L'IA sur ordonnance

Doctolib, déjà très impliqué dans le développement d’outils basés sur l’IA, appuie encore sur le champignon grâce à un investissement de NVIDIA. Le géant américain prend une participation minoritaire au capital de la plateforme française.

Aucun chiffre n’a été révélé dans la communication de Doctolib, mais cet investissement du mastodonte de l’IA va au delà du symbole même si les sommes en jeu sont une goutte d’eau pour les finances de NVIDIA. Il s’agit en effet « d’accélérer nos recrutements et nos développements IA », déclare Stanislas Niox-Chateau, le cofondateur et directeur général de la plateforme. Elle aura aussi accès aux experts de NVIDIA qui épauleront « la centaine de scientifiques, ingénieurs et designers » qui développent ces solutions IA.

Doctolib utilise les technologies NVIDIA depuis un an pour concevoir ses propres modèles IA « avec le plus haut standard de précision médicale ». Ils sont utilisés dans les agents IA proposés par l’entreprise aux soignants « pour les aider à mieux soigner ».

Une piqûre de NVIDIA

L’assistant de consultation, qui s’appuie sur un modèle de reconnaissance de la parole spécialisé dans la langue française et le vocabulaire médical, a documenté plus de 12 millions de consultations. Des assistants IA spécialisés dans la facturation, le secrétariat, la gestion documentaire et la codification, sont également disponibles pour les professionnels de la santé.

Cet investissement de NVIDIA permettra d’étendre la disponibilité de l’assistant IA personnel des patients. Testé actuellement par 400 000 Français, il sera proposé à tous les utilisateurs en 2027.

Voir NVIDIA investir directement dans Doctolib peut soulever des craintes concernant la souveraineté et la gestion des données. Au mois de juin, la plateforme nous avait assuré qu’elle ne livrait pas les informations de ses utilisateurs aux grands acteurs américains de l’IA. En juillet, elle amorçait la pompe de ces mêmes données pour ses recherches en IA, sans demander de consentement.

• Doctolib réfute livrer « les infos de ses utilisateurs » aux grands acteurs de l’IA
• Doctolib veut utiliser vos données pour ses recherches en IA. Vous pouvez refuser.

Ces problématiques – de souveraineté en particulier – et les controverses qui s’en sont suivies ne sont pas tombées dans l’oreille d’un sourd. Doctolib précise ainsi que l’argent de NVIDIA va servir à accélérer le développement de modèles à poids ouverts et open source, « et investir encore davantage dans les infrastructures européennes qui les font fonctionner. »

Un investissement symbolique ?

D’après le Figaro, la prise de participation de NVIDIA se ferait à hauteur de quelques millions d’euros, une entrée au capital symbolique si l’on compte que Doctolib était valorisée aux alentours de 3,6 milliards d’euros en avril dernier.

L’annonce a été faite par Jensen Huang, de passage à Paris mardi 13 octobre, avant la conférence GTC de Berlin dont il donnera le coup d’envoi le 21 octobre prochain.

Mise à jour 20 h — Il n’y a pas que Doctolib. Entalpic, Genesis AI et Pigment vont eux aussi bénéficier d’un coup de pouce financier de NVIDIA. Entalpic développe des matériaux avancés pour les semi-conducteurs, Genesis AI conçoit des robots dopés à l’IA, et Pigment a créé une plateforme de planification pour les entreprises.

L'IA sur ordonnance

Doctolib, déjà très impliqué dans le développement d’outils basés sur l’IA, appuie encore sur le champignon grâce à un investissement de NVIDIA. Le géant américain prend une participation minoritaire au capital de la plateforme française.

Aucun chiffre n’a été révélé dans la communication de Doctolib, mais cet investissement du mastodonte de l’IA va au delà du symbole même si les sommes en jeu sont une goutte d’eau pour les finances de NVIDIA. Il s’agit en effet « d’accélérer nos recrutements et nos développements IA », déclare Stanislas Niox-Chateau, le cofondateur et directeur général de la plateforme. Elle aura aussi accès aux experts de NVIDIA qui épauleront « la centaine de scientifiques, ingénieurs et designers » qui développent ces solutions IA.

Doctolib utilise les technologies NVIDIA depuis un an pour concevoir ses propres modèles IA « avec le plus haut standard de précision médicale ». Ils sont utilisés dans les agents IA proposés par l’entreprise aux soignants « pour les aider à mieux soigner ».

