Cette nouveauté Meta vous permet d’avoir une puissante IA à la maison. Il faudra juste dépenser une fortune pour faire tourner Muse Spark Open localement
Meta vient de présenter Muse Spark Open, un modèle ouvert qui rivalise avec les concurrents chinois, et qui peut tourner localement sur des Mac Studio..
Meta, le groupe dirigé par Mark Zuckerberg, a récemment présenté trois nouveaux modèles d’intelligence artificielle (IA) : l’agent Muse, capable d’automatiser des tâches complexes du quotidien avec peu d’intervention humaine, le modèle Muse Wonder Full, qui dépasse les performances des principaux modèles d’IA comme ceux de ChatGPT selon le classement Artificial Analysis, et enfin Muse Spark Open, le modèle ouvert le plus puissant aux États-Unis. Ce dernier est légèrement plus performant que des modèles comme Mistral Large 4 ou GPT-6 Luna, et se rapproche de Gemini 3.8 Flash. Les modèles Muse Spark Open et Muse Wonder Full ont été développés par une nouvelle équipe dédiée à l’IA au sein de Meta. Le groupe renoue ainsi avec sa tradition de modèles ouverts, comme la série LLaMA, en proposant des versions accessibles et personnalisables.
Muse Spark Open est le premier modèle d’IA de cette catégorie à pouvoir être exécuté localement, c’est-à-dire sans dépendre du cloud (serveurs distants). Pour cela, Meta a collaboré avec Apple afin d’optimiser son fonctionnement sur les Mac Studio équipés de puces M5 Ultra. Ces ordinateurs, grâce à leur architecture de mémoire unifiée, permettent de faire tourner le modèle en combinant deux machines avec 512 Go de mémoire ou quatre machines avec 256 Go. Cette solution locale offre une plus grande confidentialité et personnalisation, mais nécessite un investissement matériel important. Les prix des Mac Studio M5 Ultra avec 512 Go de mémoire ne sont pas encore annoncés, mais une estimation d’Engadget évoque environ 38 000 € pour quatre machines avec 256 Go, un budget inaccessible pour le grand public.
Muse Spark Open est un modèle d’IA doté de 816 milliards de paramètres, dont 42 milliards sont actifs lors de son utilisation. Les paramètres sont des variables internes que l’IA ajuste pour améliorer ses réponses, un peu comme des leviers qui contrôlent son comportement. Pour fonctionner localement, il nécessite une puissance de calcul élevée, d’où la nécessité d’utiliser plusieurs Mac Studio M5 Ultra. Ces ordinateurs, équipés de puces M5 Ultra, intègrent un GPU (unité de traitement graphique) capable de gérer jusqu’à 512 Go de mémoire unifiée, ce qui permet de stocker et d’exécuter le modèle sans dépendre d’un serveur externe. Cependant, cette configuration reste coûteuse et complexe à mettre en place, limitant son accessibilité aux entreprises ou professionnels ayant un usage intensif de l’IA.
L’un des principaux avantages de Muse Spark Open est sa capacité à être exécuté localement, ce qui offre une meilleure confidentialité et permet aux utilisateurs de personnaliser l’IA selon leurs besoins. Meta souligne que cette approche s’inscrit dans une vision où « l’avenir appartient à tous », avec la liberté d’exécuter des modèles avancés chez soi. Cependant, le coût élevé des équipements nécessaires (environ 38 000 € pour quatre Mac Studio M5 Ultra avec 256 Go) rend cette solution inaccessible au grand public. En revanche, les entreprises ou professionnels utilisant intensivement l’IA pourraient y trouver un intérêt, notamment pour réduire leurs dépenses liées aux fournisseurs de modèles d’IA dans le cloud. Meta cible ainsi un public spécifique, tout en réaffirmant son engagement en faveur des technologies ouvertes.
Meta a traditionnellement soutenu les modèles d’IA ouverts, comme la série *LLaMA*, avant de créer une nouvelle équipe dédiée à développer les modèles *Muse*. Le lancement de *Muse Spark Open* marque un retour à cette philosophie, en proposant une alternative aux modèles fermés et propriétaires comme ceux d’OpenAI ou Google. Cette initiative s’inscrit dans un contexte où les entreprises cherchent à réduire leur dépendance aux géants du *cloud* et à maîtriser leurs coûts. Aux États-Unis, où les prix des équipements sont estimés, cette solution pourrait séduire les acteurs économiques souhaitant optimiser leurs dépenses tout en gardant le contrôle sur leurs données. En Europe, où les réglementations sur la protection des données sont strictes, cette approche locale pourrait également présenter un intérêt particulier.
