Microsoft Build 2026 Conférence des développeurs : l'ère « Agent en priorité » arrive, avec la sortie simultanée de sept modèles auto-développés

Écrit par丨Li Hailun

Édité par丨Xu Qingyang

Le 2 juin, heure locale aux États-Unis, la conférence des développeurs Microsoft Build 2026 a débuté à San Francisco, à Masonberg. Cet événement s’est concentré sur l’application pratique des technologies d’IA de pointe, Microsoft ayant annoncé une série de produits et mises à jour couvrant ses modèles d’IA internes, applications d’agents intelligents, sécurité du système d’exploitation, outils pour développeurs, services cloud et nouvelles plateformes matérielles.

Lors de la conférence des développeurs 2025, Microsoft avait défini la direction de « l’ère des agents intelligents », en lançant Copilot Studio pour la orchestration multi-agent, Windows AI Foundry, et en annonçant le support complet du Model Context Protocol, ainsi que le lancement de GitHub Copilot avec l’agent de programmation Coding Agent.

Dans la narration de Microsoft, 2025 a résolu la question « quelle norme et cadre pour l’ère des agents », tandis que 2026 se concentre sur « comment faire fonctionner réellement nos modèles et produits maison » — la couche modèle a été renforcée par des modèles internes capables de prendre en charge des tâches importantes, et la couche produit a permis de faire passer les agents intelligents de démonstrations à une mise en œuvre complète dans le système, le matériel et le cloud.

Cette conférence peut être divisée en six sections principales : la famille de modèles MAI développés en interne, l’écosystème d’agents représenté par Scout et GitHub Copilot, le bac à sable de sécurité IA au niveau système MXC, Surface RTX Spark Dev Box et optimisation système pour développeurs, la nouvelle plateforme d’agents Project Solara, ainsi que des outils pour développeurs et cadres de gouvernance tels que Microsoft IQ, Rayfin, ASSERT, ACS.

01 Sept modèles entraînés à partir de zéro, refus de la distillation

Le discours principal s’est déroulé autour de la vision du PDG de Microsoft, Satya Nadella. Après avoir présenté la stratégie « priorité aux agents », les responsables de chaque secteur ont présenté des produits concrets pour mettre en œuvre cette stratégie.

Lors de l’événement, Souleiman a annoncé le lancement de sept nouveaux modèles développés en interne par l’IA de Microsoft, regroupés sous la famille MAI.

Il a décrit la mission de MAI comme la construction d’une « machine de montée en montagne », qui, grâce à un investissement continu en calcul, données de meilleure qualité et évaluations plus précises, réalise une amélioration cyclique, permettant aux utilisateurs de rester à la pointe de la technologie.

En termes de capacité de calcul d’entraînement, Souleiman a indiqué que la quantité de calcul utilisée pour entraîner des modèles de pointe a augmenté d’un billion de fois, et devrait encore croître d’un millier de fois dans les trois prochaines années. Tous les modèles MAI de Microsoft sont « entraînés à partir de zéro, sans distillation », sans dépendre des sorties de modèles tiers.

Responsable de l’IA chez Microsoft, Souleiman présente les sept modèles développés en interne

Les modèles spécifiques sont :

Le modèle de raisonnement phare MAI-Thinking-1, un modèle de taille moyenne. Microsoft indique qu’il peut rivaliser avec les meilleurs modèles du marché lors de tests critiques en ingénierie logicielle. Lors de tests à l’aveugle, la préférence des évaluateurs humains pour lui est comparable à celle pour Sonnet 4.6. Ce modèle a été entraîné à partir de zéro, avec des données propres, sans distillation de modèles tiers.

Le modèle de programmation MAI-Code-1-Flash, un modèle d’encodage agentique efficace pour le raisonnement, doté de 5 milliards de paramètres, conçu et intégré en profondeur dans GitHub Copilot, VS Code et la stack technologique de Microsoft. Microsoft affirme qu’il peut rivaliser avec Haiku tout en étant moins coûteux.

