Meta a annoncé le lancement de nouveaux modèles d'intelligence artificielle spécialisés pour les utilisateurs de l'application d'assistant personnel Muse et de la plateforme Meta AI. Ces modèles légers ont été entraînés à l'aide du modèle avancé de l'entreprise, Muse Wonder, tandis que la société conserve le modèle Wonder original pour les tâches plus complexes et pour les abonnés via l'API.
Meta n'a pas annoncé de noms commerciaux ou de symboles officiels pour les nouveaux modèles, mais a précisé qu'ils ont été conçus spécifiquement pour répondre aux besoins pratiques de l'utilisateur moyen, tels que déterminer quand travailler de manière autonome ou quand solliciter la révision de l'utilisateur, et gérer les modifications instantanées lors de l'exécution des tâches sans perdre le contexte essentiel.
Fonctionnalité de mémoire active et gestion du contexte
Les nouveaux modèles reposent sur la fonctionnalité Active Memory (mémoire active) précédemment introduite avec le modèle Wonder, une technologie qui aide les modèles à se souvenir des détails et à établir des liens entre les conversations passées et nouvelles. Selon les données d'évaluation interne de Meta, les nouveaux modèles de Muse ont réussi à utiliser le contexte critique dans 90 % des tâches, contre 76 % pour les versions précédentes.
Concentration active pour surmonter les obstacles
Outre la mémoire, Meta a doté les modèles de la fonctionnalité Active Focus (concentration active) dédiée au maintien de la continuité du travail lors de la rencontre d'obstacles ou d'erreurs soudaines dans le monde réel, comme le dysfonctionnement de sites web lors de la prise de rendez-vous ou de l'exécution d'une tâche routinière. Meta a enregistré une amélioration de 67 % dans l'achèvement des tâches routinières face à des problèmes imprévus grâce aux modèles mis à jour.
Que représente cette évolution concrètement ?
Ce lancement représente une stratégie rentable pour étendre les capacités de l'intelligence artificielle avancée à une large base d'utilisateurs gratuits via des applications telles que WhatsApp, Instagram, Facebook et Messenger. Au lieu d'exécuter un modèle massif et coûteux comme Wonder pour tous les utilisateurs, Meta utilise les grands modèles pour entraîner des modèles plus petits et plus concentrés sur des tâches spécifiques, telles que la gestion de la boîte de réception ou la réservation de restaurants, ce qui réduit les coûts d'exploitation et maintient l'efficacité de la réponse dans les applications grand public.