Une piqûre de NVIDIA

L’assistant de consultation, qui s’appuie sur un modèle de reconnaissance de la parole spécialisé dans la langue française et le vocabulaire médical, a documenté plus de 12 millions de consultations. Des assistants IA spécialisés dans la facturation, le secrétariat, la gestion documentaire et la codification, sont également disponibles pour les professionnels de la santé.

Cet investissement de NVIDIA permettra d’étendre la disponibilité de l’assistant IA personnel des patients. Testé actuellement par 400 000 Français, il sera proposé à tous les utilisateurs en 2027.

Voir NVIDIA investir directement dans Doctolib peut soulever des craintes concernant la souveraineté et la gestion des données. Au mois de juin, la plateforme nous avait assuré qu’elle ne livrait pas les informations de ses utilisateurs aux grands acteurs américains de l’IA. En juillet, elle amorçait la pompe de ces mêmes données pour ses recherches en IA, sans demander de consentement.

• Doctolib réfute livrer « les infos de ses utilisateurs » aux grands acteurs de l’IA
• Doctolib veut utiliser vos données pour ses recherches en IA. Vous pouvez refuser.

Ces problématiques – de souveraineté en particulier – et les controverses qui s’en sont suivies ne sont pas tombées dans l’oreille d’un sourd. Doctolib précise ainsi que l’argent de NVIDIA va servir à accélérer le développement de modèles à poids ouverts et open source, « et investir encore davantage dans les infrastructures européennes qui les font fonctionner. »

Un investissement symbolique ?

D’après le Figaro, la prise de participation de NVIDIA se ferait à hauteur de quelques millions d’euros, une entrée au capital symbolique si l’on compte que Doctolib était valorisée aux alentours de 3,6 milliards d’euros en avril dernier.

L’annonce a été faite par Jensen Huang, de passage à Paris mardi 13 octobre, avant la conférence GTC de Berlin dont il donnera le coup d’envoi le 21 octobre prochain.

Mise à jour 20 h — Il n’y a pas que Doctolib. Entalpic, Genesis AI et Pigment vont eux aussi bénéficier d’un coup de pouce financier de NVIDIA. Entalpic développe des matériaux avancés pour les semi-conducteurs, Genesis AI conçoit des robots dopés à l’IA, et Pigment a créé une plateforme de planification pour les entreprises.

ChaCha20 continue de ronronner dans WireGuard

Vous entendez régulièrement parler de chiffrement symétrique (AES), asymétrique (RSA) et d’algorithmes post-quantiques sans trop comprendre de quoi il s’agit ni les enjeux ? Next vous propose de comparer les usages et performances de ces algorithmes de chiffrement, dont certains résistent aux ordinateurs quantiques.

Le monde de la cybersécurité se prépare depuis des années à l’arrivée d’une grosse révolution : le supercalculateur quantique, du moins la version avec suffisamment de qubits et de portes quantiques pour effectuer suffisamment de calculs pour rebattre les cartes de la cybersécurité. Ce n’est pas que théorique, l’algorithme pour « casser » RSA et X25519 existe déjà : Shor.

En effet, la promesse de l’ordinateur quantique est de casser l’algorithme de chiffrement asymétrique RSA. Avec les algorithmes symétriques comme AES en revanche, il suffira de doubler la taille de la clé pour rester au même niveau de sécurité. On parle de chiffrement asymétrique quand une clé permet de chiffrer et une autre de déchiffrer, et de chiffrement symétrique lorsque c’est la même clé pour les deux opérations.

• [FAQ] Notre antisèche sur l’informatique quantique
• 10 ans de peur autour du « post-quantique » : derrière les annonces, quelle réalité ?
• Informatique quantique, algorithme de Shor : le « casseur » de cryptographie… en théorie

L’enjeu est important : RSA est largement utilisé pour protéger les communications sur Internet. Depuis des années, la solution de remplacement existe avec des algorithmes dits « post-quantiques », capables de résister à de telles machines. C’est le cas de CRYSTALS-Kyber (ou Kyber tout simplement) sélectionné par le NIST américain en 2022 et normalisé en 2024 sous le nom ML-KEM (FIPS 203).