Le modèle de génération d’images MAI-Image-2.5 et sa version ultra-efficace Flash, supportant la génération d’images à partir de texte et l’édition d’images, surpassant selon Microsoft le Nano Banana Pro de Google dans le score Arena.

Le modèle de transcription MAI-Transcribe-1.5, avec une précision de niveau SOTA. Il est annoncé comme étant cinq fois plus rapide que ses concurrents, avec une reconnaissance de termes spécialisés dans 43 langues.

Le modèle de synthèse vocale MAI-Voice-2, produisant une voix naturelle et de haute qualité, supportant 15 langues, capable d’adapter la voix à partir de courts échantillons, avec des mesures de protection contre l’abus. Sa version Flash sera bientôt disponible pour offrir la même fonctionnalité à moindre coût.

Tous ces modèles partagent les mêmes normes de données, infrastructures et cadres d’évaluation. En plus d’être distribués via Azure Foundry et optimisés pour les produits Microsoft, ils seront également accessibles aux développeurs via Open Router, Fireworks et Baseten. Les développeurs pourront ajuster les poids des modèles pour la première fois.

Lors de la présentation, Nadella a introduit Microsoft Frontier Tuning, une méthode permettant aux entreprises de personnaliser les modèles avec leurs propres données opérationnelles. La logique est que les données les plus précieuses ne sont pas les corpus génériques, mais les trajectoires, étapes et décisions réels lors de l’exécution des tâches par l’agent dans l’entreprise.

Nadella présente Frontier Tuning

Ce mécanisme connecte le modèle MAI aux processus métier réels, permettant au modèle d’apprendre en situation réelle. Souleiman déclare : « Vous construisez votre propre modèle : dans votre environnement, avec vos données, sous votre contrôle. Votre connaissance organisationnelle devient partie intégrante du modèle, et lui appartient exclusivement. »

En termes d’efficacité, le modèle MAI ajusté pour Excel atteint un niveau comparable à GPT-5.4, avec une efficacité accrue de 10 fois. Après adoption de Frontier Tuning par McKinsey, MAI a obtenu le taux de victoire le plus élevé parmi tous les modèles testés, avec une réduction des coûts d’environ 10 fois.

Dans le domaine de la santé, Microsoft annonce une collaboration avec la Mayo Clinic pour créer un modèle IA de pointe pour la santé. Ce modèle combinera l’expertise clinique de la Mayo, des données cliniques anonymisées et des insights longitudinaux, avec les capacités fondamentales d’IA de Microsoft.

Microsoft révèle également que le modèle MAI est en cours de conception conjointe avec la puce Maia 200 de Microsoft, avec une optimisation matérielle et logicielle qui a déjà permis d’augmenter l’efficacité de 1,4 fois.

02 Écosystème d’agents déployé en grandeur

Microsoft a annoncé lors de la conférence une transformation majeure vers une « priorité aux agents », visant à automatiser la façon dont les travailleurs du savoir utilisent les logiciels, en intégrant des assistants IA dans leurs interactions quotidiennes.

Scout est le produit principal d’agents annoncé. Cet agent IA, surnommé « toujours en ligne », est construit sur le cadre OpenClaw, et peut interagir dans Microsoft Teams comme un collègue humain.

Scout peut parcourir les messages, calendriers et boîtes mail, effectuer des tâches automatiques, reprogrammer des réunions conflictuelles, et rédiger des réponses professionnelles. Les utilisateurs peuvent lui donner des instructions directement dans Teams ou le nommer.

Omar Shahin, vice-président d’entreprise récemment nommé, explique la conception de Scout : « Votre entreprise, en fait, vous a embauché un assistant personnel. La vraie valeur d’un assistant privé, c’est qu’il continue de travailler même quand vous n’êtes pas là. »

Scout sera accessible via le programme Microsoft Frontier, nécessitant un abonnement à GitHub Copilot. Microsoft teste une version desktop de Scout, qui sera proposée aux abonnés ayant accès aux fonctionnalités « Frontier ». En interne, Shahin indique que le département des ventes est le plus grand et le plus rapide à adopter cet outil.

