Meta présente Muse Wonder et Muse Wonder Full, ses modèles d'IA les plus avancés pour se placer à la frontière de la technologie

Ce lundi, Meta a lancé Muse Wonder et Muse Wonder Full, les premiers modèles de ses « Superintelligence Labs » qui, selon l’entreprise, sont à l’avant-garde aux côtés des meilleurs modèles d’OpenAI et d’Anthropic. Elles surviennent au moment où Meta tente de montrer que toute la vague de licenciements et la profonde restructuration de sa division IA, lancée l’année dernière, portent leurs fruits.

Loin en arrière. Meta a pris du retard dans la course à l’IA après le fiasco de Llama 4 l’année dernière. Depuis lors, ses concurrents ont évolué avec des systèmes beaucoup plus performants. Mark Zuckerberg a répondu en créant Meta Superintelligence Labs et en embauchant Alexandr Wang, ancien PDG de Scale AI et l’un des noms les plus éminents de l’IA, pour le diriger.

Muse Wonder est le premier véritable test pour savoir si ce pari a fonctionné. Pour l’instant, si l’on parle en termes économiques, les investisseurs ont réagi positivement. Et selon Bloomberg, les actions de Meta ont grimpé jusqu’à 4,7 % après la nouvelle.

Quoi de neuf. Il existe deux modèles. Muse Wonder sera bientôt le cerveau derrière Muse, l’application d’agent d’IA personnelle de Meta, destinée aux abonnés des niveaux mensuels de 20 $ et 100 $. D’autre part, il existe Muse Wonder Full, qui est la version la plus puissante et sera limitée aux abonnés de Muse Code, l’outil de programmation d’IA de Meta. Pour le moment, cela ne sera pas proposé via l’API.

Wonder lui-même arrivera aux développeurs via l’API Meta Models, au prix de 4 $ par million de jetons d’entrée et de 20 $ par million de jetons de sortie, ce qui, selon TechCrunch, le place à peu près au même niveau que GPT-6 Sol ou Claude Opus 5.5.

Muse

Les chiffres. Sans tester le modèle en profondeur, Meta affirme que la version la plus grande du modèle surpasse Claude Fable 5.1 d’Anthropic et se situe juste en dessous de Claude Opus 5.5 dans l’Artificial Analysis Intelligence Index, l’un des classements de référence pour l’évaluation des modèles d’IA. La société affirme également qu’elle surpasse le GPT-6 Astra d’OpenAI et les deux modèles Anthropic dans certains tests spécialisés, notamment l’utilisation de documents juridiques et le développement de logiciels.

Les outils de gestion des appareils d'entreprise ont toujours eu une limite. Jusqu'à ce que l'IA arrive

Pour le moment, tous ces chiffres proviennent des propres tests de Meta, il faudra donc attendre des tests indépendants pour vraiment se faire une idée de la puissance de ces nouveaux modèles.

La proposition. Wang a déclaré à Bloomberg que le reste du secteur s’est « vraiment concentré sur les agents de planification », tandis que Meta souhaite que le cas d’utilisation des agents personnels « se démarque réellement ». Et pour cela ils font référence à deux techniques : Active Memory et Active Focus.

Selon l’entreprise, alors que le premier mentionné permet au modèle de conserver ce qui compte pour un utilisateur pendant « des jours, des semaines, des mois », afin que les gens n’aient pas à se répéter, le second est conçu pour maintenir le modèle concentré sur un objectif établi lors de tâches longues et complexes, en évitant les erreurs cumulatives qui peuvent augmenter la facture lors du travail avec les agents.

Le risque lié à l’IA ne ressemblera pas à celui de Terminator. Ce sera similaire à ce qui vient de se passer dans 500 supermarchés français

Et qu’en est-il de la sécurité ? Ce lancement intervient dans un contexte d’inquiétude généralisée concernant les agents d’IA incontrôlés, un problème dont nous voyons de sombres exemples depuis des mois. Meta affirme avoir formé Muse Wonder à rejeter les demandes dangereuses, telles que l’aide concernant les armes biologiques ou nucléaires, la « cyber-utilisation abusive » et d’autres problèmes, et a publié un cadre pour augmenter les capacités de manière « responsable ».

Cependant, il convient de noter que Meta n’a pas précisé si les agents exécutés sur le modèle se comportaient de manière erratique lors des tests, ni comment ils avaient spécifiquement géré ce risque. La société n’a pas non plus révélé comment les modèles ont été construits ou formés, se contentant d’indiquer que la formation a eu lieu dans son centre de données Prometheus dans l’Ohio.

Quelle est la prochaine étape. Wang a déclaré à Bloomberg que son équipe travaillait déjà sur des « modèles plus grands et à plus grande échelle » alors qu’elle développait des versions moins chères et plus spécialisées de Wonder qui pourraient servir des milliards d’utilisateurs. Meta a également déclaré qu’elle prévoyait de lancer des modèles ouverts plus grands, comme partagé par Wired, après le petit Muse Glimmer.

À Simseo | Anthropic met en garde contre une IA capable de se propager à travers les appareils électroménagers