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Microsoft lance MAI-1-preview : son premier modèle linguistique interne pour Copilot

  • Photo du rédacteur: ARKTechNews
    ARKTechNews
  • 30 août
  • 2 min de lecture

Dernière mise à jour : 10 sept.

Le 28 août 2025, Microsoft a annoncé le lancement de MAI-1-preview, son premier modèle linguistique développé entièrement en interne. Cette initiative marque un tournant dans la stratégie d’intelligence artificielle de l’entreprise, qui vise à réduire sa dépendance vis-à-vis de partenaires externes tout en continuant à intégrer les meilleures technologies disponibles, qu’elles soient internes, partenaires ou open-source.


Caractéristiques techniques

MAI-1-preview a été pré-entraîné et post-entraîné sur environ 15 000 GPU Nvidia H100. Le modèle repose sur une architecture mixture-of-experts, optimisée pour les cas d’usage textuels, notamment pour Copilot. Cette architecture permet au modèle de sélectionner dynamiquement des sous-réseaux experts pour chaque requête, améliorant ainsi l’efficacité et la précision des réponses générées.

Microsoft lance MAI-1-preview : son premier modèle linguistique interne pour Copilot

Intégration dans Copilot

Microsoft prévoit d’intégrer progressivement MAI-1-preview dans certaines fonctionnalités textuelles de Copilot. Cette intégration vise à recueillir des retours d’utilisateurs pour optimiser les performances et la pertinence du modèle. L’éditeur insiste sur le fait que ce modèle interne ne remplace pas totalement les modèles tiers, mais sert d’alternative fiable et complémentaire.


Une volonté d’indépendance technologique

L’objectif principal de Microsoft avec MAI-1-preview est de renforcer son autonomie dans le domaine de l’IA. L’entreprise peut ainsi contrôler davantage le développement, la maintenance et l’évolution de ses outils d’assistance basés sur l’IA, tout en continuant à bénéficier de l’écosystème de modèles externes lorsqu’il est pertinent.


Perspectives et impact

Avec MAI-1-preview, Microsoft démontre sa capacité à développer des modèles linguistiques sophistiqués en interne et à les déployer dans des outils concrets pour les utilisateurs professionnels. Cela pourrait influencer l’adoption des IA génératives au sein de ses services, tout en offrant une alternative aux solutions dépendant de fournisseurs tiers comme OpenAI.



Sources :

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