fr.wedoany.com Rapport : Lors de la conférence Build 2026, Microsoft a dévoilé sept modèles internes sous sa marque MAI, présenté un nouveau processeur serveur optimisé pour les agents, montré sa prochaine génération de puce quantique, et intégré une plateforme d’agents couvrant Windows, Azure et GitHub. L’entreprise décrit ce positionnement comme « autosuffisant », soulignant sa capacité à fournir sa propre intelligence, ses propres puces et son propre environnement d’exécution, mais cette démarche ne signifie pas une rupture avec OpenAI ; il s’agit plutôt de construire une alternative contrôlée, la collaboration se poursuivant.
Mustafa Suleyman, responsable de l’IA chez Microsoft, a présenté ces sept modèles, couvrant le raisonnement, le codage, la génération d’images, la parole et la transcription. Le modèle phare de raisonnement, MAI-Thinking-1, adopte une architecture de mélange d’experts sparse, avec environ 35 milliards de paramètres actifs et une fenêtre contextuelle de 256 000 tokens. Il est actuellement disponible en aperçu privé via Microsoft Foundry, et non en version publique. Microsoft affirme que les évaluateurs humains en aveugle préfèrent ce modèle au Claude Sonnet 4.6 d’Anthropic, et qu’il obtient des performances comparables à Claude Opus 4.6 sur le benchmark de codage SWE-bench Pro. Un autre modèle de codage plus petit et plus efficace, MAI-Code-1-Flash, sera intégré dans l’éditeur des utilisateurs de GitHub Copilot. Ces modèles ont été entraînés à partir de zéro avec des données sous licence, sans distillation de connaissances provenant d’autres laboratoires.
Microsoft indique que ces modèles utilisent un pipeline d’entraînement appelé « machine d’escalade », qui s’améliore en continu grâce à l’expansion de la puissance de calcul mondiale. L’entreprise a conçu les modèles MAI en collaboration avec l’accélérateur d’inférence Maia 200, et a rapporté des gains d’efficacité issus de cette association. Microsoft a également dévoilé la technologie Frontier Tuning, qui permet d’appliquer l’apprentissage par renforcement dans les limites de conformité des clients, adaptant ainsi les modèles à des besoins spécifiques. L’entreprise cite un cas interne montrant une augmentation du taux d’achèvement des tâches de 13 % à 87 %, et affirme qu’une version adaptée à Excel correspond aux performances des modèles OpenAI de pointe à un coût jusqu’à 10 fois inférieur, mais ces données proviennent de Microsoft et n’ont pas encore été vérifiées de manière indépendante.
En matière d’infrastructure, Microsoft a lancé les machines virtuelles Azure Cobalt 200 basées sur Arm, désormais en aperçu, offrant jusqu’à 50 % d’amélioration des performances du processeur selon la charge de travail, et optimisées pour l’IA agentive sous Linux. L’entreprise a également ajouté Azure HorizonDB, un service d’applications IA compatible avec Postgres, doté de fonctionnalités comme la recherche vectorielle, et pouvant se connecter à Foundry et Fabric. Une version de l’entrepôt de données Fabric avec accélération GPU, lors des tests internes de Microsoft en mai, s’est avérée sept fois plus rapide que trois entrepôts cloud concurrents, mais l’entreprise n’a pas divulgué de benchmarks avec des concurrents nommés.
Dans le domaine des agents, Microsoft a rendu le kit de développement logiciel Agent 365 généralement disponible, et a réorganisé la couche de connaissances autour de Foundry IQ (maintenant généralement disponible), unifiant Work IQ, Fabric IQ, Azure SQL, la recherche de fichiers et les sources de données externes, tout en ajoutant Web IQ pour les bases en temps réel. Une nouvelle application de bureau GitHub Copilot fait passer Copilot du chat à la gestion des tâches et des demandes de tirage, tandis que Visual Studio migre vers la base logicielle de GitHub Copilot. Microsoft a également présenté MDASH, un système de scan multi-modèles en aperçu privé étendu, associant Defender à GitHub pour détecter et corriger les vulnérabilités, tout en offrant des conteneurs Windows pour isoler les agents sous politique.
En matière de matériel, la Surface RTX Spark Dev Box, développée en collaboration avec Nvidia, offre environ 1 pétaflop de puissance de calcul IA locale, tandis que le concept d’appareil Project Solara envisage des machines exécutant des agents en remplacement des applications. Le directeur général de Microsoft, Satya Nadella, est apparu aux côtés de Jensen Huang de Nvidia et de Cristiano Amon de Qualcomm. Dans le domaine du calcul quantique, Microsoft a dévoilé la prochaine génération de puce quantique Majorana 2, affirmant une durée de vie moyenne des qubits de 20 secondes, une fiabilité 1 000 fois supérieure à la génération précédente, et la promesse d’atteindre 1 million de qubits sur une puce de la taille d’une paume, avec pour objectif de lancer un ordinateur quantique évolutif d’ici 2029.
Depuis 2023, la dépendance de Microsoft envers OpenAI a défini sa stratégie IA, mais en possédant ses propres modèles et en les concevant conjointement avec les puces Maia et Cobalt, Microsoft gagne une marge de négociation sur les coûts. Actuellement, MAI ne peut pas encore remplacer OpenAI ou Anthropic dans Copilot, ces modèles traitant toujours la majeure partie du trafic de production. L’entreprise dépend toujours de Nvidia pour la puissance de calcul d’entraînement et de partenaires de puces pour les appareils exécutant les agents. Chaque donnée de performance partagée par Microsoft provient de sa propre évaluation. MAI-Thinking-1 est en aperçu privé, les machines virtuelles Cobalt 200 sont en aperçu, MDASH est en aperçu privé étendu, Project Solara est un concept d’appareil, et les acheteurs ne peuvent actuellement pas tester la plupart de ces affirmations avec leurs propres charges de travail. Les résultats de Frontier Tuning reposent sur un cas interne et nécessitent une vérification indépendante. Le calendrier quantique nécessite encore plusieurs années, et les feuilles de route quantiques de l’ensemble du secteur ont connu des retards à long terme.
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