Une autre annonce majeure est l’application desktop GitHub Copilot. Mario Rodriguez, chef de produit chez GitHub, explique qu’il s’agit d’une expérience native agent sur desktop, construite sur GitHub.

Grâce à une vue unifiée « Mon Travail », les développeurs peuvent voir leur activité à travers plusieurs dépôts connectés, y compris sessions, sujets, pull requests et automatisations en arrière-plan. Chaque session s’exécute dans son propre Git worktree, avec des agents parallèles indépendants. L’application dispose d’une fonction Agent Merge, permettant de faire réviser, vérifier et fusionner des pull requests. L’interface Canvas facilite l’interaction bidirectionnelle entre l’humain et l’agent, permettant au développeur de vérifier, guider et valider le travail effectué par l’agent en son nom.

L’application GitHub Copilot est en version bêta technique pour Windows 11, Windows 11 sur Arm, Mac et Linux, nécessitant un abonnement Copilot, et sera prochainement ouverte aux utilisateurs de Copilot Free. Elle supporte le sandbox cloud et local, avec des politiques de sécurité intégrées.

Concernant la gouvernance de la sécurité des agents, Microsoft a publié la norme de contrôle des agents (ACS), un nouveau standard open source visant à fournir aux développeurs une méthode cohérente et granulaire pour contrôler le comportement des agents IA. ACS permet aux équipes de développement, conformité et sécurité de définir des fichiers de stratégie pour les agents, précisant ce qu’ils peuvent faire, ce qu’ils ne doivent pas faire, quand une approbation humaine est nécessaire, et quels éléments doivent être enregistrés pour audit.

ACS est fourni sous forme de SDK, avec des plugins pour LangChain, OpenAI Agents SDK, Anthropic Agents SDK, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, Microsoft.Extensions.AI, MCP. Étant donné que la stratégie peut être écrite dans un seul fichier, elle peut être intégrée à l’agent, et suivre celui dans différents cadres et environnements.

ASSERT (Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing) est un autre outil de test. Il s’agit d’un cadre open source qui, en utilisant l’IA, transforme des descriptions en langage naturel de comportements cibles, stratégies ou attentes, en tests de scoring structurés.

ASSERT reçoit une description concise en langage naturel du comportement attendu d’un modèle IA, génère un ensemble de comportements acceptables et inacceptables, des scénarios problématiques et des cas de test, puis exécute des tests et attribue une note. Il peut aussi enregistrer le chemin suivi par le système IA, y compris les opérations intermédiaires et les appels d’outils, pour permettre aux développeurs d’identifier les points d’échec.

03 Plus l’agent est autonome, plus le danger est grand : Microsoft utilise MXC pour tracer la ligne au niveau système

Avec la puissance croissante et l’autonomie accrue des agents IA, Microsoft a identifié une problématique clé : plus un agent est autonome et utile, plus il devient dangereux s’il n’est pas contrôlé. Sur le blog officiel, cela est décrit comme un « problème de système à plusieurs couches », chaque interaction entre l’agent, l’humain, les outils, les applications, les modèles et autres agents « expose de nouvelles surfaces d’attaque et introduit différents modes de défaillance ».

Pour répondre à cette problématique, Microsoft a lancé Microsoft Execution Containers (MXC), une couche d’exécution intégrée au système d’exploitation Windows, pilotée par des stratégies. Pavan Dwarurri, vice-président de Windows et des appareils chez Microsoft, insiste sur le fait que cela est crucial pour rendre les agents IA commercialement viables, en assurant « sécurité, confinement, isolation et contrôle utilisateur », rendant leur déploiement pour le grand public et en entreprise suffisamment sûr.

