Xiaomi a été fondée en 2010 par Lei Jun, un entrepreneur en série qui avait déjà fait de Kingsoft l'une des principales entreprises de logiciels en Chine. La vision de Lei était d'une simplicité trompeuse : fabriquer de l'électronique de haute qualité avec des marges minimales, vendre principalement en ligne pour réduire les coûts de distribution, et construire un écosystème qui génère des revenus à partir des services plutôt que des majorations sur le matériel. Ce modèle de « matériel comme canal de distribution » a fait de Xiaomi le troisième fabricant mondial de téléphones intelligents en 2021, avec plus de 200 millions d'utilisateurs actifs d'appareils. La gamme de produits de l'entreprise s'est étendue aux appareils de maison intelligente, aux objets connectés portables, aux trottinettes électriques et finalement aux véhicules électriques avec la berline SU7 lancée en 2024. Quand la vague d'IA générative a frappé, Xiaomi avait quelque chose qu'aucune entreprise en démarrage d'IA pure ne pouvait égaler : un écosystème d'un milliard d'appareils avide de fonctionnalités intelligentes.
Le parcours IA de Xiaomi est antérieur à l'ère des grands modèles de langage — l'entreprise intègre des fonctionnalités IA sur appareil dans ses téléphones et produits de maison intelligente depuis des années, dont l'assistant vocal Xiao Ai (littéralement « Petit Amour »), qui gère des centaines de millions de requêtes quotidiennes en Chine. Mais l'ère des modèles fondation exigeait une approche différente. Fin 2023, Xiaomi a dévoilé MiLM-6B et MiLM-1.3B, leurs grands modèles de langage développés en interne, entraînés sur un mélange soigneusement sélectionné de données chinoises et anglaises. MiLM-6B a affiché de solides résultats sur les bancs d'essai en chinois, compétitifs avec des modèles d'entreprises qui dépensent bien plus en R&D en IA. Le plus petit MiLM-1.3B était spécifiquement conçu pour le déploiement sur appareil, reflétant l'avantage fondamental de Xiaomi : ils contrôlent le matériel sur lequel leurs modèles s'exécutent. Contrairement aux entreprises d'IA « nuage d'abord » qui servent des modèles via API, Xiaomi peut optimiser toute la pile du silicium au logiciel, intégrant l'intelligence directement dans l'expérience de l'appareil.
Ce qui distingue la stratégie IA de Xiaomi, c'est l'ampleur des surfaces où elle peut déployer des modèles. Un téléphone Xiaomi utilise l'IA pour l'amélioration de la caméra, les commandes vocales, la synthèse de texte et les suggestions intelligentes. Un système de maison intelligente Xiaomi utilise l'IA pour la compréhension de scène, l'automatisation et la gestion de l'énergie. Le véhicule électrique SU7 utilise l'IA pour les fonctionnalités de conduite autonome. Le bracelet et la montre Xiaomi utilisent l'IA pour le suivi de santé. Chacun de ces points de contact génère des données et crée des opportunités de personnalisation dont une entreprise d'IA exclusivement en nuage ne peut que rêver. Le système d'exploitation HyperOS de Xiaomi, qui unifie l'expérience logicielle entre téléphones, tablettes, téléviseurs, voitures et appareils IdO, fournit le tissu connectif qui permet aux modèles d'IA de partager le contexte à travers l'écosystème. Quand votre téléphone, votre voiture et vos appareils ménagers tournent tous sur le même système d'exploitation et utilisent la même colonne vertébrale IA, les possibilités d'intégration se multiplient considérablement.
L'approche de Xiaomi envers l'IA est fondamentalement différente de celle d'entreprises comme OpenAI ou Anthropic. Ils ne cherchent pas à construire le modèle frontière le plus capable ; ils cherchent à construire une IA qui rend leur matériel plus utile, plus personnel et plus fidélisant. C'est un jeu de distribution, pas un jeu de recherche. L'avantage est évident : Xiaomi n'a pas besoin de convaincre qui que ce soit d'adopter un nouveau produit ou une nouvelle API. L'IA est simplement là, intégrée dans les appareils que les gens utilisent déjà. La limite est tout aussi évidente : les modèles de Xiaomi doivent être assez petits pour tourner sur l'appareil ou assez bon marché pour être servis à grande échelle auprès de centaines de millions d'utilisateurs, ce qui contraint leurs capacités. L'entreprise a résolu cela en utilisant une approche par paliers — des modèles légers sur l'appareil pour les tâches sensibles à la latence, des modèles plus volumineux dans le nuage pour les requêtes complexes, et un routage de plus en plus sophistiqué pour décider quel chemin chaque requête emprunte.
Xiaomi vend plus de téléphones à l'extérieur de la Chine qu'à l'intérieur, avec des parts de marché massives en Inde, en Asie du Sud-Est, en Europe de l'Est et en Amérique latine. Cette empreinte mondiale signifie que leur déploiement d'IA est intrinsèquement international, nécessitant des capacités multilingues, la conformité à des cadres réglementaires divers et une sensibilité à des marchés aux attentes culturelles très différentes. L'entreprise a aussi fait face à des vents contraires géopolitiques — le gouvernement américain a brièvement placé Xiaomi sur une liste d'investissement restreint en 2021 (annulée après une contestation juridique), et les tensions sino-américaines persistantes autour des puces IA pourraient limiter leur accès au matériel le plus avancé pour l'entraînement de grands modèles. Malgré ces défis, la position de Xiaomi comme la marque technologique abordable pour des milliards d'utilisateurs dans les marchés émergents lui confère un rôle unique dans la démocratisation de l'accès à l'IA. Pendant que la Silicon Valley débat des échéanciers de l'IAG, Xiaomi met l'IA entre les mains d'utilisateurs qui ne s'abonneront peut-être jamais à ChatGPT mais qui utiliseront absolument une caméra plus intelligente, un meilleur assistant vocal et une maison connectée plus intuitive.