Le laboratoire Princeton AI^2 vient de Goutte quelque chose de fou — leur chercheur postdoctoral Shilong Liu a réussi à reconstruire l'ensemble du système DeepSeek-OCR de A à Z. Le truc ? Deux semaines. C'est tout.

Pour context, OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) les systèmes prennent généralement des mois de développement, des tonnes de données d'entraînement et plusieurs itérations pour bien fonctionner. La version de DeepSeek est considérée comme l'une des implémentations les plus sophistiquées disponibles.

Ce qui rend cela particulièrement intéressant, c'est la vitesse. Reconstruire une architecture OCR complexe en 14 jours suggère soit des compétences d'ingénierie exceptionnelles, soit un code fondamental vraiment solide, soit les deux. C'est le genre de cycle de développement rapide qui vous fait vous demander quels autres délais "impossibles" pourraient en réalité être réalisables avec la bonne expertise.

L'espace de recherche en IA continue d'avancer plus vite que ce que la plupart des gens réalisent. Quand les laboratoires académiques peuvent reproduire des systèmes de pointe aussi rapidement, cela dit quelque chose sur l'accessibilité croissante de ces technologies — et sur la compétitivité croissante du domaine.