Mais dans la pratique, quelles différences entre AES, RSA et ML-KEM ? Next vous explique, benchmark à l’appui, les enjeux autour des tailles de clés et de messages chiffrés, des performances des algorithmes et leur résistance aux attaques. Au passage, nous étudierons aussi deux autres algorithmes dont vous avez peut-être entendu parler : ChaCha20-Poly1305 et X25519 (sur une courbe elliptique).

On chiffre un message avec AES, ChaCha20, RSA et Kyber : qui gagne ?

Pour commencer, voici un tableau récapitulatif de la taille des clés et du message, ainsi que la vitesse de traitement de cinq grandes familles d’algorithmes (avec différentes tailles de clés) : AES (CCM et GCM), ChaCha20-Poly1305, X25519, RSA et ML-KEM.

Pour ces premiers résultats, nous avons chiffré un petit message de 8 octets seulement « next ftw » :

« Survivre »

Epic Games travaillait sur un jeu de tir réunissant des personnages des univers Marvel et Star Wars, mais le titre n’a désormais plus de date de sortie. Parallèlement, les développeurs du titre auraient reçu pour consigne d’utiliser désormais l’IA pour l’ensemble du code et des visuels.

La coopération entre Epic Games et Disney devait accoucher d’un jeu de tir en mars 2027. Selon Bloomberg, ce titre aurait accumulé un retard significatif, au point de ne plus avoir de date de sortie. Si ce retard fait désormais autant parler, c’est pour la réponse d’Epic Games à ce problème : laisser faire l’IA autant que possible.

Epic Games confirme

Selon nos confrères, les développeurs auraient reçu de nouvelles consignes. La principale serait de laisser l’écriture du code et la production des visuels à des outils comme Claude (Anthropic), les développeurs étant alors chargés d’encadrer et d’orienter le contenu fourni par les LLM. Une partie du personnel s’interrogerait sur la manière dont les erreurs de l’IA seront corrigées et douterait de la réussite de l’initiative, ajoute Bloomberg.

Sans aller dans les détails, Epic Games a confirmé ce passage renforcé à l’IA. Jake Jones, directeur de la communication, a ainsi déclaré que l’entreprise adoptait effectivement un développement accéléré par l’IA, piloté par ses propres développeurs.

Tim Sweeney en personne, fondateur et dirigeant du studio, a réagi sur X à ce sujet :

« Nous effectuons un virage stratégique majeur ici chez Epic, en réorganisant les développeurs pour les réorienter vers une accélération maximale de l’IA. L’objectif n’est pas de faire les mêmes choses avec moins de personnes, mais de permettre à tout le monde ici de construire PLUS et MIEUX de choses, et d’apporter ces avantages à toutes les équipes utilisant Unreal »

Disney, en revanche, n’a pas commenté.

Une conviction ancienne

Les positions du patron d’Epic Games sur l’IA sont connues depuis longtemps. En juin dernier par exemple, Tim Sweeney avait défendu chez IGN l’idée que de petites équipes seraient bientôt capables de bâtir de vastes mondes peuplés de personnages aux dialogues générés. En novembre 2025, il s’en était pris aux mentions d’usage de l’IA exigées par Steam, les jugeant inutiles. Il estimait que ces outils interviendraient dans presque toutes les productions.

Ces prises de position ont cependant une saveur différente quand on les replace dans le contexte économique d’Epic Games. La société a procédé à plus d’un millier de licenciements en mars 2026, évoquant alors un contexte général difficile pour l’industrie du jeu vidéo, avec une croissance ralentie, des investissements plus faibles ou encore un plafonnement des ventes de consoles. La baisse de popularité de Fortnite était également un élément important dans cette communication.

Toutefois, Tim Sweeney assurait que les LLM n’étaient pas responsables de ces licenciements : « Puisque le sujet est désormais d’actualité, je tiens à préciser que les licenciements ne sont pas liés à l’IA. Dans la mesure où elle améliore la productivité, nous souhaitons disposer d’un maximum de développeurs talentueux pour créer du contenu et des technologies de pointe. »

Le contrat avec Disney

Le partenariat avec Disney occupe probablement une place centrale dans cette stratégie. Annoncé en février 2024, il s’est accompagné d’une prise de participation de 1,5 milliard de dollars de Disney dans Epic. L’ambition était claire : construire un univers persistant relié à Fortnite en puisant dans les licences Marvel et Star Wars. Ce partenariat avait cependant rencontré un couac lié à l’IA dès mai 2025, quand un Dark Vador à la voix synthétique avait proféré des grossièretés dans Fortnite avant qu’un correctif ne soit déployé, comme l’indiquait alors Ars Technica.

