L’essentiel
- Mustafa Suleyman a déclaré jeudi aux employés de Microsoft que MAI-Base-2, annoncé le même jour, est plus puissant que le modèle de base qui alimente GPT 5.6 Sol.
- Son pré-entraînement aurait mobilisé un quart du calcul utilisé par OpenAI, et serait douze fois plus efficace que celui d’un modèle DeepSeek non précisé.
- Les comparaisons ont été menées en privé, à partir d’informations techniques que Microsoft détient : aucun test indépendant ne les confirme.
- Microsoft reste investisseur majeur d’OpenAI et continue de proposer ses modèles sur Azure et dans Copilot.
Un éditeur qui vend les modèles d’OpenAI à ses clients explique en interne que le sien est meilleur, et qu’il a coûté quatre fois moins de calcul à entraîner. Ces propos sont ceux de Mustafa Suleyman, patron de l’IA chez Microsoft, devant les employés du groupe.
Un produit fini face à une fondation
D’un côté, GPT 5.6 Sol, produit d’OpenAI : un système qu’on utilise, qu’on facture et qu’on évalue sur des benchmarks publics. De l’autre, MAI-Base-2, un modèle de base : le résultat brut du pré-entraînement, cette première phase où le réseau apprend à partir de grands volumes de textes, d’images et d’autres données, avant tout réglage pour converser ou suivre des consignes.
La comparaison oppose donc un produit fini à une fondation. Suleyman dit avoir confronté MAI-Base-2 à des systèmes d’OpenAI, dont un surnommé Spud, rattaché à GPT 5.6, et affirme de meilleurs résultats aux tests de compréhension et de prédiction de motifs. Ces mesures reposent, précise-t-il, sur des informations techniques en possession de Microsoft : personne d’autre ne peut consulter ces données de performance.
OpenAI publie ses résultats, Microsoft les évoque devant ses salariés. Les deux ne se vérifient pas de la même façon.
Un quart du calcul, l’argument qui pèse le plus
Dans cette annonce, la facture compte plus que la performance. Selon Suleyman, le pré-entraînement de MAI-Base-2 a consommé un quart de la puissance de calcul d’OpenAI. Il avance aussi une efficacité douze fois supérieure à celle d’un modèle DeepSeek qu’il ne nomme pas.
Si la mesure tient, l’enjeu dépasse la rivalité entre deux entreprises. Le pré-entraînement exige des ressources très coûteuses : en réduire la part change l’économie de tout un laboratoire. Encore faut-il connaître le périmètre pour comparer : quelles données, combien de paramètres, quelle définition du calcul consommé, quel modèle de référence exactement. Rien de cela n’est détaillé à ce stade.
Un fournisseur qui se mesure à son partenaire
Microsoft a investi des milliards de dollars dans OpenAI, et sa participation est estimée à plus de 100 milliards de dollars. Les modèles d’OpenAI restent disponibles pour les clients Azure et intégrés à des produits comme Copilot. Dans le même temps, la relation entre les deux groupes se refroidit, et Microsoft cherche à se diversifier avec ses propres modèles.
Le calendrier va dans ce sens. En mars, Microsoft a fusionné ses équipes Copilot grand public et commerciales, puis réaffecté Suleyman à la construction de modèles au sein de son unité dite de superintelligence. MAI-Base-2 est le premier fruit visible de ce recentrage.
La position est inconfortable : critiquer ouvertement OpenAI revient à fragiliser la valeur d’une participation que Microsoft détient lui-même. Cela explique peut-être que la comparaison ait été faite devant des salariés plutôt que dans une publication scientifique. Jeudi, Microsoft a refusé de commenter ; OpenAI n’a pas répondu à la demande de commentaire.
Une comparaison que personne ne peut refaire
Pour un développeur ou une équipe qui choisit ses modèles, la réponse est sobre : rien, pour l’instant. Une déclaration interne n’est pas une évaluation, et un modèle de base n’est pas un modèle de production. Tant que MAI-Base-2 n’est pas mesuré par des tiers, sur des tâches proches des vôtres, il ne justifie aucune migration.
Deux indices départageront les camps. Le premier est la publication d’un rapport technique, avec les volumes de calcul et les protocoles. Le second est la place que Microsoft donnera à ses propres modèles dans Copilot et sur Azure : un éditeur qui bascule une partie de son trafic vers son modèle maison en dit plus sur sa confiance qu’un discours devant des salariés.
Mon avis
Un modèle quatre fois moins cher à entraîner serait la meilleure nouvelle de l’année, et c’est justement pour cela que j’exige les chiffres avant d’applaudir. Je crois que Microsoft prépare surtout le jour où il pourra se passer d’OpenAI, et que la performance annoncée sert d’abord ce dessein. Le test d’un tiers dira si MAI-Base-2 en est capable ; la trajectoire de Copilot le dira avant lui.
Ils m’ont fait confiance
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