Nadella présente le bac à sable de sécurité système MXC

MXC est essentiellement un SDK et un modèle de stratégie, intégré à Windows et Windows Subsystem for Linux, offrant ce que Microsoft appelle un « spectre de bac à sable modulaire ». Ce spectre va du processus léger isolé (déjà utilisé par l’interface en ligne de commande de GitHub Copilot), jusqu’à des micro-machines virtuelles, des conteneurs Linux, et des instances cloud complètes tournant sur Windows 365.

Ce système isole l’exécution des agents du bureau, du presse-papiers, de l’interface utilisateur et des périphériques d’entrée. Chaque agent est lié à une identité, soit locale, soit via une identité cloud préconfigurée supportée par Microsoft Entra, garantissant que chaque action de l’agent peut être attribuée, auditée et gouvernée.

MXC est en préversion. Une version de prévisualisation de l’Agent 365, intégrée à la sécurité d’entreprise de Microsoft, sera lancée en juillet 2026, intégrant Entra ID, Intune, Defender et Purview pour une gestion centralisée et une gouvernance des agents isolés.

En partenariat, OpenAI, NVIDIA, Manus, Nous Research (fabricant de l’agent Hermes), et le projet open source OpenClaw ont annoncé leur collaboration sur MXC.

Il est à noter que la collaboration avec OpenClaw a été initiée par Peter Steinberger, créateur, qui a contacté Microsoft pour exprimer son intérêt, ce qui a évolué vers un partenariat de plateforme complet.

04 Trois mises à jour pour faire fonctionner l’IA Edge « hors réseau »

Le navigateur Edge de Microsoft a également bénéficié d’une mise à jour de ses capacités IA locales. Depuis l’introduction de Phi-4-mini en Build 2025, l’équipe a étendu ces capacités suite aux retours des développeurs web.

La première est Aion-1.0-Instruct, un petit modèle linguistique local, plus petit, plus rapide et plus efficace que Phi-4-mini. Il peut fonctionner sur des PC avec GPU et CPU faibles, en version développeur, et sera disponible sur Hugging Face en juillet.

La deuxième est une API de détection de langue et de traduction, disponible avec la version 148 d’Edge. Ces API, alimentées par des modèles IA intégrés dans Edge, permettent à des sites web et extensions de détecter la langue du texte et de le traduire entre plus de 145 langues. Microsoft indique qu’elles offrent une traduction rapide et de haute qualité, optimisée pour la charge de travail web, et sont gratuites.

La troisième est la reconnaissance vocale via l’API Web Speech, proposée en version expérimentale dans Edge Canary et Dev. Elle permet aux développeurs d’intégrer la reconnaissance vocale ou audio dans leurs sites et extensions, en local ou via des services cloud de transcription et de synthèse vocale.

05 Outils pour développeurs et services cloud en évolution

Dans le domaine de l’intelligence des données, Microsoft a lancé Microsoft IQ, fusionnant quatre sources de contexte précédemment indépendantes en une base commune pour l’agent.

Amir Nez, CTO de Microsoft Fabric, compare cela à la chute de code vert dans Matrix, qui n’est pas une décoration mais la fondation de cet univers. Il explique : « Ce que nous faisons dans le monde des données, c’est construire une réalité basée sur les données pour l’agent. »

Les quatre sources de contexte de Microsoft IQ sont : Work IQ, qui capture le fonctionnement quotidien de l’organisation via e-mails, documents, réunions et agendas ; Foundry IQ, qui gère la connaissance organisationnelle, planifie et indexe la base de connaissances ; Fabric IQ, qui modélise en temps réel l’état opérationnel de l’entreprise à partir des données, définissant les entités, relations et règles métier basées sur des signaux en temps réel, prévu pour une sortie dans quelques mois ; Web IQ, intégrant le contexte mondial en temps réel depuis le web.