Selon Bloomberg, il s’agit de la première tentative d’un grand éditeur de fonder un jeu principalement sur l’IA. L’article rappelle d’ailleurs l’enquête annuelle de la Game Developers Conference, menée début 2026 auprès de plus de 2 300 professionnels. Elle montrait l’écart avec les usages courants : 36 % des répondants utilisaient l’IA générative dans leur travail, essentiellement pour la recherche et la réflexion préalable (81 % d’entre eux), loin devant l’aide au code (47 %) et le prototypage (35 %).

Cette enquête comportait en outre un résultat marquant : la proportion de développeurs estimant que l’IA générative avait un impact négatif sur l’industrie avait bondi de 30 % en 2025 à 52 % cette année. « Les travailleurs des arts visuels et techniques (64 %), du game design et du narratif (63 %) et de la programmation (59 %) ont les opinions les plus défavorables », ajoutait le rapport.

Des chiffres à relier au scepticisme évoqué par Bloomberg chez les employés d’Epic Games après réception des nouvelles consignes. Selon plusieurs personnes interrogées (qui ont tenu à garder l’anonymat), l’annonce ferait l’objet de nombreuses plaisanteries sarcastiques, d’autres estimant plus sérieusement que le studio n’aura pas les bénéfices escomptés, notamment à cause des erreurs propres aux IA génératives.

Tim Sweeney ne semble pas se faire d’illusion sur la transformation en cours. Interrogé sur la possibilité qu’une telle bascule puisse accélérer une entrée en bourse, le patron a répondu sur X : « Notre objectif plus modeste est de survivre à la révolution de l’IA, d’aider d’autres développeurs à faire de même, et d’en ressortir en produisant un meilleur code et un meilleur contenu plus rapidement ».

« Survivre »

Epic Games travaillait sur un jeu de tir réunissant des personnages des univers Marvel et Star Wars, mais le titre n’a désormais plus de date de sortie. Parallèlement, les développeurs du titre auraient reçu pour consigne d’utiliser désormais l’IA pour l’ensemble du code et des visuels.

La coopération entre Epic Games et Disney devait accoucher d’un jeu de tir en mars 2027. Selon Bloomberg, ce titre aurait accumulé un retard significatif, au point de ne plus avoir de date de sortie. Si ce retard fait désormais autant parler, c’est pour la réponse d’Epic Games à ce problème : laisser faire l’IA autant que possible.

Epic Games confirme

Selon nos confrères, les développeurs auraient reçu de nouvelles consignes. La principale serait de laisser l’écriture du code et la production des visuels à des outils comme Claude (Anthropic), les développeurs étant alors chargés d’encadrer et d’orienter le contenu fourni par les LLM. Une partie du personnel s’interrogerait sur la manière dont les erreurs de l’IA seront corrigées et douterait de la réussite de l’initiative, ajoute Bloomberg.

Sans aller dans les détails, Epic Games a confirmé ce passage renforcé à l’IA. Jake Jones, directeur de la communication, a ainsi déclaré que l’entreprise adoptait effectivement un développement accéléré par l’IA, piloté par ses propres développeurs.

Tim Sweeney en personne, fondateur et dirigeant du studio, a réagi sur X à ce sujet :

« Nous effectuons un virage stratégique majeur ici chez Epic, en réorganisant les développeurs pour les réorienter vers une accélération maximale de l’IA. L’objectif n’est pas de faire les mêmes choses avec moins de personnes, mais de permettre à tout le monde ici de construire PLUS et MIEUX de choses, et d’apporter ces avantages à toutes les équipes utilisant Unreal »

Disney, en revanche, n’a pas commenté.

Une conviction ancienne

Les positions du patron d’Epic Games sur l’IA sont connues depuis longtemps. En juin dernier par exemple, Tim Sweeney avait défendu chez IGN l’idée que de petites équipes seraient bientôt capables de bâtir de vastes mondes peuplés de personnages aux dialogues générés. En novembre 2025, il s’en était pris aux mentions d’usage de l’IA exigées par Steam, les jugeant inutiles. Il estimait que ces outils interviendraient dans presque toutes les productions.

