Scout, Maverick et Behemoth : les nouvelles armes de Meta dans la guerre des IA

Meta frappe fort avec Llama 4, une collection de modèles entraînés pour comprendre texte, image et vidéo comme jamais auparavant.

Une nouvelle ère pour la famille Llama

La collection Llama 4 de Meta comprend trois modèles déjà dévoilés : Scout, Maverick et Behemoth (encore en formation). Ces modèles ont été entraînés sur de grandes quantités de textes, images et vidéos, leur conférant une compréhension visuelle étendue. Meta introduit ici pour la première fois une architecture « mixture of experts » (MoE), qui répartit les tâches entre plusieurs sous-modèles spécialisés. Scout, par exemple, dispose de 109 milliards de paramètres, avec seulement 17 milliards activés. Maverick monte à 400 milliards de paramètres totaux, tout en restant efficace grâce à ses 128 experts. Behemoth, encore en développement, atteint près de 2000 milliards de paramètres totaux.

Des performances techniques impressionnantes

Maverick se distingue dans les domaines de l’assistance générale, de la rédaction créative et du codage, surpassant certains modèles comme GPT-4o ou Gemini 2.0 sur plusieurs benchmarks. Scout, quant à lui, excelle dans les tâches complexes telles que la synthèse de documents ou l’analyse de grands ensembles de code. Il bénéficie d’une capacité de contexte exceptionnelle, pouvant traiter jusqu’à 10 millions de tokens. Cette puissance permet d’interpréter des documents massifs ou des images en profondeur. Behemoth, avec ses 288 milliards de paramètres actifs, est destiné à des tâches scientifiques avancées, notamment en mathématiques. Meta affirme qu’il dépasse GPT-4.5 et Claude 3.7 Sonnet sur certains tests. Ces modèles rivalisent donc avec les meilleurs du marché.

Une ouverture limitée et des conditions strictes

Scout et Maverick sont disponibles publiquement via Llama.com et des partenaires comme Hugging Face. Cependant, leur usage est restreint pour les entités européennes, probablement à cause des lois locales sur la protection des données. De plus, les entreprises avec plus de 700 millions d’utilisateurs mensuels doivent obtenir une licence spéciale de Meta. Behemoth reste pour l’instant inaccessible au public, nécessitant un matériel très puissant pour fonctionner. Ces restrictions soulèvent des questions sur l’accessibilité et l’ouverture réelle de ces modèles. Meta semble vouloir garder un certain contrôle, malgré son positionnement pro-open source. Cela pourrait limiter leur adoption en entreprise, notamment en Europe.

Vers une IA plus ouverte sur les sujets sensibles

Meta a ajusté le comportement de Llama 4 pour qu’il réponde à davantage de questions dites « sensibles ». Contrairement à ses versions précédentes, Llama 4 se veut plus équilibré dans ses réponses, y compris sur les thèmes politiques ou sociaux débattus. Meta affirme que le modèle offre des réponses utiles et factuelles sans jugements, quelles que soient les opinions exprimées. Cette évolution intervient alors que des critiques, notamment venues de proches de Donald Trump ou d’Elon Musk, accusent les IA d’être biaisées ou trop « woke ». Le problème du biais algorithmique reste complexe, même pour des modèles comme ceux de xAI. Meta semble vouloir se démarquer en assumant une plus grande neutralité de ton.