Avec cette architecture, l’agent ne sera plus un simple outil d’exécution de commandes, mais un employé virtuel ayant une compréhension du fonctionnement de l’entreprise.

Mais avoir une « base » commune ne suffit pas. Lorsqu’un agent commence à générer des applications, chaque application nécessite un backend. Sans contrôle, ces applications risquent de créer de nouvelles îles de données hors du contexte. Pour cela, Microsoft a lancé Rayfin, un SDK et CLI open source, qui déploie directement les applications construites par l’agent sur la plateforme Fabric comme backend contrôlé. Les données des applications entrent par défaut dans le lac de données unifié OneLake, puis sont renvoyées dans Microsoft IQ, évitant ainsi la prolifération de données externes.

Microsoft le positionne comme un concurrent de Supabase et Neon, avec une différence clé : la gouvernance. Toutes les applications suivent un même flux de données et de conformité. Nez explique que c’est un processus bidirectionnel : l’agent construit l’application en respectant les règles de l’entreprise, et les données générées par l’application mettent à jour ces règles, permettant au prochain agent d’utiliser les informations les plus récentes.

Microsoft a également lancé la fonctionnalité de conteneurs WSL, permettant aux développeurs de créer et gérer directement des conteneurs Linux sous Windows, avec une interface en ligne de commande et une API, pour exécuter des conteneurs Linux dans des applications Windows. Cette fonctionnalité sera disponible en préversion publique dans les mois à venir.

Pour éviter que les développeurs ne perdent du temps dans la configuration des environnements, Microsoft a publié Windows Developer Configurations, permettant de configurer rapidement une nouvelle machine avec les outils optimisés pour le développement, notamment WSL, PowerShell 7 et Visual Studio Code, tout en activant le contrôle de version Git et l’affichage des fichiers cachés dans l’explorateur.

06 Deux nouveaux matériels ramènent l’IA locale

Cette Build ne se limite pas aux modèles, agents et outils logiciels : le matériel n’a pas été oublié. Avec la croissance des besoins en calcul pour l’IA et la nécessité d’un flux de travail agentique continu, Microsoft a décidé de se concentrer sur les appareils des développeurs, évitant ainsi de louer à chaque fois des GPU cloud coûteux.

Andrew Hill, vice-président de la gamme Surface, a annoncé deux nouveaux appareils :

Surface RTX Spark Dev Box, un PC de développement compact, équipé d’un superchip NVIDIA RTX Spark, combinant GPU NVIDIA Blackwell RTX et CPU NVIDIA Grace, offrant jusqu’à 1 pétaflop de puissance de calcul IA, avec 128 Go de mémoire unifiée.

Ce dispositif, en aluminium, sert aussi de dissipateur thermique, conçu pour des tâches d’entraînement prolongé, d’inférence de grands modèles et de flux agentiques complexes. Il est livré avec Windows 11 Pro, configuré pour les développeurs : thème sombre, barre d’outils simplifiée, suppression des widgets, mode « Ne pas déranger », mode développeur activé, PowerShell 7 par défaut, WSL 2 avec support GPU direct et CUDA, Visual Studio Code, GitHub Copilot, Git, Python et Node.js préinstallés.

En matière de sécurité, le Surface RTX Spark Dev Box repose sur une architecture de sécurité Zero Trust, incluant un PC à noyau sécurisé, le chiffrement BitLocker, et Microsoft Defender, avec intégration possible à Entra ID et Intune pour une gestion centralisée.

Hill explique : « La façon dont les développeurs construisent des logiciels change fondamentalement. La puissance et la complexité des modèles IA augmentent, et les flux agentiques nécessitent une capacité de calcul continue. Même pour des tâches ne nécessitant pas les modèles les plus avancés, chaque itération peut engendrer des coûts cloud. »

L’autre appareil, le Surface Laptop Ultra, conçu pour les développeurs, créateurs et professionnels techniques, a été lancé plus tôt. Ces deux appareils incarnent la prochaine étape de Surface : créer des dispositifs dédiés pour façonner l’avenir. Le Surface RTX Spark Dev Box sera disponible plus tard cette année aux États-Unis, en vente exclusive sur Microsoft.com.

