Mark Zuckerberg en pleine montée d'IA.

Meta reprend son bâton de pèlerin pour les poids ouverts, après l’avoir perdu suite au flop de Llama 4. Muse Glimmer est un nouveau modèle IA de 30 milliards de paramètres, installable sur un ordinateur personnel (assez costaud tout de même), assorti d’une licence open source permissive.

En publiant la première version de Muse Spark au mois d’avril, Meta changeait son fusil d’épaule sur la diffusion de son nouveau LLM : les poids ouverts de Llama laissaient la place à la fermeture d’un modèle propriétaire. Le débat autour de Kimi K3 et des modèles chinois à poids ouverts que Washington voudrait brider a poussé une bonne partie du secteur de l’IA à soutenir ce type de distribution.

• L’industrie de l’IA plaide pour les modèles ouverts, la liste des signataires s’allonge

Meta a retrouvé au fin fond d’un placard poussiéreux son costume de chevalier blanc des poids ouverts avec Muse Glimmer. Ce nouveau modèle est en effet distribué sous licence Apache 2.0, une licence open source standard, permissive, beaucoup plus familière aux développeurs et aux entreprises que ne l’étaient les licences spécifiques de Llama. Le modèle est disponible sur Hugging Face, on trouvera aussi une documentation technique à cette adresse.

Un modèle à installer chez soi (sur une bonne bécane)

Glimmer est un modèle de 30 milliards de paramètres qui peut être installé sur un ordinateur du commerce – oubliez le petit portable Windows avec 4 Go de RAM, il faudra plutôt un Mac haut de gamme (Meta publie des benchs réalisés sur des MacBook Pro M4 Max et M5 Max) ou un PC équipé d’un GPU puissant (RTX 5090), avec idéalement 24 à 32 Go de mémoire GPU ou unifiée. « Le modèle est suffisamment rapide pour permettre une conversation fluide et une interaction en temps réel avec un agent, le tout entièrement exécuté sur votre appareil », affirme Meta.

La version quantifié en 4 bits descend sous les 20 Go, mais il faut aussi de la marge pour le cache, l’encodeur image et le modèle de décodage spéculatif. En mode « full precision », Glimmer requiert plus de 55 Go de mémoire. Évidemment, rien n’empêche d’installer Glimmer sur un serveur distant, mais là on ne parle plus d’un fonctionnement en local.

Dans le secteur des modèles de 30 milliards de paramètres, Muse Glimmer se défend bien à en croire les benchmarks publiés par Meta. Sur les tests agentiques, le modèle de Meta est souvent devant : MCP Atlas 75,5, contre 54,2 pour Gemma et 62,5 pour Qwen ; DeepSearch QA affiche un score de 74,6, devant les deux autres ; GAIA2 43,3, devant Gemma et Qwen. En codage aussi, Glimmer se montre très solide. En revanche, sur le multimodal, Qwen peut passer devant dans certains benchs.

L’avantage est marqué pour les tâches agentiques, la recherche multi-étapes et les tests de codage. Le modèle n’est pas systématiquement premier en tout, mais il a été optimisé pour un usage précis : faire tourner des agents en local qui peuvent utiliser des outils, coder et mener des tâches longues. Glimmer sera suivi dans quelques semaines de la publication des poids de Muse Spark 1.2, son modèle lancé la semaine dernière dans la foulée de l’offensive de Meta sur les outils pour développeurs.

Le manifeste de Zuckerberg

Mark Zuckerberg a profité de l’occasion pour publier un très long manifeste techno-libertarien sur les capacités mirifiques de l’IA générative, dans la droite ligne de la nouvelle campagne de com’ hors sol de Meta. Le patron de l’entreprise vante une fois de plus sa vision d’une « superintelligence personnelle », distribuée aux individus plutôt que concentrée entre les mains de quelques entreprises (un digest vidéo est visible ici).

Pour le milliardaire, la principale contribution de la « superintelligence » ne sera pas de remplacer les travailleurs, mais d’aider les gens à créer : entreprises, produits, traitements médicaux, contenus, logiciels, ou encore recherches scientifiques. Un plaidoyer intéressant, sachant ce que Meta fait de son IA sur ses réseaux sociaux : un générateur de slop et de désinformation.

