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Microsoft Build dévoile des modèles MAI développés en interne comptant 35 milliards de paramètres

Microsoft Build dévoile des modèles MAI développés en interne comptant 35 milliards de paramètres

24 juin 2026
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Microsoft Build dévoile des modèles MAI développés en interne comptant 35 milliards de paramètres

Lors de la conférence des développeurs Build2026 qui s’est tenue récemment, Microsoft a dévoilé plusieurs modèles d’IA développés en interne. Le lancement de son premier modèle de raisonnement avancé, MAI-Thinking-1, marque une étape importante dans le parcours de Microsoft vers le développement autonome de grands modèles et la création d’un écosystème d’IA complet couvrant tous les cas d’utilisation.

Avec 35 milliards de paramètres actifs, MAI-Thinking-1 est considéré comme un « modèle de taille moyenne », mais il a néanmoins obtenu des résultats de pointe lors de tests de performance clés en génie logiciel. Microsoft a souligné que le modèle avait été entraîné à partir de zéro à l’aide de données « propres » et a explicitement déclaré qu’aucune donnée distillée provenant de modèles tiers n’avait été utilisée. Dans un secteur où la distillation des données est courante, cela souligne l’engagement sans faille de Microsoft en faveur de l’indépendance technique et de l’intégrité des données.

Au-delà de ce modèle phare de raisonnement, Microsoft a élargi la famille MAI avec des modèles destinés à des applications multimodales et à des secteurs verticaux spécialisés. Dans les domaines de l’image et de la voix, MAI-Image2.5, qui permet la génération de texte en image et l’édition d’images, a été lancé en même temps que sa version Flash ; MAI-Transcribe-1.5 offre une transcription ultra-rapide, atteignant des vitesses cinq fois supérieures à celles de la concurrence ; et MAI-Voice-2, qui prend désormais en charge 15 langues supplémentaires (avec une version Flash à venir prochainement), élargit considérablement l’écosystème multimodal vocal.

Du côté des développeurs, le modèle de codage MAI-Code-1, conçu pour optimiser l’efficacité du raisonnement, a été intégré avec succès à GitHub Copilot et Visual Studio Code. Le lancement réussi de plusieurs modèles développés en interne vient non seulement parachever l’écosystème en boucle fermée de Microsoft — du raisonnement sous-jacent aux applications de plus haut niveau —, mais souligne également l’engagement stratégique du géant technologique à atteindre une autosuffisance totale en matière d’IA et à réduire sa dépendance vis-à-vis des technologies externes.

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