Microsoft, pilier de l’innovation technologique, intensifie ses efforts pour diversifier les modèles d’intelligence artificielle (IA) intégrés à son produit phare, Microsoft 365 Copilot. L’objectif ? Réduire sa dépendance à l’égard d’OpenAI, son partenaire historique, tout en rendant la solution plus accessible et performante pour les utilisateurs professionnels.
Un pivot essentiel face aux coûts et à la concurrence
Depuis le lancement de 365 Copilot en mars 2023, la promesse principale de l’outil était son intégration avec GPT-4, le modèle de pointe d’OpenAI. Cependant, des sources internes ont révélé que Microsoft travaille désormais à intégrer des modèles internes et tiers, comme son propre modèle Phi-4, dans le but de limiter les coûts d’exploitation et d’améliorer la réactivité du produit.
L’utilisation exclusive des modèles d’OpenAI a soulevé des préoccupations en matière de vitesse et d’efficacité, notamment pour les entreprises gérant de grandes quantités de données. Microsoft entend désormais diversifier ses options technologiques, notamment en exploitant des modèles d’IA moins coûteux à déployer.
Microsoft explore d’autres horizons
Ce changement n’est pas une rupture totale avec OpenAI. L’accord initial entre les deux entreprises permet à Microsoft d’utiliser et de personnaliser les modèles d’OpenAI, mais Microsoft explore aussi d’autres partenariats. Par exemple, GitHub Copilot, un outil dédié aux développeurs, utilise désormais des modèles d’Anthropic et de Google en complément de ceux d’OpenAI.
Le succès de 365 Copilot, conçu pour intégrer l’IA dans des outils comme Word et PowerPoint, dépend encore de son adoption massive. Bien que Microsoft affirme que 70 % des entreprises du Fortune 500 utilisent le service, une enquête de Gartner révèle que la majorité des entreprises n’ont pas encore dépassé la phase pilote en raison des coûts élevés.
Des efforts pour séduire davantage d’entreprises
Microsoft semble déterminé à améliorer l’accessibilité et la rentabilité de 365 Copilot. L’entreprise espère que ses ajustements technologiques permettront une meilleure adoption à long terme, notamment en rendant l’outil plus performant et compétitif face à d’autres solutions d’IA.