En attendant, il faut implanter des datacenters. L’entreprise promet des retombées locales sur l’emploi, la formation, les services publics, l’eau, les infrastructures. Le fonds « Future Is For Everyone » que Meta vient de lancer sera abondé à hauteur d’1 milliard de dollars pour soutenir les communautés affectés par l’installation de ces centres de données.

Le dirigeant s’oppose aux discours de certains acteurs de l’IA qui affirment qu’elle est dangereuse, tout en voulant cloisonner cette technologie. Pour Zuckerberg, qui rejette l’idée d’une « superintelligence bienveillante unique », le scénario du pire serait une IA contrôlée par une poignée d’institutions.

Ce qui nous amène directement à Glimmer. Le dirigeant estime que l’open source est une force positive contre la centralisation, et que ce serait une erreur de restreindre cet écosystème (clin d’œil appuyé vers la Maison-Blanche). S’il soutient les contrôles à l’exportation sur les puces, il ne manque pas de critiquer les règles ralentissant les entreprises américaines du secteur, ou qui limiteraient trop l’usage des données, de la distillation et des modèles étrangers open source.

Mark Zuckerberg en pleine montée d'IA.

Meta reprend son bâton de pèlerin pour les poids ouverts, après l’avoir perdu suite au flop de Llama 4. Muse Glimmer est un nouveau modèle IA de 30 milliards de paramètres, installable sur un ordinateur personnel (assez costaud tout de même), assorti d’une licence open source permissive.

En publiant la première version de Muse Spark au mois d’avril, Meta changeait son fusil d’épaule sur la diffusion de son nouveau LLM : les poids ouverts de Llama laissaient la place à la fermeture d’un modèle propriétaire. Le débat autour de Kimi K3 et des modèles chinois à poids ouverts que Washington voudrait brider a poussé une bonne partie du secteur de l’IA à soutenir ce type de distribution.

• L’industrie de l’IA plaide pour les modèles ouverts, la liste des signataires s’allonge

Meta a retrouvé au fin fond d’un placard poussiéreux son costume de chevalier blanc des poids ouverts avec Muse Glimmer. Ce nouveau modèle est en effet distribué sous licence Apache 2.0, une licence open source standard, permissive, beaucoup plus familière aux développeurs et aux entreprises que ne l’étaient les licences spécifiques de Llama. Le modèle est disponible sur Hugging Face, on trouvera aussi une documentation technique à cette adresse.

Un modèle à installer chez soi (sur une bonne bécane)

Glimmer est un modèle de 30 milliards de paramètres qui peut être installé sur un ordinateur du commerce – oubliez le petit portable Windows avec 4 Go de RAM, il faudra plutôt un Mac haut de gamme (Meta publie des benchs réalisés sur des MacBook Pro M4 Max et M5 Max) ou un PC équipé d’un GPU puissant (RTX 5090), avec idéalement 24 à 32 Go de mémoire GPU ou unifiée. « Le modèle est suffisamment rapide pour permettre une conversation fluide et une interaction en temps réel avec un agent, le tout entièrement exécuté sur votre appareil », affirme Meta.

La version quantifié en 4 bits descend sous les 20 Go, mais il faut aussi de la marge pour le cache, l’encodeur image et le modèle de décodage spéculatif. En mode « full precision », Glimmer requiert plus de 55 Go de mémoire. Évidemment, rien n’empêche d’installer Glimmer sur un serveur distant, mais là on ne parle plus d’un fonctionnement en local.

Dans le secteur des modèles de 30 milliards de paramètres, Muse Glimmer se défend bien à en croire les benchmarks publiés par Meta. Sur les tests agentiques, le modèle de Meta est souvent devant : MCP Atlas 75,5, contre 54,2 pour Gemma et 62,5 pour Qwen ; DeepSearch QA affiche un score de 74,6, devant les deux autres ; GAIA2 43,3, devant Gemma et Qwen. En codage aussi, Glimmer se montre très solide. En revanche, sur le multimodal, Qwen peut passer devant dans certains benchs.