Ces prises de position ont cependant une saveur différente quand on les replace dans le contexte économique d’Epic Games. La société a procédé à plus d’un millier de licenciements en mars 2026, évoquant alors un contexte général difficile pour l’industrie du jeu vidéo, avec une croissance ralentie, des investissements plus faibles ou encore un plafonnement des ventes de consoles. La baisse de popularité de Fortnite était également un élément important dans cette communication.

Toutefois, Tim Sweeney assurait que les LLM n’étaient pas responsables de ces licenciements : « Puisque le sujet est désormais d’actualité, je tiens à préciser que les licenciements ne sont pas liés à l’IA. Dans la mesure où elle améliore la productivité, nous souhaitons disposer d’un maximum de développeurs talentueux pour créer du contenu et des technologies de pointe. »

Le contrat avec Disney

Le partenariat avec Disney occupe probablement une place centrale dans cette stratégie. Annoncé en février 2024, il s’est accompagné d’une prise de participation de 1,5 milliard de dollars de Disney dans Epic. L’ambition était claire : construire un univers persistant relié à Fortnite en puisant dans les licences Marvel et Star Wars. Ce partenariat avait cependant rencontré un couac lié à l’IA dès mai 2025, quand un Dark Vador à la voix synthétique avait proféré des grossièretés dans Fortnite avant qu’un correctif ne soit déployé, comme l’indiquait alors Ars Technica.

Selon Bloomberg, il s’agit de la première tentative d’un grand éditeur de fonder un jeu principalement sur l’IA. L’article rappelle d’ailleurs l’enquête annuelle de la Game Developers Conference, menée début 2026 auprès de plus de 2 300 professionnels. Elle montrait l’écart avec les usages courants : 36 % des répondants utilisaient l’IA générative dans leur travail, essentiellement pour la recherche et la réflexion préalable (81 % d’entre eux), loin devant l’aide au code (47 %) et le prototypage (35 %).

Cette enquête comportait en outre un résultat marquant : la proportion de développeurs estimant que l’IA générative avait un impact négatif sur l’industrie avait bondi de 30 % en 2025 à 52 % cette année. « Les travailleurs des arts visuels et techniques (64 %), du game design et du narratif (63 %) et de la programmation (59 %) ont les opinions les plus défavorables », ajoutait le rapport.

Des chiffres à relier au scepticisme évoqué par Bloomberg chez les employés d’Epic Games après réception des nouvelles consignes. Selon plusieurs personnes interrogées (qui ont tenu à garder l’anonymat), l’annonce ferait l’objet de nombreuses plaisanteries sarcastiques, d’autres estimant plus sérieusement que le studio n’aura pas les bénéfices escomptés, notamment à cause des erreurs propres aux IA génératives.

Tim Sweeney ne semble pas se faire d’illusion sur la transformation en cours. Interrogé sur la possibilité qu’une telle bascule puisse accélérer une entrée en bourse, le patron a répondu sur X : « Notre objectif plus modeste est de survivre à la révolution de l’IA, d’aider d’autres développeurs à faire de même, et d’en ressortir en produisant un meilleur code et un meilleur contenu plus rapidement ».

HAWK, McEliece, RSA deux fois… à qui le tour ?

Thales affirme que le « post-quantique n’est pas post-IA ». Autre manière de le dire : un algorithme prévu pour résister aux ordinateurs quantiques peut tomber sous les attaques de l’intelligence artificielle. C’est une histoire en trois temps que Thales a racontée lors des Assises de la cybersécurité à Monaco. L’occasion aussi de revenir sur les deux nombres RSA « tombés » récemment.

Tout le monde ou presque s’accorde à dire que l’informatique quantique arrivera dans quelques (dizaines) d’années, sans trop s’avancer sur les dates. Quand elle aura suffisamment de qubits, de portes quantiques et un temps de calculs assez long, elle pourra casser n’importe quelle clé RSA. Ce n’est pas encore le cas et l’IA générative ne l’attend pas pour casser des codes.

• Informatique quantique, algorithme de Shor : le « casseur » de cryptographie… en théorie
• [FAQ] Notre antisèche sur l’informatique quantique

HAWK se fait exploser par Mythos « comme un lapin en plein vol »

La première mesure concerne HAWK, tombé au champ d’honneur cet été, sous les attaques de Claude Mythos. Comme nous l’avions expliqué, l’IA d’Anthropic s’était inspirée des attaques déjà connues contre HAWK. Elle avait amélioré – et pas qu’un peu – la meilleure d’entre elles. Résultat des courses, la complexité de l’algorithme fondait comme neige au soleil et avec elle la robustesse du système.

