Meta a lancé mercredi 8 avril Muse Spark, premier modèle issu de Meta Superintelligence Labs, l’unité dirigée par Alexandr Wang. Le modèle a été développé en neuf mois après une refonte complète de l’infrastructure IA du groupe. Il alimente déjà l’assistant Meta AI sur le web et l’application dédiée. Il sera déployé sur WhatsApp, Instagram, Facebook et Messenger dans les semaines à venir.
Meta ferme ses IA après avoir prôné l’ouverture
Le fait marquant n’est pas le modèle lui-même. C’est sa licence. Muse Spark est propriétaire, en rupture frontale avec la série Llama que Meta a portée pendant deux ans comme étendard de l’IA « ouverte ». Sauf que cette ouverture méritait déjà des guillemets épais. La licence Llama n’a jamais été une licence open source au sens strict. Elle imposait des restrictions d’usage commercial au-delà de 700 millions d’utilisateurs mensuels et interdisait d’entraîner des modèles concurrents. Loin des standards Apache 2.0 ou MIT que la communauté considère comme réellement libres.
Avec Muse Spark, Meta abandonne même ce semblant d’ouverture. Le groupe « espère » publier des versions open source à l’avenir, sans calendrier ni engagement. La raison est limpide : garder un avantage propriétaire face à OpenAI, Google et Anthropic vaut plus que l’écosystème de développeurs Llama.
Ce que Muse Spark sait faire, et ce qui lui manque encore
Le modèle accepte du texte, de la voix et des images en entrée. Il ne produit que du texte pour l’instant. Deux modes coexistent : un mode rapide pour les requêtes simples et un mode « Contemplating » qui orchestre plusieurs sous-agents en parallèle pour les tâches complexes. Meta revendique une efficacité supérieure à Llama 4 Maverick avec dix fois moins de puissance de calcul, grâce à une technique que ses chercheurs appellent « la compression de raisonnement ».
Les benchmarks racontent une histoire nuancée. Sur l’index Intelligence v4.0 d’Artificial Analysis, Muse Spark se classe quatrième avec un score de 52. Devant lui : Gemini 3.1 Pro et GPT-5.4 (57 chacun), puis Claude Opus 4.6 (53). Sur le raisonnement abstrait ARC AGI 2, l’écart se creuse : 42,5 contre 76,5 pour Gemini. En revanche, le modèle domine sur la compréhension visuelle de graphiques : 86,4 sur CharXiv. Sur le raisonnement médical HealthBench Hard, il atteint 42,8 %, contre 14,8 % pour Claude. Pour une équipe qui a connu des embauches dignes d’un mercato suivies de licenciements tout aussi spectaculaires, c’est un premier jet qu’on peut saluer.
Meta ne prétend pas avoir rattrapé la concurrence sur tous les fronts. Le groupe mise sur la spécialisation : santé, shopping, compréhension visuelle. Des domaines où les données de trois milliards d’utilisateurs constituent un avantage que ni OpenAI ni même Google ne peuvent répliquer. Le tout financé par une enveloppe d’investissement colossale : entre 115 et 135 milliards de dollars de dépenses d’infrastructure prévues en 2026.
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Source : Meta