L’avantage est marqué pour les tâches agentiques, la recherche multi-étapes et les tests de codage. Le modèle n’est pas systématiquement premier en tout, mais il a été optimisé pour un usage précis : faire tourner des agents en local qui peuvent utiliser des outils, coder et mener des tâches longues. Glimmer sera suivi dans quelques semaines de la publication des poids de Muse Spark 1.2, son modèle lancé la semaine dernière dans la foulée de l’offensive de Meta sur les outils pour développeurs.

Le manifeste de Zuckerberg

Mark Zuckerberg a profité de l’occasion pour publier un très long manifeste techno-libertarien sur les capacités mirifiques de l’IA générative, dans la droite ligne de la nouvelle campagne de com’ hors sol de Meta. Le patron de l’entreprise vante une fois de plus sa vision d’une « superintelligence personnelle », distribuée aux individus plutôt que concentrée entre les mains de quelques entreprises (un digest vidéo est visible ici).

Pour le milliardaire, la principale contribution de la « superintelligence » ne sera pas de remplacer les travailleurs, mais d’aider les gens à créer : entreprises, produits, traitements médicaux, contenus, logiciels, ou encore recherches scientifiques. Un plaidoyer intéressant, sachant ce que Meta fait de son IA sur ses réseaux sociaux : un générateur de slop et de désinformation.

En attendant, il faut implanter des datacenters. L’entreprise promet des retombées locales sur l’emploi, la formation, les services publics, l’eau, les infrastructures. Le fonds « Future Is For Everyone » que Meta vient de lancer sera abondé à hauteur d’1 milliard de dollars pour soutenir les communautés affectés par l’installation de ces centres de données.

Le dirigeant s’oppose aux discours de certains acteurs de l’IA qui affirment qu’elle est dangereuse, tout en voulant cloisonner cette technologie. Pour Zuckerberg, qui rejette l’idée d’une « superintelligence bienveillante unique », le scénario du pire serait une IA contrôlée par une poignée d’institutions.

Ce qui nous amène directement à Glimmer. Le dirigeant estime que l’open source est une force positive contre la centralisation, et que ce serait une erreur de restreindre cet écosystème (clin d’œil appuyé vers la Maison-Blanche). S’il soutient les contrôles à l’exportation sur les puces, il ne manque pas de critiquer les règles ralentissant les entreprises américaines du secteur, ou qui limiteraient trop l’usage des données, de la distillation et des modèles étrangers open source.

La cacophonie de la transparence

Le temps du Far West dans le secteur de la musique générée par IA est-il bientôt terminé ? Suno, une des principales startups sur ce marché bouillonnant, promet davantage de transparence pour lutter contre la fraude et les abus, sans pour autant freiner l’adoption de l’IA générative parmi les professionnels de la filière.

Depuis son accord l’an dernier avec Warner Music Group, Suno veut filer doux. En échange de l’arrêt des poursuites de la major, la jeune pousse a pris plusieurs engagements, en particulier sur le téléchargement. Une nouvelle politique va être mise en œuvre pour limiter la distribution massive de morceaux générés par IA sur les plateformes de streaming.

Les serveurs des services de streaming sont pris d’assaut par la musique générée par IA. Au mois d’avril, Deezer avait ainsi annoncé que c’était le cas pour 44 % des chansons téléversées. La plateforme signale d’ailleurs quand le contenu est généré par IA (ou par un humain dans le cas de Spotify).

L’industrie tente de s’organiser, par exemple via l’organisation Digital Data Exchange (DDEX, qui fédère les entreprises et organisations ayant des intérêts commerciaux dans le domaine des contenus multimédias numériques, mais dont Suno ne serait pas membre) pour mettre en place des standards communs, mais chacun y va aussi avec ses propres outils.

