Microsoft affirme avoir réduit l’écart avec les modèles d’IA de pointe en cybersécurité avec le lancement de MAI-Cyber-1-Flash, un modèle compact axé sur la sécurité, intégré à son système multi-agent MDASH précédemment dévoilé.

Selon Microsoft, le système combiné atteint un score de 96 percent sur CyberGym, un benchmark conçu pour mesurer l’efficacité avec laquelle les systèmes d’IA identifient de véritables failles de sécurité dans de vastes bases de code. L’entreprise affirme que ce résultat place le système 12 points devant Mythos et au-dessus de Gemini et GPT sur ce benchmark. Comme les équipes de sécurité doivent souvent trier de grands volumes de code et d’alertes, l’accent mis par Microsoft sur la découverte de vulnérabilités évaluée par benchmark met en évidence un cas d’usage pratique pour des modèles spécialisés, plutôt qu’une comparaison avec des chatbots généralistes.

Microsoft indique que MAI-Cyber-1-Flash peut traiter 90 percent des tâches au sein du système, seuls les cas les plus difficiles étant transmis à GPT-5.4. L’entreprise affirme que cette architecture devrait réduire les coûts de 50 percent. Le modèle est basé sur la gamme MAI-Thinking-1 de Microsoft. Acheminer l’essentiel du travail vers un modèle de domaine plus petit, tout en réservant les modèles de pointe aux cas les plus difficiles, est au cœur de l’argument de l’entreprise sur les coûts, car les déploiements de sécurité en entreprise peuvent impliquer des analyses répétées et à grand volume plutôt que des requêtes ponctuelles.

Cette configuration montre que Microsoft continue de s’appuyer sur OpenAI pour les tâches de raisonnement complexes, tout en se positionnant de plus en plus comme un orchestrateur de multiples modèles d’IA. Cette évolution intervient alors que l’entreprise basée à Redmond est également devenue plus active dans les modèles à poids ouverts, après des années durant lesquelles la distribution exclusive d’OpenAI a contribué à stimuler la croissance d’Azure.

Microsoft présente également Perception, un système de sécurité basé sur des agents conçu pour surveiller et atténuer les menaces en temps réel. L’entreprise met en avant l’ampleur de ses données de sécurité comme un avantage clé, citant plus de 100 trillions de signaux de sécurité quotidiens et 1.6 million de clients. Pour les clients, le prochain test consistera à évaluer les performances de ces systèmes au-delà des benchmarks contrôlés, notamment la fiabilité avec laquelle les agents identifient les vulnérabilités, hiérarchisent les alertes et s’intègrent aux opérations de sécurité existantes sans ajouter une charge de vérification inutile.