Le plus jeune P10 d'Alibaba démissionne soudainement, le vent de l'IA a changé : il est difficile de retenir les talents de premier plan, la passion pour l'open source est difficile à rentabiliser

Le 4 mars au petit matin, Lin Junyang, responsable du grand modèle Qwen d’Alibaba, a annoncé son départ de l’équipe. Ce talent en IA, diplômé de Peking University avec une formation en sciences et lettres, a dirigé l’ouverture du code de la série Qwen et est également le plus jeune expert technique P10 d’Alibaba.

Son départ soudain a suscité de nombreux débats dans l’industrie, révélant deux réalités difficiles à ignorer dans le secteur de l’IA : la forte rotation des talents et la situation embarrassante de l’écosystème open source.

Formation pluridisciplinaire

Juste avant son départ, l’équipe Qwen a lancé deux “bombes” : d’une part, l’open source de quatre petits modèles pouvant fonctionner de manière fluide sur des appareils moyens ou faibles comme les ordinateurs portables ; d’autre part, Alibaba a annoncé l’unification de ses grands modèles B2B et de ses applications C2C sous la marque “Qwen” (Qwen en anglais), remplaçant “Tongyi Qianwen”.

Le jour précédent, ils travaillaient intensément sur la mise en œuvre du dernier petit modèle, et le lendemain, Lin Junyang annonçait son départ. Ce retournement dramatique reflète son parcours académique : un étudiant en sciences, diplômé en informatique à Peking University, qui a ensuite abandonné la voie scientifique pour se tourner vers la littérature étrangère, étudiant la linguistique et la linguistique appliquée à l’Institut de langues étrangères.

C’est peut-être cette solide base en sciences humaines qui a enrichi ses recherches de gènes linguistiques, lui permettant de se concentrer sur le traitement du langage naturel et l’apprentissage multimodal, et de “monter à bord” dans cette vague d’IA. En 2023, Lin Junyang est devenu une figure clé du grand modèle Tongyi Qianwen, le plus jeune responsable P10 d’Alibaba, intégrant le sommet de l’industrie. Il est également un membre actif de la communauté mondiale des développeurs, considéré comme un acteur clé dans l’ouverture du code de Qwen.

Lin Junyang quitte Alibaba Qwen.

Il n’a pas commenté ses projets futurs ni les raisons de son départ.

Cependant, des sources industrielles évoquent deux causes profondes possibles : d’une part, le projet de division de l’équipe Qwen en plusieurs sous-équipes indépendantes (pré-entraînement, post-entraînement, multimodal), alors que Lin Junyang prônait une collaboration plus étroite entre ces phases ; d’autre part, l’arrivée prochaine d’un responsable technique venu de Google, avec qui il aurait divergé sur la stratégie technologique.

Ces spéculations n’ont pas été confirmées par Alibaba, et l’équipe Qwen n’a pas répondu aux demandes de commentaires.

Guerre pour les talents

Le départ de Lin Junyang a provoqué un choc dans l’industrie, révélant deux défis majeurs : la forte rotation des talents et la situation délicate de l’écosystème open source.

Ce n’est pas la première fois qu’Alibaba perd des talents précieux. Ces deux dernières années, alors que le grand modèle Qwen commençait à se faire connaître, plusieurs responsables techniques ont quitté l’entreprise : Zhou Chang, ancien responsable du grand modèle, a rejoint ByteDance ; Hui Bin, responsable de la programmation, a rejoint Meta ; Yan Zhijie, responsable de la voix dans Tongyi, a quitté, suivi par Bo Lifeng, responsable de la vision.

Ce “blocage des talents” n’est pas propre à Alibaba. Partout dans le monde, l’industrie de l’IA est engagée dans une “guerre pour les talents” féroce. Les géants de l’IA proposent des salaires exorbitants pour attirer les meilleurs chercheurs et ingénieurs.

Par exemple, Meta dépense des dizaines de millions de dollars pour recruter des chercheurs et ingénieurs de haut niveau, avec des packages pouvant atteindre 100 millions de dollars. Pourtant, même avec ces investissements, Meta doit souvent faire face à des départs. Il y a quelques mois, le scientifique chinois Pang Ruoming a quitté Apple pour rejoindre Meta, avec une rémunération totale dépassant 200 millions de dollars. Récemment, il a rejoint OpenAI.