• Deezer : les chansons générées par IA, « un problème pour toute la filière musicale »

C’est le cas de Suno, qui en plus de rappeler cette fameuse politique anti-téléchargements de masse dont les détails sont encore inconnus, vient d’annoncer plusieurs nouveaux dispositifs. À commencer par l’adoption « dans les prochaines semaines » de technologies de filigrane (watermarking) audio et de fingerprinting pour lutter contre la fraude et les usages abusifs. Des outils de transparence vont aussi être proposés pour faire en sorte que les chansons générées par Suno puissent être identifiées si elles sont partagés avec d’autres plateformes.

De la transparence pour les oreilles

Il s’agit pour l’entreprise de s’aligner avec les standards de l’industrie… et probablement aussi des régulateurs. Depuis le 2 août, l’AI Act impose une obligation de transparence aux fournisseurs d’IA qui passe par un marquage technique de détection sur les sons, mais aussi les images, les vidéos ou textes générés ou modifiés par IA.

Les systèmes commercialisés avant le 2 août ont cependant quatre mois pour respecter ces obligations, qui ne s’appliqueront pas aux éditeurs d’information générale si le contenu généré par IA a fait l’objet « d’un examen humain ou d’un contrôle éditorial ». Une zone grise pleine de flou qui pourrait justifier tous les abus.

• Les contenus générés par IA devront être tatoués, sauf s’ils sont vérifiés par un humain

L’UE propose d’ailleurs des badges (optionnels) à placer à côté des contenus générés par IA :

Suno clarifie également ses règles de communauté, avec une interdiction explicite des imitations non autorisées, des téléversements sans droits, de l’utilisation de voix ou d’image sans permission, des scams, faux engagements, et des contenus trompeurs. La plateforme IA va également renforcer sa collaboration avec Audible Magic et Musixmatch pour détecter les usages non autorisés.

Suno ne veut pas se poser en gardien des « valeurs artistiques », ni juger si « telle chanson est bonne, porteuse de sens ou suffisamment humaine ». En revanche, la société estime qu’il est de sa responsabilité de « rendre plus difficile l’utilisation abusive des outils d’IA d’une manière qui fragilise un écosystème musical sain. » Une réflexion bienvenue mais qui sonne étrange à l’oreille, au vu du pillage orchestré par la startup pour entraîner ses modèles IA.

• Suno a aspiré des millions de chansons pour entraîner son IA

Les utilisateurs qui se servent gratuitement de ChatGPT vont bénéficier d’une douceur. OpenAI fait en effet sauter les limites des discussions texte, qui deviennent donc illimitées. Une proposition très agressive parmi les chatbots généralistes.

Ce n’est pas complètement inédit dans le secteur : Microsoft propose depuis début 2025 un accès gratuit et illimité au modèle de raisonnement avancé Think Deeper (propulsé par o1) de Copilot, ainsi qu’aux conversations vocales… mais avec des interruptions possibles en cas de forte demande. La formule standard (gratuite) du moteur de réponses IA Perplexity offre aussi des recherches quasiment illimitées.

Néanmoins, cela n’en reste pas moins un gros coup pour OpenAI qui propose ainsi une carotte fort alléchante pour ferrer des utilisateurs qui pourront se transformer un jour en abonnés payants. Ce d’autant qu’ils ont aussi accès au bouton « Think » qui génère des réponses approfondies. Le modèle utilisé passe également de GPT-5.5 à GPT-5.6 Luna, l’« entrée de gamme » de la nouvelle famille de modèles IA et désormais la version par défaut de ChatGPT.

En revanche, la génération d’images, la voix et l’examen de fichiers et d’images sont toujours limités. Il faut passer à la caisse pour accéder aux modèles plus évolués Terra et Sol. Les abonnés payants bénéficient d’ailleurs d’une mise à jour de Sol, présenté comme plus efficace sur les tâches à accomplir rapidement (Codex et ChatGPT Work n’ont cependant pas droit à cette déclinaison de GPT-5.6 Sol, comprenne qui pourra).

Les abonnés Plus et Pro obtiennent aussi une nouvelle réglette pour choisir plus facilement le niveau d’effort de GPT-5.6 : tout à gauche pour les questions du quotidien, plus à droite pour la planification, l’écriture, le code ou les décisions qui nécessitent un peu plus de jugeote qu’à l’accoutumée.