Conséquence immédiate : l’équipe de HAWK retire l’algorithme du processus de sélection du NIST qui cherchait à valider des algorithmes post-quantiques, alors qu’il avait pourtant déjà passé deux tours de sélection. D’autres algorithmes sont déjà tombés auparavant, sans avoir besoin de recourir à l’IA générative : SIKE et Rainbow, par exemple. Comme dans la cybersécurité au sens large, l’IA générative est un amplificateur d’attaques.

• Cryptographie post-quantique : les enjeux autour des quatre algorithmes sélectionnés par le NIST

RSA sur 862 tombe, deux semaines plus tard RSA-896 fait de même

En septembre, c’était au tour de RSA de subir des attaques de deux IA : Devin de Cognition et Claude d’Anthropic.

Hysteria

Meta a lancé lundi Muse Wonder, sa nouvelle famille de modèles de pointe dont les performances rivalisent avec celles d’Opus 5.5 et de GPT-6. Les modèles concernés, présentés comme particulièrement doués pour les tâches au long cours et les missions déléguées à un agent, sont accessibles via API ou au travers d’un abonnement Muse Code.

Après de multiples redémarrages, des restructurations et des (dizaines de) milliards de dollars investis dans son Meta Superintelligence Labs, la maison-mère de Facebook affirme être revenue dans la course aux modèles de pointe. Meta a en effet présenté lundi 12 octobre une famille de deux grands modèles de langage généralistes baptisée Muse Wonder, dont les performances sont censées tenir la dragée haute aux références concurrentes que sont Opus 5.5 chez Anthropic et GPT-6 Astra chez OpenAI.

« La série Muse Wonder atteint des résultats de pointe sur les principaux critères de référence pour les agents personnels et professionnels, la mémoire et le code », revendique Meta, qui affirme avoir consacré 14 mois de travaux à ces nouveaux modèles, entraînés dans son premier datacenter majeur dédié à l’IA, Prometheus.

Un modèle au niveau des concurrents

D’après Meta, la version Muse Wonder Full obtiendrait ainsi un score de 56 dans la suite de tests de performances d’Artificial Analysis, contre 58 pour Claude Opus 5.5 et 53 pour Claude Fable 5.1 ou GPT-6 Astra. La version standard Muse Wonder affiche quant à elle un score global de 52, équivalent à celui de GPT-6.1 Sol et en retrait de seulement 1 point par rapport à Gemini 4 Argon. Le précédent modèle de pointe de Meta, Spark 1.3, culminait quant à lui à 48.

Sur des tests plus spécifiques, Meta revendique (sur la base de ses propres relevés) la première place en code, notamment sur les tâches au long cours, mais aussi en automatisation de processus, en finances ou sur des missions relevant du juridique.

C’est aussi, et surtout, vers l’utilisation de l’IA générative en tant qu’agent que se sont concentrés les efforts de Meta, c’est-à-dire la capacité du modèle à orchestrer et à mettre en œuvre lui-même les ressources nécessaires au traitement d’une requête complexe. Sur ce volet, Meta avance deux optimisations spécifiques.

La première, baptisée Active Memory, consiste en la capacité à se rappeler des échanges passés avec l’utilisateur, pour que le modèle tienne toujours compte du contexte général et des informations données lors de précédentes requêtes. Meta utilise ici une appellation marketing pour une fonction intégrée à tous les modèles concurrents. Elle revendique cependant une efficacité supérieure : en la matière, Muse Wonder obtient un score de 85,6 % sur un benchmark interne, contre 81,5 % pour Opus 5.5 ou 81,4 % pour GPT-6 Astra.

La seconde, Active Focus, relève elle aussi du marketing, puisqu’elle désigne la façon dont le modèle est censé persévérer et explorer des chemins de traverse lors de la résolution d’un problème complexe. Là aussi, Meta met en avant une évaluation interne, qui confère à Muse Wonder Full un score de 54,2 %, contre 47,7 % pour GPT-6 Astra, 45,8 % pour Opus 5.5 et 44,9 % pour Muse Wonder.

Un focus sur les tâches agentiques

D’après Meta, les deux nouveaux modèles présenteraient aussi des capacités d’adaptation intéressantes lorsqu’ils sont confrontés à des requêtes inédites, précisément parce qu’ils ont été entraînés sur un corpus particulièrement large.

