Microsoft intensifie sa course aux grands modèles de langage. Après plusieurs mois de tensions avec OpenAI, la firme de Redmond a présenté MAI‑Base‑2, un modèle de base pré‑entraîné dont le directeur de la superintelligence, Mustafa Suleyman, affirme qu’il serait plus performant que l’Intelligence artificielleEnsemble de techniques permettant à des machines d'accomplir des tâches nécessitant habituellement certaines capacités humaines, comme la reconnaissance, la prédiction ou la prise de décision. qui alimente GPTFamille de modèles génératifs préentraînés reposant sur l'architecture Transformer, notamment utilisés pour produire du texte.‑5.6 Sol.

Un contexte de rivalité

Microsoft détient depuis plusieurs années une participation évaluée à plus de 100 milliards de dollars dans OpenAI et commercialise ses modèles via Azure et les produits Copilot. Au cours de l’année écoulée, la relation s’est refroidie : le géant du logiciel développe ses propres modèles pour réduire sa dépendance. Cette stratégie s’inscrit dans une logique de diversification des offres d’IA, tout en conservant un partenariat commercial avec OpenAI.

Les déclarations de Mustafa Suleyman

Lors d’une réunion interne, Suleyman a déclaré que MAI‑Base‑2 surpassait le modèle « Spud » associé à GPT‑5.6 Sol sur plusieurs tests de compréhension et de prédiction de motifs. Il a indiqué que ces comparaisons s’appuyaient sur des informations techniques détenues par Microsoft et sur des évaluations réalisées de façon confidentielle. Aucun détail chiffré n’a été rendu public, mais l’affirmation repose sur deux arguments principaux :

  1. Efficacité de calcul – Le pré‑TrainingProcessus durant lequel un modèle ajuste ses paramètres à partir de données afin d'améliorer ses performances. de MAI‑Base‑2 aurait été réalisé avec seulement un quart de la puissance de calcul utilisée par OpenAI pour ses modèles. Selon Suleyman, cela représenterait une amélioration de l’efficacité de calcul d’environ douze fois par rapport à DeepSeek, bien que le modèle précis de DeepSeek (probablement DeepSeek‑V4‑Pro‑Base) ne soit pas nommé.
  2. Performance – Les tests internes indiqueraient de meilleures performances en compréhension de texte et en prédiction de séquences que les modèles concurrents, notamment GPT‑5.6 Sol.

Ce que cela implique pour les utilisateurs

Si les affirmations de Suleyman se confirment, les clients Azure pourraient bénéficier de modèles plus rapides à entraîner et à exécuter, ce qui se traduirait par des coûts d’infrastructure réduits. Une moindre consommation de puissance de calcul pourrait aussi accélérer le déploiement de services IA à grande échelle, un avantage pour les entreprises qui intègrent l’IA dans leurs processus métier.

Les zones d’ombre

  • Absence de données publiques – Aucun benchmark officiel n’a encore été publié. Les performances restent donc à vérifier par des tiers indépendants.
  • Comparaison avec DeepSeek – L’efficacité annoncée par rapport à DeepSeek ne précise pas le modèle exact testé, rendant la comparaison difficile à évaluer.
  • Impact sur l’investissement Microsoft‑OpenAI – Une critique publique de la technologie d’OpenAI pourrait influencer la valorisation de la participation de Microsoft, mais aucune réaction officielle n’a été fournie de la part des deux entreprises.

Perspectives

Microsoft continue de réorganiser ses équipes autour de la « superintelligence ». En mars, les divisions Copilot grand public et commerciales ont été fusionnées, et Suleyman a été réaffecté à la construction de modèles d’IA. Cette concentration des compétences montre que la firme mise clairement sur ses propres modèles pour rester compétitive.

Pour les développeurs et les décideurs, la question centrale sera de savoir si MAI‑Base‑2 pourra réellement offrir des gains de performance mesurables tout en maintenant un coût d’exploitation maîtrisé. Les prochains mois seront marqués par des tests externes et par la mise à disposition éventuelle de ce modèle via Azure, ce qui permettra d’évaluer concrètement les promesses avancées par Microsoft.