Après une année éprouvante, marquée par l’accueil indifférent des modèles Llama 4 auprès des développeurs et par des accusations de manipulation des benchmarks, le géant des réseaux sociaux a dévoilé Muse Spark mercredi.
Ce modèle est le premier à émerger des Superintelligence Labs, la nouvelle division de l’entreprise dirigée par Alexandr Wang. Il fait suite à des mois de restructuration interne et à des milliards d’investissements destinés à rattraper des concurrents comme OpenAI, Anthropic et Google.
Meta a décrit Muse Spark comme « la première étape de notre parcours de montée en puissance » vers ce que l’entreprise appelle la superintelligence personnelle.
Initialement baptisé « Avocado », Muse Spark est conçu comme une puissance « nativement multimodale ». Autrement dit, il ne se contente pas d’assembler des images et du texte : il traite simultanément la voix, le texte et les éléments visuels. Il est déjà disponible sur le portail web et l’application mobile Meta AI, et doit être intégré à WhatsApp, Instagram et même aux lunettes connectées de Meta dans les prochaines semaines.
Ce que Muse Spark peut faire
Meta affirme que le modèle met l’accent sur le raisonnement et l’utilité dans le monde réel, notamment dans des domaines comme les sciences, les mathématiques et la santé. Il peut également prendre en charge des expériences interactives, comme le dépannage d’appareils ou la génération de jeux simples.
L’une de ses fonctionnalités les plus remarquables est sa capacité à combiner harmonieusement différents types de données. Comme l’explique Meta, le modèle est conçu « dès le départ pour intégrer des informations visuelles dans différents domaines et outils ».
L’entreprise met également en avant des cas d’usage liés à la santé. Pour améliorer la précision, Meta indique avoir travaillé avec plus de 1 000 médecins afin d’entraîner le système, ce qui lui permet d’expliquer plus en détail des sujets comme la nutrition et l’exercice physique.
Un mode Shopping est également en préparation. Il s’appuiera sur les contenus de créateurs publiés sur Instagram et Threads pour proposer des recommandations de produits personnalisées, une fonctionnalité qui mise directement sur l’ADN publicitaire de Meta.
Un nouveau « mode contemplation » pour les problèmes complexes
L’une des principales nouveautés est ce que Meta appelle le « mode contemplation ». Cette fonctionnalité fait travailler en parallèle plusieurs agents d’IA pour résoudre des problèmes complexes.
Meta affirme que cette approche permet au modèle de rivaliser avec les systèmes de raisonnement avancé de ses concurrents. Lors de tests internes, le mode a obtenu 58 % à Humanity’s Last Exam et 38 % à FrontierScience Research, selon la publication technique de l’entreprise.
Pour expliquer ce concept, Meta a indiqué : « Pour consacrer davantage de temps au raisonnement pendant les tests sans augmenter considérablement la latence, nous pouvons accroître le nombre d’agents parallèles qui collaborent pour résoudre les problèmes difficiles. »
Comment se compare-t-il à ses concurrents ?
Meta ne prétend pas que Muse Spark a décroché la couronne de l’IA. L’entreprise reconnaît qu’il reste des lacunes en programmation et dans ce qu’elle appelle les « systèmes agentiques à long horizon ».
Mais des tests indépendants menés par Artificial Analysis montrent que Meta a considérablement réduit l’écart avec les concurrents de pointe. Muse Spark a obtenu un score de 52 sur l’Intelligence Index, ce qui le place parmi les cinq meilleurs modèles testés dans le monde, derrière seulement Gemini 3.1 Pro Preview, GPT-5.4 et Claude Opus 4.6. À titre de comparaison, le précédent Llama 4 Maverick de Meta n’avait obtenu que 18 points.
C’est en matière d’efficacité que Muse Spark se distingue particulièrement. Artificial Analysis a constaté que le modèle avait consommé 58 millions de tokens de sortie pour effectuer l’intégralité de son évaluation sur l’Intelligence Index, un résultat comparable à celui de Gemini 3.1 Pro Preview et nettement inférieur à celui de Claude Opus 4.6 (157 millions) ou de GPT-5.4 (120 millions).
L’entreprise attribue ce résultat à un phénomène qu’elle appelle la « compression de la pensée ». Dans son blog, Meta explique : « Après une première période durant laquelle le modèle s’améliore en réfléchissant plus longtemps, la pénalité liée à la longueur entraîne une compression de la pensée — Muse Spark compresse son raisonnement pour résoudre les problèmes avec beaucoup moins de tokens. »
La fin de l’open source ?
Pendant des années, Meta a été l’emblème de l’IA « open source », permettant aux développeurs de télécharger et d’exécuter gratuitement ses modèles Llama. Muse Spark change la donne. Pour l’instant, le modèle est propriétaire : son code reste entre les mains de Meta.
Bien que Wang ait indiqué sur X qu’il existe des « projets visant à publier en open source les futures versions », l’accent est actuellement mis sur un aperçu d’API privée réservé à certains partenaires et sur d’éventuels abonnements à l’avenir.
Pour approfondir la manière dont l’IA transforme la cybersécurité, consultez notre article consacré à Anthropic’s Project Glasswing, une initiative étroitement contrôlée visant à détecter les vulnérabilités critiques des logiciels avant les attaquants.