GigaChat est l’assistant IA de Sber, la première banque russe. Lancé en test fermé en avril 2023 comme réponse au succès de ChatGPT, il est devenu le produit IA grand public le plus visible de Russie. Et depuis fin 2025, Sber publie les poids de ses modèles en open source, sous licence MIT, ce qui en fait un sujet moins anecdotique qu’il n’y paraît.
Point de situation au 24 juillet 2026 : ce que fait vraiment GigaChat, ce que valent ses modèles, comment y accéder depuis la France, et ce que les sanctions changent concrètement.
GigaChat en 2026 : un assistant et une famille de modèles
Il faut distinguer deux choses qui portent le même nom. D’un côté l’assistant grand public, l’équivalent russe de l’app ChatGPT. De l’autre la famille de modèles de langage qui le fait tourner, développée par les équipes de Sber.
Le 26 mars 2026, Sber a annoncé une refonte de l’assistant, propulsée par un nouveau modèle phare baptisé GigaChat Ultra. Les nouveautés annoncées ressemblent beaucoup à celles des assistants occidentaux de la même période :
- une mémoire longue durée qui retient les préférences de l’utilisateur d’une session à l’autre, rattachée au profil Sber ID ;
- une recherche web autonome, déclenchée par le modèle sans que l’utilisateur ait à l’activer ;
- un interpréteur de code exécuté dans un bac à sable intégré ;
- un mode vocal avec interruption possible et transcription conservée ;
- des réponses environ deux fois plus rapides, grâce au passage à une architecture par mélange d’experts.
Anton Frolov, vice-président senior en charge de l’IA générative chez Sberbank, a résumé l’ambition ainsi : passer d’un outil qui répond à un assistant IA multi-agents. L’assistant est accessible gratuitement en version web, via les apps Android sur RuStore et AppGallery, par un bot Telegram et dans le messager russe MAX.
GigaChat 3 et 3.5 : les modèles ouverts, le vrai fait marquant
C’est là que le dossier devient intéressant pour qui ne vit pas en Russie. Sber publie les poids de ses modèles sur Hugging Face, sous licence MIT, usage commercial autorisé. Deux modèles de la génération 3 sont sortis ainsi :
- GigaChat 3 Ultra Preview : environ 702 milliards de paramètres au total, dont 36 milliards actifs par token, fenêtre de contexte jusqu’à 131 000 tokens ;
- GigaChat 3 Lightning : 10 milliards de paramètres au total, 1,8 milliard actifs, contexte jusqu’à 256 000 tokens.
Les deux sont annoncés comme multilingues, avec plus de dix langues prises en charge dont le russe, l’anglais, le chinois, l’arabe, l’ouzbek et le kazakh.
Le 6 juillet 2026, Sber a enchaîné avec GigaChat 3.5 Ultra, présenté comme le plus gros modèle de son histoire : un mélange d’experts de 432 milliards de paramètres, dont 28 milliards actifs par token. Le point intéressant, c’est qu’il est plus petit que son prédécesseur de 700 milliards tout en revendiquant de meilleurs résultats. Sber annonce un modèle environ 40 % plus compact, quatre fois moins de cache par token, et une génération de texte long jusqu’à quatre fois plus rapide.
Les scores publiés par Sber sur sa fiche modèle : 80,49 % sur HumanEval (code), 85,28 % sur MMLU en 5-shot (connaissances générales), 61,7 % sur MATH Minerva. Sber affirme s’approcher de DeepSeek 3.2 sur plusieurs métriques avec un modèle deux fois plus compact.
Prends ces chiffres pour ce qu’ils sont : des benchmarks publiés par le constructeur. Au moment où on écrit, aucune évaluation indépendante large ne vient les confirmer côté occidental. La méthode reste vérifiable en revanche, puisque les poids sont téléchargeables et que n’importe qui peut refaire les tests.
Anton Frolov a résumé la logique : Sber a voulu prouver qu’on peut construire un modèle solide avec une architecture maison et beaucoup moins de ressources. Cette obsession de la compacité n’est pas un choix esthétique, on va y venir.
Y accéder depuis la France : trois portes, deux fermées
L’interface web officielle, giga.chat, demande une connexion avec un Sber ID. Concrètement, ça suppose un numéro de téléphone russe, ce qui exclut d’emblée la quasi-totalité des lecteurs français. Les accès par bot Telegram, VK et MAX sont plus ouverts mais restent pensés pour un public russophone.
L’API cloud de Sber est facturée en roubles. Sber étant une entité sanctionnée, payer un service opéré par cette banque depuis l’Union européenne n’est pas une simple formalité technique. Si tu es en entreprise, c’est une question à poser à un juriste avant toute chose, pas à un article de blog.
Reste la troisième porte, la seule vraiment praticable : télécharger les poids. La licence MIT autorise l’usage commercial, et les modèles se lancent avec les outils habituels, transformers, vLLM ou SGLang. Attention au dimensionnement : un modèle de 432 milliards de paramètres, même avec 28 milliards actifs, c’est du matériel de datacenter. GigaChat 3 Lightning, avec ses 10 milliards de paramètres, est en revanche à portée d’une machine bien équipée.
Sanctions et puces : le vrai plafond de verre
Sberbank est sous sanctions occidentales depuis 2022 : gel des avoirs et exclusion de SWIFT côté Union européenne, désignation sous les régimes de gel américain et britannique depuis avril 2022. Pour un laboratoire d’IA, la conséquence la plus lourde n’est pas bancaire, elle est matérielle : pas d’accès légal aux accélérateurs Nvidia les plus récents.