« Cette amélioration s’explique par le fait que Muse Wonder et Muse Wonder Full s’appuient sur des modèles de base plus vastes et plus robustes : une base plus solide génère des gains post-entraînement qui se transposent plus efficacement aux tâches inconnues. Cette polyvalence est particulièrement importante pour les agents personnels, qui doivent gérer de nombreuses combinaisons d’objectifs, d’outils et de contraintes – dont certaines ne peuvent être anticipées lors de l’entraînement », décrit l’entreprise.

L’argument n’est pas anodin pour Meta : le groupe commercialise depuis le 8 septembre dernier aux États-Unis l’accès à un agent grand public, Muse, censé pouvoir réaliser des tâches du quotidien (achats en ligne, réservations, réponse aux messages ou aux appels téléphoniques etc.) pour le compte de ses utilisateurs. Initialement basé sur les modèles Muse Spark et souffrant de quelques lacunes, ce dernier devrait rapidement profiter des capacités offertes par Muse Wonder.

En matière de code ou de requêtes dangereuses, Meta assure enfin avoir particulièrement bien protégé ses modèles Muse Wonder, « tout en préservant l’accès aux capacités cyber de pointe à des fins défensives ».

Des prix calés sur ceux d’Anthropic

Si Meta dispose déjà d’une immense base de contacts via ses outils sociaux, reste la question du prix. Au lancement de l’agent de programmation Muse Code, en août dernier, Meta affichait des tarifs très compétitifs pour tenter d’imposer ses modèles Spark face à une concurrence supérieure sur le plan des performances.

Les nouveaux venus s’affichent à un prix censé refléter leur nouvelle promesse. Muse Wonder, doté d’une fenêtre de contexte d’un million de tokens, est facturé 4 dollars le million de tokens en entrée contre 20 dollars en sortie via API, et 0,20 dollar pour la lecture du cache, soit exactement les tarifs pratiqués par Anthropic pour Claude Opus 5.5. La version Wonder Full est quant à elle réservée aux souscripteurs d’un abonnement Muse Code, à partir de la formule « Utilisation intensive » facturée (en France) 42,99 euros par mois.

Notons pour finir que les modèles Muse Wonder sont pour l’instant réservés à Meta, et distribués de façon « fermée » : il n’est pas possible de télécharger les poids ou de les installer en local. Le groupe n’a toutefois pas abandonné l’approche ouverte, mais il faudra à ce niveau se contenter de Muse Glimmer, un modèle moins ambitieux (30 milliards de paramètres), distillé à partir de la famille Muse Spark.

Hysteria

Meta a lancé lundi Muse Wonder, sa nouvelle famille de modèles de pointe dont les performances rivalisent avec celles d’Opus 5.5 et de GPT-6. Les modèles concernés, présentés comme particulièrement doués pour les tâches au long cours et les missions déléguées à un agent, sont accessibles via API ou au travers d’un abonnement Muse Code.

Après de multiples redémarrages, des restructurations et des (dizaines de) milliards de dollars investis dans son Meta Superintelligence Labs, la maison-mère de Facebook affirme être revenue dans la course aux modèles de pointe. Meta a en effet présenté lundi 12 octobre une famille de deux grands modèles de langage généralistes baptisée Muse Wonder, dont les performances sont censées tenir la dragée haute aux références concurrentes que sont Opus 5.5 chez Anthropic et GPT-6 Astra chez OpenAI.

« La série Muse Wonder atteint des résultats de pointe sur les principaux critères de référence pour les agents personnels et professionnels, la mémoire et le code », revendique Meta, qui affirme avoir consacré 14 mois de travaux à ces nouveaux modèles, entraînés dans son premier datacenter majeur dédié à l’IA, Prometheus.

Un modèle au niveau des concurrents

D’après Meta, la version Muse Wonder Full obtiendrait ainsi un score de 56 dans la suite de tests de performances d’Artificial Analysis, contre 58 pour Claude Opus 5.5 et 53 pour Claude Fable 5.1 ou GPT-6 Astra. La version standard Muse Wonder affiche quant à elle un score global de 52, équivalent à celui de GPT-6.1 Sol et en retrait de seulement 1 point par rapport à Gemini 4 Argon. Le précédent modèle de pointe de Meta, Spark 1.3, culminait quant à lui à 48.

