(Zonebourse.com) - Meta a dévoilé lundi Muse Ember, un nouveau modèle d'intelligence artificielle conçu pour exécuter rapidement et à moindre coût les tâches courantes des agents autonomes. Ce lancement intervient quelques semaines après la présentation de Muse et Muse Wonder, les premiers modèles de pointe de Meta Superintelligence Labs, la division chargée de renforcer la compétitivité du groupe face à OpenAI et Anthropic.

Selon les benchmarks présentés par Meta, Muse Ember obtient un score de 36 à l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis, soit autant que Claude Haiku 5.5 d'Anthropic et davantage que GPT-6 Luna d'OpenAI, crédité de 28 points. Mais c'est surtout sur le coût que le nouveau modèle se distingue, avec une dépense estimée à 0,14 dollar par tâche, contre 0,41 dollar pour son concurrent d'Anthropic.

Les résultats sont également encourageants sur AutomationBench, qui mesure la capacité des modèles à automatiser des processus professionnels. Muse Ember y obtient un score de 37,8%, contre 20,2% pour GPT-6 Luna et 13,9% pour Claude Haiku 5.5. Anthropic conserve néanmoins certains avantages sur les tâches de programmation les plus complexes.

Pour Meta, qui prévoit d'investir entre 135 et 145 MdsUSD cette année dans ses infrastructures, l'intérêt est surtout économique. En confiant les raisonnements complexes à Muse Wonder et les tâches répétitives à Muse Ember, le groupe pourrait réduire le coût de fonctionnement de ses assistants IA, notamment sur WhatsApp, Instagram et Facebook. Cette efficacité pourrait également faciliter l'automatisation du service client des entreprises et des outils destinés aux annonceurs, deux débouchés potentiellement lucratifs compte tenu de l'écosystème publicitaire de Meta.

Plus largement, la multiplication de modèles performants et bon marché pourrait accentuer la pression sur les marges des laboratoires d'IA, tout en accélérant l'adoption des agents autonomes. Paradoxalement, ces gains d'efficacité pourraient aussi stimuler la demande globale de puissance de calcul.

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