Le 20 mai 2026, en marge d’une visite de Vladimir Poutine en Chine, le PDG de Sberbank Guerman Gref a déclaré à la télévision publique russe espérer pouvoir faire tourner GigaChat sur des microprocesseurs chinois. L’agence Reuters a relayé la déclaration. Le problème, c’est la file d’attente : ByteDance, Tencent et Alibaba se pressent déjà pour commander les puces Ascend 950 de Huawei, et cette puce, la plus avancée côté chinois, reste en retrait par rapport à la H200 de Nvidia.
Ça éclaire toute la stratégie technique de Sber. Quand tu ne peux pas empiler du matériel, tu optimises l’architecture. Le mélange d’experts, l’attention linéaire maison, l’entraînement en FP8, la prédiction multi-tokens : ce sont des réponses d’ingénierie à une contrainte politique.
Le reste de l’écosystème IA russe
GigaChat n’est pas seul. Le paysage russe s’est structuré autour de quelques acteurs :
- Yandex a présenté en février 2026 sa famille de modèles Alice AI, qui vient compléter YandexGPT. Le modèle Alice AI LLM Flash, sorti le 28 mai 2026, annonce une fenêtre de 128 000 tokens et une inférence 2,5 fois plus rapide que YandexGPT 4 Pro, avec un mode de raisonnement par chaîne. Selon l’institut de mesure Mediascope, Alice est l’assistant IA le plus utilisé en Russie.
- T-Bank publie T-Pro et T-Lite, des modèles ouverts destinés à être déployés dans l’infrastructure des entreprises russes.
- MTS AI pousse Cotype, positionné sur l’installation sur site pour les entreprises dont les données ne doivent pas sortir du périmètre.
Le dénominateur commun : facturation en roubles, données hébergées en Russie, et une spécialisation forte sur la langue russe. C’est un marché intérieur, pas une offensive à l’export.
Fiabilité et biais politique : ce qu’on sait, ce qu’on ne sait pas
L’article original de 2023 spéculait sur la censure. Trois ans plus tard, on a des éléments, mais il faut être précis sur ce qu’ils couvrent.
Le 4 février 2026, Euronews a publié les résultats du projet Policy Genome, financé par l’Union européenne, qui a testé la façon dont plusieurs assistants traitent les questions sur la guerre en Ukraine. L’assistant russe évalué était Alice, de Yandex. Interrogé en anglais sur le massacre de Boutcha, il a d’abord donné une réponse factuellement correcte avant de l’effacer et d’indiquer qu’il ne pouvait pas répondre. En ukrainien, il a majoritairement refusé de répondre ou repris des éléments de langage du Kremlin. En russe, il a principalement relayé de la désinformation alignée sur la ligne officielle. L’étude relève aussi que DeepSeek, côté chinois, a repris des récits pro-Kremlin en russe dans 29 % des cas et donné des informations trompeuses dans 14 % des cas.
GigaChat ne faisait pas partie de ce panel. On ne transpose donc pas ce résultat au produit de Sber. Ce qu’on peut dire sans extrapoler : un modèle entraîné et aligné en Russie l’est dans un cadre légal où le traitement de certains sujets est encadré, et il n’existe pas à ce jour d’audit indépendant occidental sur le comportement politique de GigaChat. Si tu l’utilises, considère que ses réponses sur les sujets géopolitiques sensibles demandent la même vigilance que celles de n’importe quel modèle aligné sous contrainte. Vérifier reste le réflexe de base, quel que soit le modèle et quel que soit le pays.
Faut-il s’y intéresser depuis la France ?
Pour un usage quotidien, non. L’accès est verrouillé, l’interface est russophone, et tu n’y gagnes rien face à Mistral, Claude, ChatGPT ou Gemini.
Deux cas font exception. Le premier : tu travailles sur du contenu en russe ou dans les langues d’Asie centrale, et un modèle spécialisé peut battre un modèle généraliste sur ce terrain. Le second : tu t’intéresses à l’ingénierie des modèles ouverts. Là, GigaChat 3.5 Ultra est un cas d’école de ce qu’on obtient en optimisant l’architecture faute de pouvoir empiler des GPU.
C’est aussi le signal le plus intéressant de ce dossier. En 2023, la question était de savoir si la Russie arriverait à sortir un chatbot. En 2026, la question est de savoir combien de temps un laboratoire peut compenser un déficit de calcul par de l’astuce architecturale.
À retenir
- GigaChat est développé par Sber. L’assistant a été refondu le 26 mars 2026 avec le modèle GigaChat Ultra : mémoire, recherche web autonome, interpréteur de code, mode vocal.
- Sber publie les poids de ses modèles sous licence MIT. GigaChat 3.5 Ultra, sorti le 6 juillet 2026, aligne 432 milliards de paramètres dont 28 milliards actifs, pour environ 40 % de compacité gagnée sur la version précédente.
- L’accès grand public passe par un Sber ID, donc un numéro russe. La voie réaliste depuis la France reste le téléchargement des poids.
- Les sanctions privent Sber des puces Nvidia récentes. En mai 2026, son PDG déclarait espérer basculer sur des puces chinoises, derrière une longue file d’attente.
- Aucun audit indépendant occidental ne documente le comportement politique de GigaChat. Le test Policy Genome de février 2026 portait sur Alice, l’assistant de Yandex, pas sur GigaChat.
Pour comprendre les briques techniques citées ici, va voir notre explication des grands modèles de langage et le lexique de l’IA.
