Jusqu'ici, toutes les histoires de souveraineté racontées sur ce blog supposaient que quelqu'un entraîne un modèle. Le programme coréen Dopamo a consacré une campagne d'entraînement complète à A.X K2. Le Soofi S allemand aussi. La France a Mistral. Tous partent du même postulat : avoir un modèle national, c'est en construire un.
Namazu, de Sakana AI, démontre le contraire. Ce n'est pas un modèle de fondation, mais un pipeline de post-entraînement appliqué aux modèles à poids ouverts des autres laboratoires, afin de les adapter à un pays. Et son résultat le plus cité éclaire toute la stratégie : un modèle ouvert chinois qui refusait 72 % des questions portant sur la politique, l'histoire et la diplomatie voit son taux de refus ramené à près de zéro.
Ce qu'est Namazu
Sakana — le laboratoire tokyoïte que ce blog a surtout suivi pour sa lignée d'orchestrateurs Fugu — a annoncé la série Namazu le 24 mars 2026 en version alpha, en même temps qu'un assistant conversationnel grand public gratuit, Sakana Chat, doté d'une recherche web intégrée. Le nom est un jeu de mots qui passe mieux en japonais : le namazu est le poisson-chat géant du folklore nippon, celui dont les soubresauts provoquent les tremblements de terre.
L'alpha est sortie en trois variantes, et cette seule liste résume la thèse :
- Namazu-DeepSeek-V3.1-Terminus, à partir d'un modèle ouvert chinois
- Llama-3.1-Namazu-405B, à partir d'un modèle ouvert américain
- Namazu-gpt-oss-120B, à partir de la publication à poids ouverts d'OpenAI
Trois pays d'origine, une seule recette de post-entraînement, et trois modèles adaptés à la langue, aux normes culturelles et à la couverture factuelle japonaises. Sakana ne choisit pas un modèle de base : le laboratoire démontre que le modèle de base est interchangeable.
Le chiffre de 72 %, et pourquoi il compte
Le résultat phare porte sur la censure, et il vaut la peine d'être précis sur ce qui a été mesuré. Sur un jeu de questions politiquement, historiquement et diplomatiquement sensibles pour le Japon, DeepSeek-V3.1-Terminus a refusé de répondre à 72 % des requêtes. Après post-entraînement par Sakana, le taux de refus de la variante Namazu tombe à environ 0 % — tout en améliorant, selon l'évaluation du laboratoire, l'exactitude factuelle et la neutralité sur ces mêmes sujets.
Restait le point qui fait habituellement trébucher : supprimer les refus, n'est-ce pas casser le modèle ? Sakana annonce une quasi-parité avec les modèles de base sur la batterie de tests habituelle — AIME'25, MMLU-Redux, GPQA Diamond, LiveCodeBench, IEval. Capacités préservées, refus supprimés, couverture factuelle améliorée.
Attention à ce dont il ne s'agit pas. Ni d'un jailbreak, ni d'un « modèle décensuré » au sens provocateur. Techniquement, l'opération est la même que celle que le cadre de sécurité de Thinking Machines exécute délibérément comme test de red teaming : un affinage adverse qui retire les refus d'un modèle pour voir quelles capacités dangereuses cela révèle. Le cas Namazu est plus étroit et plus défendable : les refus supprimés sont ceux qu'un modèle chinois oppose aux questions sur les îles Senkaku ou l'histoire de la guerre. Cela ne relève en rien de la sécurité, mais d'un alignement politique hérité de la juridiction d'entraînement. La distinction compte — et le fait que les deux opérations reposent sur la même technique explique précisément pourquoi le débat sur la sécurité des poids ouverts est si difficile.
La stratégie que cela ouvre, et son coût
Alignez les options de souveraineté, et l'économie de Namazu saute aux yeux.
| Stratégie | Exemple | Ce qu'elle exige |
|---|---|---|
| Entraîner un modèle souverain de pointe | A.X K2 (Corée, 688 Md) | Une campagne d'entraînement complète, un soutien de l'État |
| Entraîner un petit modèle souverain | Soofi S (Allemagne, 31,6 Md) | Une campagne plus modeste, mais toujours de zéro |
| Post-entraîner les poids ouverts d'un tiers | Namazu (Japon) | Un pipeline de post-entraînement. Aucun pré-entraînement. |
Sakana parle d'IA souveraine : plutôt que d'utiliser l'IA étrangère telle quelle, chaque pays la réajuste à ses propres caractéristiques et assure ainsi sa souveraineté. C'est de très loin le ticket d'entrée le moins cher — et il n'existe que parce que les poids sont ouverts. On ne peut faire cela ni avec GPT-5.6 Sol, ni avec Claude Fable 5, à aucun prix.
