalités variées sans compétences techniques. Cependant, pour des usages avancés, la nécessité d’utiliser des API ou d’effectuer des installations locales le rend beaucoup moins facile à utiliser que ChatGPT, Gemini ou Claude, qui proposent des options plus fluides et accessibles pour les non-techniciens. Cette différence peut limiter l’adoption de Qwen pour des applications au-delà du chatbot, en particulier pour les utilisateurs sans expertise technique.

En effet, pour des usages au-delà du chatbot, comme utiliser des modèles spécifiques pour des tâches avancées (par exemple, codage, analyse de grands ensembles de données), ou déployer localement des modèles comme Qwen3-235B-A22B, des étapes techniques sont nécessaires. Les utilisateurs doivent souvent recourir à des API, comme celles fournies par Alibaba Cloud Model Studio . Ces processus impliquent des configurations complexes, telles que l’installation locale avec des outils comme Ollama ou vLLM, et peuvent nécessiter des ressources importantes, comme 120 Go de VRAM pour certains modèles.

Limites générales des grands modèles de langage (LLM)

Qwen, en tant que grand modèle de langage, partage certaines des limitations inhérentes à cette catégorie d’IA :

• Biais et Stéréotypes : C’est un problème récurrent dans le monde des LLM. Une étude menée en août 2024 a révélé que Qwen pouvait générer des stéréotypes sociaux et du contenu potentiellement négatif. Cela est souvent dû aux biais présents dans les vastes quantités de données sur lesquelles ces modèles sont entraînés. C’est un peu comme si l’IA, en apprenant du monde humain, absorbait aussi nos préjugés, même involontairement.
• « Hallucinations » : Comme d’autres LLM, Qwen peut parfois générer des informations qui semblent plausibles mais qui sont en réalité incorrectes ou inventées. C’est ce qu’on appelle des « hallucinations ». Il est donc toujours essentiel de vérifier les informations importantes fournies par l’IA.
• Compréhension Contextuelle Complexe : Bien que les capacités de Qwen soient impressionnantes, en particulier avec sa fenêtre de contexte d’un million de tokens, il peut toujours rencontrer des difficultés avec des nuances contextuelles très subtiles ou des raisonnements abstraits complexes, surtout dans des scénarios imprévus.

Points faibles spécifiques à Qwen

• Performances variables selon les domaines : Si Qwen excelle dans de nombreux domaines et surpasse ses concurrents sur certains benchmarks (comme l’examen infirmier chinois), il peut être moins performant sur des tâches très spécifiques. Par exemple, une étude a montré qu’il était moins efficace que ChatGPT pour le diagnostic de certaines maladies oculaires. Cela souligne l’importance de choisir l’outil adapté à la tâche.
• Complexité résiduelle des modèles multimodaux : Les modèles multimodaux de Qwen, tels que Qwen-VL pour la vision, sont puissants. Cependant, ils peuvent encore rencontrer des difficultés avec des scènes visuelles particulièrement complexes, où de nombreux éléments interagissent, ou avec des concepts visuels très abstraits. C’est un défi constant pour la recherche en IA multimodale.
• Dépendance aux données d’entraînement : Comme toutes les IA, Qwen est aussi bon que les données sur lesquelles il a été entraîné. Si les données d’entraînement ne sont pas représentatives, complètes ou sont biaisées, cela se reflétera dans les performances et les comportements du modèle.

Conclusion

Nous voilà arrivés au terme de notre exploration de Qwen.

C’est une IA d’une polyvalence impressionnante mais qui est difficilement pleinement utilisable sans avoir recours à des compétences techniques poussées. Cependant le Chatbot permet de discuter avec des modèles puissants, mais rien qui soit de nature à éclipser les modèles américains ou français de ce coté du monde…

Qwen se positionne clairement comme un acteur important dans le paysage mondial de l’IA. Son ascension rapide, sa domination en langue chinoise, ses performances de pointe sur certains benchmarks, et sa stratégie de modèles hyper-spécialisés en font un concurrent redoutable pour les géants du secteur. Il n’est pas qu’un outil, c’est une véritable démonstration de l’ingéniosité technologique et de la vitesse à laquelle l’IA évolue. Mais il reste un outil de spécialistes pour le moment.

Alors, êtes-vous prêt à vous lancer et à expérimenter Qwen par vous-même ?

Avez-vous déjà eu l’occasion d’interagir avec Qwen ?

1. Rendez-vous sur l’interface de chat de Qwen à l’adresse suivante : chat.qwen.ai.
2. Demandez-lui de vous écrire une petite histoire de science-fiction de 150 mots sur une IA qui découvre les émotions humaines.
3. Relisez l’histoire et évaluez sa créativité !

Pour aller plus loin :

• Démonstration de Qwen-Chat : Pour expérimenter Qwen directement, visitez son interface de chat : chat.qwen.ai.
• Publications Scientifiques : Pour les plus curieux et les techniciens, les rapports techniques détaillés sont disponibles sur arXiv et IEEE Xplore. Cherchez « Qwen » sur ces plateformes pour des aperçus approfondis de son architecture et de ses performances.
• Dépôt GitHub de Qwen-VL : Pour les développeurs intéressés par les modèles open-source de vision, le code et les modèles de la série Qwen-VL sont disponibles sur GitHub : QwenLM/Qwen-VL.

N’hésitez pas à explorer et à nous faire part de vos découvertes !

Dans le prochain article : nous allons de nouveau plonger dans l’univers de la recherche scientifique, avec une intelligence artificielle nommée GNoME. Ne vous laissez pas influencer par son nom. Cette IA n’a rien de « petit », elle est immense au contraire et elle a fait gagner plusieurs siècles de travail aux humains que nous sommes.
Abonnez-vous pour rien rater de mon actualité. Je vous donne rendez-vous dès demain pour ce nouvel article de la série 1 jour 1 IA !

1. Alibaba Cloud est la branche de cloud computing d’Alibaba Group, offrant une variété de services cloud depuis sa création en 2009. Elle propose des solutions complètes, incluant calcul, stockage, et sécurité, pour répondre aux besoins d’entreprises de toutes tailles et de divers secteurs. Alibaba Cloud se distingue par son infrastructure mondiale robuste et ses innovations dans des domaines comme l’intelligence artificielle et l’analyse de données, avec une forte présence en Asie et une expansion continue à l’échelle mondiale. ↩︎

Timeline des Dates Clés

• Août 2023 : Lancement de la série Qwen-VL, spécialisée dans la compréhension du texte et des images.
• Septembre 2023 : Publication du premier rapport technique présentant la série de modèles de langage Qwen.
• Novembre 2023 : Introduction de Qwen-Audio, un modèle conçu pour la compréhension universelle de l’audio.
• Juillet 2024 : Qwen est classé comme le meilleur modèle de langage chinois et le troisième au niveau mondial sur certains benchmarks.
• Début 2025 : Publication des rapports techniques pour Qwen2.5, Qwen2.5-1M (avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens) et Qwen2.5-VL.
• Janvier 2025 : Lancement de Qwen2.5, une version améliorée entraînée sur 18 trillions de tokens.
• Janvier 2025 : Annonce de Qwen2.5-1M, un modèle capable de traiter jusqu’à 1 million de tokens de contexte.
• Février 2025 : Introduction de Qwen2.5-VL, une nouvelle version du modèle de vision avec des capacités de reconnaissance améliorées.
• Juin 2025 : Une étude démontre la supériorité de Qwen-2.5 sur ses concurrents dans l’examen de licence en soins infirmiers en Chine.
• Glossaire des Termes Techniques