07 Une nouvelle plateforme pour faire tourner l’IA Agent localement

Steven Battish, responsable du département des sciences appliquées chez Microsoft, a présenté le projet interne nommé Project Solara.

Il s’agit d’une nouvelle plateforme, du chip au cloud, basée sur Android plutôt que Windows, visant à faire fonctionner des IA agents sur les appareils plutôt que des applications. Battish explique : « Les frontières s’effondrent. Vous n’avez plus besoin d’un mode d’application traditionnel. Vous n’avez pas besoin d’un mode de développement d’expérience classique. »

Deux appareils conceptuels ont été dévoilés lors de Build :

Un appareil de bureau, placé à côté du PC, répondant aux commandes vocales, avec reconnaissance faciale pour déverrouiller l’utilisateur, affichant les tâches urgentes du jour. En connectant un moniteur, il peut devenir une machine Windows complète fonctionnant dans le cloud.

Un badge connecté, une nouvelle version de la carte d’identité d’employé. En appuyant sur un bouton, avec empreinte, il peut réveiller un agent, enregistrer et transcrire des conversations, et grâce à une caméra intégrée, agir selon ce que voit l’utilisateur.

Lors d’une démonstration dans le domaine de la santé, ce badge a fait fonctionner un agent conçu pour le personnel médical, capable de scanner le QR code d’un patient, d’enregistrer et transcrire la consultation, de suivre les signes vitaux et de prescrire. Dans une autre application, la caméra a scanné un tableau blanc de brainstorming avec des idées de rénovation de bureau, proposant d’ajouter des plantes vertes.

Battish indique que Microsoft ne fabriquera pas ces appareils lui-même, mais envisage que des fabricants et partenaires du secteur transforment ces designs de référence en leurs propres produits, adaptés à des secteurs, entreprises ou scénarios spécifiques.

08 Chips quantiques améliorés, fiabilité multipliée par mille

Microsoft a également lancé la nouvelle génération de puces quantiques topologiques, Majorana 2.

Par rapport à Majorana 1, la principale évolution est le remplacement du matériau supraconducteur d’aluminium par du plomb, ce qui augmente la fiabilité des qubits de 1000 fois, avec une durée de vie moyenne atteignant 20 secondes, et certains exemplaires pouvant durer une minute.

Les autres approches technologiques pour les qubits ont généralement une durée de vie de quelques microsecondes. Grâce à cette avancée, Microsoft prévoit de réduire de moitié le délai nécessaire pour réaliser un ordinateur quantique évolutif, avec une estimation d’atteindre cet objectif d’ici 2029.

Ce nouveau chip a été entièrement conçu à l’aide de l’Agentic AI de la plateforme Microsoft Discovery. L’IA a pris en charge la gestion de fabrication, la mesure automatique des états quantiques, et l’analyse interdisciplinaire des données, réduisant de plusieurs ordres de grandeur le cycle de mesure habituel, et identifiant des corrélations invisibles à l’œil humain à partir de deux décennies de données.

Chetan Nayak, académicien chez Microsoft, déclare : « L’Agentic AI est presque partout dans ce que nous faisons. » Mais il insiste : « L’IA ne fait que guider, c’est toujours le scientifique qui décide. »

La plateforme Microsoft Discovery a également été lancée lors de cette conférence. Il s’agit d’une plateforme organisationnelle pour la recherche de pointe, permettant aux chercheurs de déployer des équipes d’agents autonomes guidés par l’humain, pour générer des hypothèses, optimiser des expériences et valider des théories. Une version bêta préliminaire de l’application Microsoft Discovery est disponible en téléchargement gratuit, accessible avec un compte GitHub Copilot, en local.

Une contribution spéciale de Jin Lu à cet article.