Pendant des années, quand vous utilisiez Copilot, l'assistant de Microsoft, c'est en réalité un modèle d'OpenAI qui vous répondait. Microsoft avait investi des milliards dans OpenAI, et en avait fait le moteur de ses produits.
Cette semaine, Microsoft a montré qu'il construisait désormais son propre moteur. Et pas un petit.
Ce qui a été annoncé
Le laboratoire d'IA de Microsoft, dirigé par Mustafa Suleyman, l'un des cofondateurs de DeepMind, a annoncé jeudi avoir terminé le pré-entraînement de MAI-Base-2. C'est un modèle de 2 800 milliards de paramètres, dont 80 milliards travaillent à chaque mot : seule une partie du modèle s'active selon la question, comme dans un grand hôpital où l'on ne consulte que les spécialistes utiles.
Pour le construire, Microsoft a fait tourner 16 000 puces Nvidia pendant 38 jours, en août et septembre, sur un ensemble de 50 000 milliards de tokens, dont près d'un cinquième composé d'images associées à du texte. Ses connaissances s'arrêtent en mars 2026.
C'est le deuxième modèle de ce type pour Microsoft. Le premier, MAI-Base-1, presque trois fois plus petit, sert de base à un modèle de raisonnement présenté en juin.
Une étape, pas encore un produit
Attention à ne pas confondre : MAI-Base-2 n'est pas encore un assistant que vous pouvez utiliser. Le pré-entraînement, c'est la phase où le modèle apprend la langue et le monde en lisant des quantités colossales de textes. Vient ensuite le post-entraînement, qui lui apprend à répondre utilement, à raisonner et à se comporter correctement. Nous expliquions ces étapes dans notre article sur ce qui se passe après le pré-entraînement.
Microsoft n'a donné ni date de sortie, ni prix. Ses paramètres ne seront pas téléchargeables : l'entreprise prévoit de les proposer sous licence à des partenaires de confiance, via sa plateforme Foundry.
Ce que revendique Microsoft
Selon l'entreprise, MAI-Base-2 dépasse tous les modèles ouverts qu'elle a testés, sur ses propres évaluations. Elle affirme aussi que sa méthode d'entraînement est de 4 à 12 fois plus efficace que celle de DeepSeek, référence chinoise des modèles ouverts.
Deux précautions s'imposent. Ces comparaisons portent sur les modèles ouverts, pas sur les meilleurs modèles fermés d'OpenAI, de Google ou d'Anthropic. Et elles ont été faites par Microsoft lui-même, sur ses propres tests. Il faudra attendre la version finale, et des évaluations indépendantes, pour savoir où il se situe vraiment.
Microsoft insiste sur un point : son modèle a été entraîné sans « distillation ». La distillation consiste à entraîner un modèle en lui faisant imiter les réponses d'un autre modèle, plus puissant. C'est une méthode efficace et répandue, mais controversée : plusieurs laboratoires américains accusent des concurrents d'avoir ainsi copié leurs modèles sans autorisation. En revendiquant des données entièrement « organiques », Microsoft se met à l'abri de ce reproche, et peut proposer ses paramètres sous licence sans craindre de réclamation.
Pourquoi Microsoft fait ça
Pour ne plus dépendre d'OpenAI. Les relations entre les deux partenaires se sont compliquées à mesure qu'OpenAI devenait un géant autonome. Avoir son propre modèle de pointe, c'est garder la maîtrise de ses produits, quoi qu'il arrive.
Pour maîtriser ses coûts. Payer des modèles extérieurs coûte cher, comme le montrait la décision de Microsoft de mettre ses propres ingénieurs au régime d'IA. Un modèle maison, une fois construit, change l'équation.
Pour rester dans la course. Avec Meta qui vient de sortir Muse Wonder, les grands groupes de la tech veulent tous leur propre modèle de pointe. Microsoft ne voulait pas être le seul à dépendre d'un autre.
Ce qu'on retient
Microsoft a longtemps été le meilleur allié d'OpenAI. Il en devient, peu à peu, un concurrent.
MAI-Base-2 n'est encore qu'une fondation, et ses vraies performances restent à prouver. Mais le message est clair : dans l'IA, aucun géant ne veut plus dépendre d'un autre pour son moteur.