C'est là qu'il faut s'arrêter. On lit d'ordinaire l'échelle d'ouverture à six niveaux comme une question portant sur ce que vous avez le droit de construire et de vendre. Namazu en révèle une autre conséquence, au deuxième niveau : les poids ouverts sont ce qui permet à un pays de corriger la ligne politique d'un modèle. Le Japon n'a demandé l'autorisation ni de Pékin pour supprimer les refus de DeepSeek, ni de Washington pour adapter Llama. Il lui a suffi d'un téléchargement.
L'ironie de l'affaire
Rapprochez maintenant cela de la semaine où Washington a envisagé d'interdire les poids ouverts chinois, au motif que les modèles chinois véhiculent des valeurs chinoises et n'ont rien à faire dans les infrastructures alliées.
Namazu est le contre-exemple, produit par une démocratie alliée des États-Unis. Face à « ce modèle chinois est censuré », la réponse japonaise n'a pas été de l'interdire : elle a consisté à télécharger les poids et à post-entraîner le modèle pour en faire disparaître la censure, publiquement, benchmark à l'appui. La suite renforce encore l'argument : d'après les comptes rendus, l'API Namazu s'appuie sur Kimi K2.6 de Moonshot, affiné avec les données japonaises propriétaires de Sakana. Sakana Translate — un outil de traduction, de relecture et de questions-réponses japonais-anglais-chinois — a été lancé dessus début juillet.
Une entreprise japonaise fait donc tourner des produits commerciaux sur des poids ouverts chinois, après avoir démontré qu'elle pouvait neutraliser le problème d'alignement qui rendait ces poids politiquement suspects. Quelle que soit la politique publique souhaitable, l'idée que « les valeurs sont incrustées et impossibles à retirer » est désormais une affirmation empirique à laquelle on oppose un contre-exemple publié.
Cela oblige aussi à relire la thèse du raz-de-marée des poids ouverts chinois. Les modèles de Moonshot ne sont pas seulement de la capacité à bas prix : ils deviennent un substrat. Quand un laboratoire étranger bâtit son offre nationale souveraine sur vos poids, vous obtenez quelque chose qu'aucun chiffre d'affaires d'API ne pourrait acheter — et cela ne coûte rien à Moonshot par requête japonaise.
Les réserves, bien réelles
Tous les chiffres cités ici viennent de Sakana. Le passage de 72 % à zéro sur les refus, le gain de neutralité et la préservation des capacités proviennent de l'évaluation du laboratoire, sur son propre benchmark, sans reproduction indépendante que j'aie pu trouver — la même réserve que ce blog applique aux tableaux de benchmarks d'Alibaba comme à ceux de tout le monde. Quant à la « neutralité » sur des questions historiques disputées, c'est une construction, et un laboratoire japonais qui définit un benchmark pertinent pour le Japon n'en est pas un juge désintéressé. Le résultat reste important, mais il émane d'une partie prenante.
Ce qui précède s'appuie en outre sur la couverture de l'annonce de mars et sur les articles ultérieurs, et pas seulement sur les publications de Sakana. Un détail mérite d'être noté : l'alpha se trouvait à l'adresse /namazu-alpha/, et l'URL est désormais /namazu/, ce qui suggère que le programme a quitté ce statut — sans que ce qui a changé au-delà de l'adresse soit documenté.
À surveiller
- Le « post-entraînement souverain » va devenir une catégorie à plusieurs acteurs. La stratégie est bon marché, les modèles de base sont gratuits, et tout pays de taille moyenne doté d'une langue et d'une histoire politique rencontre le même problème que le Japon. Attendons-nous à un équivalent indien, brésilien ou golfique d'ici un an.
- Le taux de refus par juridiction va devenir une métrique publiée. Sakana a montré qu'il est mesurable et corrigeable. Le jour où un laboratoire publiera ce chiffre pour le modèle d'un concurrent, tout le monde devra suivre.
- L'argument en faveur d'une interdiction des poids ouverts s'affaiblit. Le meilleur reproche fait aux modèles ouverts chinois portait sur l'alignement des valeurs. Namazu ne réfute pas l'inquiétude, mais démontre l'existence d'un remède qui ne suppose aucun contrôle à l'exportation — et dans les batailles politiques, les remèdes l'emportent généralement sur les interdictions.