Sur des tests plus spécifiques, Meta revendique (sur la base de ses propres relevés) la première place en code, notamment sur les tâches au long cours, mais aussi en automatisation de processus, en finances ou sur des missions relevant du juridique.

C’est aussi, et surtout, vers l’utilisation de l’IA générative en tant qu’agent que se sont concentrés les efforts de Meta, c’est-à-dire la capacité du modèle à orchestrer et à mettre en œuvre lui-même les ressources nécessaires au traitement d’une requête complexe. Sur ce volet, Meta avance deux optimisations spécifiques.

La première, baptisée Active Memory, consiste en la capacité à se rappeler des échanges passés avec l’utilisateur, pour que le modèle tienne toujours compte du contexte général et des informations données lors de précédentes requêtes. Meta utilise ici une appellation marketing pour une fonction intégrée à tous les modèles concurrents. Elle revendique cependant une efficacité supérieure : en la matière, Muse Wonder obtient un score de 85,6 % sur un benchmark interne, contre 81,5 % pour Opus 5.5 ou 81,4 % pour GPT-6 Astra.

La seconde, Active Focus, relève elle aussi du marketing, puisqu’elle désigne la façon dont le modèle est censé persévérer et explorer des chemins de traverse lors de la résolution d’un problème complexe. Là aussi, Meta met en avant une évaluation interne, qui confère à Muse Wonder Full un score de 54,2 %, contre 47,7 % pour GPT-6 Astra, 45,8 % pour Opus 5.5 et 44,9 % pour Muse Wonder.

Un focus sur les tâches agentiques

D’après Meta, les deux nouveaux modèles présenteraient aussi des capacités d’adaptation intéressantes lorsqu’ils sont confrontés à des requêtes inédites, précisément parce qu’ils ont été entraînés sur un corpus particulièrement large.

« Cette amélioration s’explique par le fait que Muse Wonder et Muse Wonder Full s’appuient sur des modèles de base plus vastes et plus robustes : une base plus solide génère des gains post-entraînement qui se transposent plus efficacement aux tâches inconnues. Cette polyvalence est particulièrement importante pour les agents personnels, qui doivent gérer de nombreuses combinaisons d’objectifs, d’outils et de contraintes – dont certaines ne peuvent être anticipées lors de l’entraînement », décrit l’entreprise.

L’argument n’est pas anodin pour Meta : le groupe commercialise depuis le 8 septembre dernier aux États-Unis l’accès à un agent grand public, Muse, censé pouvoir réaliser des tâches du quotidien (achats en ligne, réservations, réponse aux messages ou aux appels téléphoniques etc.) pour le compte de ses utilisateurs. Initialement basé sur les modèles Muse Spark et souffrant de quelques lacunes, ce dernier devrait rapidement profiter des capacités offertes par Muse Wonder.

En matière de code ou de requêtes dangereuses, Meta assure enfin avoir particulièrement bien protégé ses modèles Muse Wonder, « tout en préservant l’accès aux capacités cyber de pointe à des fins défensives ».

Des prix calés sur ceux d’Anthropic

Si Meta dispose déjà d’une immense base de contacts via ses outils sociaux, reste la question du prix. Au lancement de l’agent de programmation Muse Code, en août dernier, Meta affichait des tarifs très compétitifs pour tenter d’imposer ses modèles Spark face à une concurrence supérieure sur le plan des performances.

Les nouveaux venus s’affichent à un prix censé refléter leur nouvelle promesse. Muse Wonder, doté d’une fenêtre de contexte d’un million de tokens, est facturé 4 dollars le million de tokens en entrée contre 20 dollars en sortie via API, et 0,20 dollar pour la lecture du cache, soit exactement les tarifs pratiqués par Anthropic pour Claude Opus 5.5. La version Wonder Full est quant à elle réservée aux souscripteurs d’un abonnement Muse Code, à partir de la formule « Utilisation intensive » facturée (en France) 42,99 euros par mois.

Notons pour finir que les modèles Muse Wonder sont pour l’instant réservés à Meta, et distribués de façon « fermée » : il n’est pas possible de télécharger les poids ou de les installer en local. Le groupe n’a toutefois pas abandonné l’approche ouverte, mais il faudra à ce niveau se contenter de Muse Glimmer, un modèle moins ambitieux (30 milliards de paramètres), distillé à partir de la famille Muse Spark.