Meta vient de dévoiler Muse Spark Open, un nouveau modèle d’IA à poids ouverts qui ne manque pas de muscle. Avec ses 816 milliards de paramètres et sa capacité à fonctionner en local, il promet davantage de liberté aux développeurs. Mais pour en profiter pleinement chez soi, il faudra sortir le grand jeu et le portefeuille.
La famille Muse de Meta s’agrandit, mais cette fois avec un modèle à poids ouverts. Autrement dit, les développeurs peuvent récupérer ses paramètres et l’exécuter sur leurs propres machines, sans dépendre systématiquement du cloud. Baptisée Muse Spark Open, cette nouvelle IA mise notamment sur la programmation et les agents intelligents. Et le plus surprenant ? Grâce à une collaboration avec Apple, ce modèle gigantesque peut même fonctionner en local sur un Mac suffisamment puissant.
Ce nouveau Muse à poids ouvert affiche une puissance impressionnante
Meta ne fait pas les choses à moitié avec ce nouveau modèle. Muse Spark Open possède 816 milliards de paramètres, dont 42 milliards actifs lors du traitement d’un token. Une architecture qui permet de mobiliser une partie du modèle sans solliciter tous ses paramètres à chaque calcul.
Il dispose aussi d’une fenêtre de contexte d’un million de tokens. Autrement dit, l’IA peut analyser une quantité considérable d’informations au cours d’une même tâche. Pratique pour parcourir de longs documents, examiner du code ou suivre plusieurs étapes successives.
Le modèle est également multimodal. Il ne se limite donc pas à la manipulation de texte. Meta le destine surtout aux tâches complexes de programmation, au raisonnement en plusieurs étapes et aux agents capables d’utiliser des outils.
Ce lancement complète une famille déjà bien fournie. Meta avait notamment présenté Muse Wonder et Wonder Full, deux modèles conçus pour les tâches complexes, avec une mémoire améliorée et de solides capacités en programmation. Avec Spark Open, l’entreprise ajoute une dimension particulièrement intéressante : la possibilité d’utiliser directement les poids du modèle.
Une IA géante sur deux Mac Studio
C’est probablement la surprise la plus intéressante de cette annonce. Meta affirme que ce nouveau Muse à poids ouverts peut fonctionner localement grâce aux Mac Studio équipés de la puce M5 Ultra.
Mais attention à un détail. Il faut deux Mac Studio haut de gamme, et non un simple ordinateur portable. Chaque machine peut disposer de 512 Go de mémoire unifiée, pour atteindre un total d’un téraoctet.
Avec une bande passante mémoire annoncée de 1,2 To/s par puce, cette configuration est conçue pour accueillir et exploiter le modèle. Apple apporte également son framework MLX, optimisé pour ses processeurs.
L’objectif ? Faire fonctionner une IA volumineuse sans envoyer les traitements vers des serveurs distants. La collaboration entre Meta et Apple a d’ailleurs quelque chose d’assez savoureux. Les deux entreprises se sont longtemps opposées sur la publicité et la confidentialité. Pourtant, elles trouvent aujourd’hui un terrain d’entente autour de l’IA locale.
Et il faut reconnaître que le résultat technique mérite l’attention. Deux petits ordinateurs de bureau peuvent accueillir un modèle de 816 milliards de paramètres. Pas mal pour des machines qui ne ressemblent pas à des armoires de data center.
Meta veut aussi faire travailler son IA
Muse Spark Open n’a pas seulement vocation à répondre à des questions. Meta veut en faire un outil capable d’accomplir des opérations concrètes. L’entreprise affirme avoir testé son modèle avec Muse Code sur plusieurs projets.
Parmi les démonstrations figure Ice Cubes, un client Mastodon open source pour iOS. L’IA aurait participé à la correction de bugs, à l’ajout de fonctionnalités et à la compilation de l’application.
Un autre exemple avec DaVinci Resolve est aussi parlant. Selon Meta, le modèle a analysé des séquences vidéo image par image, repéré les passages intéressants, puis préparé un recadrage vertical. Ces démonstrations illustrent le potentiel des agents IA locaux. Un développeur pourrait notamment confier certaines modifications de code à son ordinateur, sans envoyer tout son projet vers une API distante.
Bien sûr, la publication des poids constitue une avancée intéressante. Les développeurs peuvent récupérer Muse Spark Open, l’adapter à leurs besoins et choisir leur propre environnement d’exécution.
Le modèle est notamment disponible sur Hugging Face. Meta indique aussi une compatibilité avec plusieurs moteurs, dont vLLM, SGLang, llama.cpp et MLX. Cependant, poids ouverts ne signifie pas open source sans restriction. Muse Spark Open utilise une licence spécifique qui prévoit certaines conditions commerciales.
Il convient donc de vérifier ses termes avant tout déploiement professionnel. Et surtout, la possibilité de télécharger un modèle ne rend pas son exécution accessible à tous. Meta avait déjà exploré une approche plus légère avec Muse Glimmer, un modèle de 30 milliards de paramètres conçu pour fonctionner en local. Spark Open joue dans une catégorie autrement plus exigeante.
L’IA locale gagne du terrain, mais à quel prix ?
Meta défend une idée séduisante. Les utilisateurs devraient pouvoir choisir où fonctionnent leurs modèles, plutôt que de dépendre exclusivement des services cloud. Cette approche peut offrir plusieurs avantages. Les entreprises peuvent conserver davantage de contrôle sur leurs données, personnaliser leurs outils et éviter certains coûts récurrents liés aux API.
Mais l’équation financière mérite réflexion. D’après le Wall Street Journal, une configuration composée de deux Mac Studio adaptés peut dépasser 40 000 dollars. Autant dire que Muse Spark Open ne s’adresse pas au propriétaire d’un MacBook standard.
Cela n’enlève rien à l’intérêt de cette initiative. D’autres acteurs avancent dans la même direction, comme le montre la famille MiMo-V2.6 de Xiaomi, également proposée à poids ouverts.
Avec Muse Spark Open, Meta démontre surtout qu’un modèle gigantesque n’est plus forcément condamné à fonctionner dans un data center distant. Pour les développeurs et les entreprises équipés, c’est une possibilité concrète. Pour le grand public, il faudra encore patienter avant de voir une telle puissance fonctionner sur un ordinateur abordable.
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