Microsoft défend l’IA à poids ouverts comme stratégie pour Azure

Microsoft a conclu qu’elle était mieux positionnée comme orchestrateur d’IA que comme revendeur d’OpenAI, et promeut désormais activement les modèles à poids ouverts — une posture stratégique notable pour une entreprise qui a investi environ $13 billion dans OpenAI.

Dans une lettre ouverte intitulée "Open Weights and American AI Leadership," Microsoft s’est jointe à Meta, Nvidia, Hugging Face, Mistral et plus de 20 autres entreprises pour affirmer que "leadership will be judged not by one frontier AI model, but by whether the United States builds a strong, open ecosystem that diffuses into every sector." La lettre soutient que les modèles à poids ouverts — des systèmes d’IA dont les paramètres entraînés sont rendus publics pour téléchargement et modification, généralement sans les données d’entraînement complètes ni le code — stimulent l’innovation et réduisent la dépendance à l’égard d’un petit nombre de fournisseurs.

La lettre présente également la "distillation" — un processus par lequel un modèle d’IA plus petit apprend à partir des sorties d’un modèle plus performant — comme une méthode de développement légitime. "It reflects a long tradition of learning from, building upon, and improving existing technologies, a tradition that has helped drive innovation since the rise of the open-source software movement," indique la lettre.

Les fournisseurs chinois ont fait l’objet de critiques particulières pour leur utilisation de la distillation, et l’administration Trump prévoirait de prendre des mesures contre les modèles chinois à poids ouverts. Ce contexte géopolitique est probablement la principale raison pour laquelle Microsoft et les autres signataires ont choisi de s’exprimer à ce moment précis.

Un plaidoyer pour l’IA ouverte aligné sur le modèle économique du cloud

L’enthousiasme de Microsoft pour l’ouverture correspond étroitement à son modèle économique. L’entreprise tire ses revenus de l’infrastructure cloud sur Azure et de l’ancrage créé par son écosystème Windows et Office. Héberger davantage de modèles sur Azure donne aux clients moins de raisons de se tourner vers des plateformes d’IA concurrentes. Moins dépendre des modèles coûteux d’OpenAI et d’Anthropic améliore également les marges de Microsoft. Cette stratégie reflète une tendance plus large du secteur : Amazon Web Services propose des dizaines de modèles via son service Bedrock, tandis que Vertex AI de Google Cloud se positionne de la même manière comme hôte neutre de modèles.

Un marché des modèles fragmenté empêche en outre tout laboratoire d’IA unique de devenir suffisamment puissant pour menacer les activités cloud et systèmes d’exploitation de Microsoft. Le CEO Satya Nadella a écrit sur LinkedIn que l’essentiel était d’utiliser "the right model for each task" tout en maîtrisant les coûts. Il avait précédemment averti qu’un petit nombre de modèles d’IA pourraient capter la valeur de secteurs entiers.

Les modèles internes MAI remplacent OpenAI et Anthropic dans les produits Copilot

Microsoft remplace les modèles d’OpenAI et d’Anthropic dans GitHub Copilot, Excel et Outlook par sa famille interne MAI. Il est toutefois incertain que les clients bénéficient de ce remplacement. Des benchmarks indépendants placent MAI nettement derrière OpenAI et Anthropic, avec des performances à peu près équivalentes à celles de Deepseek V3.2.

Les clients de Copilot reçoivent de fait une IA moins performante au même prix, tandis que Microsoft améliore ses marges. L’entreprise affirme que MAI fonctionne aussi bien, voire mieux, mais ses comparaisons se limitent à des modèles plus petits et moins puissants comme GPT-5.4 Mini, Haiku d’Anthropic et "GPT-5.6" — sans préciser si cela renvoie à Sol, Terra, Luna, ni dans quel mode de raisonnement il fonctionne. La "superintelligence team" de Microsoft, qui a produit cette comparaison, ne peut ignorer qu’une telle méthodologie de benchmark est insuffisante.

Microsoft ne cache pas que la réduction des coûts est l’objectif. Sur son propre blog, l’entreprise indique que le modèle MAI plus petit fonctionne sur des GPU Nvidia plus anciens comme les H100 et A100, au lieu d’exiger les accélérateurs les plus récents, ce qui "significantly lowers the cost of deployment for Microsoft." D’autres modèles MAI sont prévus pour Copilot Chat, Outlook et PowerPoint. La question de savoir si les entreprises clientes qui paient des licences Copilot par utilisateur accepteront une dégradation discrète du modèle — ou migreront vers des alternatives — constituera un indicateur clé du véritable levier offert par l’ancrage de l’écosystème Microsoft.