La compétition internationale est également féroce : Singapour a lancé cette année un “permis de talent de haut niveau” pour attirer les meilleurs experts mondiaux en IA.

En Chine, les grandes entreprises sont également en quête de talents. Selon le ministère des Ressources humaines, le déficit en talents IA dépasse 5 millions, avec un ratio offre/demande de 1:10. Des entreprises comme Tencent et Alibaba ont vu les “frais de signature” pour les postes clés en algorithmes et modèles atteindre un million de yuan, et même les stagiaires en IA gagnent désormais plus de 500 yuan par jour.

Changement de cap

Bien que Lin Junyang n’ait pas précisé les raisons de son départ, certains estiment que sa sortie constitue une perte majeure pour la stratégie open source d’Alibaba.

Actuellement, Qwen maintient une stratégie d’open source “toutes tailles, tous modes”, couvrant les grands modèles linguistiques, mathématiques, de programmation, de voix et de vision, avec plus de 400 modèles open source, plus d’un milliard de téléchargements mondiaux, et plus de 200 000 modèles dérivés. Nvidia, son fondateur Huang Renxun, a souvent loué Qwen et DeepSeek comme étant les meilleurs modèles open source, et Elon Musk a également salué la “densité intelligente” des petits modèles open source de Qwen.

Cependant, dans ce contexte favorable, le coût élevé de l’open source et la nécessité de trouver un équilibre avec la valeur commerciale deviennent un défi pour Alibaba.

Après l’annonce de Lin Junyang, un commentaire très apprécié a résumé la situation : “Si vous jugez l’équipe des modèles fondamentaux comme une application grand public, il n’est pas surprenant que l’innovation ralentisse lorsque la courbe d’innovation se stabilise.”

Les dernières statistiques montrent que Qwen connaît une croissance de 552 %, ce qui en fait la plateforme IA la plus rapide au monde, avec plus de 200 millions d’utilisateurs actifs mensuels, se classant troisième mondialement. Cependant, derrière cette forte promotion, “l’utilisateur actif quotidien” devient une métrique centrale pour l’équipe, s’éloignant de l’esprit de décentralisation et d’innovation libre prôné par la communauté open source.

“Pour une entreprise, équilibrer la vision open source et les intérêts commerciaux est un vrai défi”, explique Jia Yangqing, ancien vice-président technique d’Alibaba. Il rappelle que la friction entre l’idéal open source et la priorité commerciale est courante, comme avec RethinkDB, une base de données open source très appréciée des développeurs, qui a finalement été abandonnée faute de soutien commercial.

Aujourd’hui, la compétition en IA évolue, et la stratégie doit être réévaluée.

D’ici 2025, les grands modèles IA sont encore en phase d’émergence intelligente. L’open source reste la croyance principale pour attirer les talents, avec des startups comme DeepSeek en tête. Mais la compétition s’oriente désormais vers la mise en œuvre commerciale, passant de la recherche en laboratoire à l’innovation en ingénierie et à la monétisation. Le départ de certains idéalistes techniques pourrait être une décision difficile mais nécessaire pour les grandes entreprises en période de transition.

“Lorsque le coût de l’open source dépasse ses bénéfices, abandonner devient inévitable”, confie un développeur, soulignant que le coût total de possession (TCO) de l’open source est très élevé, impliquant non seulement serveurs et stockage, mais aussi une grande équipe de maintenance communautaire. “L’open source est une passion pour les indépendants, mais pour les grandes entreprises, ce n’est pas seulement une question de coûts ou de technologie, c’est une décision stratégique systémique.”

Le vent tourne : depuis ChatGPT-4, OpenAI a abandonné l’open source pour une approche fermée, et même le nouveau modèle “Avocado” de Meta, considéré comme un “nouveau porte-drapeau” open source, serait en mode fermé.

Open source ou fermé ? La question reste ouverte, sans réponse définitive.