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Meta associe Muse Spark à un tarif « contributeur » qui chute d’environ 95 % si l’utilisateur accepte de partager ses requêtes et sorties pour l’entraînement futur. La proposition intervient alors que de grands comptes évitent que leurs données servent à l’entraînement et que les baisses de prix se multiplient chez Anthropic et OpenAI.
Entreprises prudentes et guerre des prix
Arvind Narayanan, professeur d'informatique à Princeton, estime qu'il existe des éléments solides montrant que les grandes entreprises préfèrent éviter que leurs données servent à entraîner les modèles. Il observe que ces sociétés maintiennent des offres d'entreprise facturées au token, alors même que des abonnements grand public comme Claude Max et ChatGPT Pro voient leur prix baisser d'un facteur de 10 à 20 ou davantage, la différence majeure concernant la gestion des données et la gouvernance informatique. Narayanan suggère que la compensation proposée par Meta pourrait inciter ces entreprises à mieux distinguer les données propriétaires de celles pouvant être partagées avec les fournisseurs de modèles. Parallèlement, Anthropic a publié les modèles Fable et Mythos avec des coûts réduits pour le traitement des tokens mis en cache, et les derniers modèles d'OpenAI ont connu d'importantes baisses de prix à la fin de juillet.
Muse Spark : des remises massives contre la contribution
Meta applique un tarif explicitement réduit pour les utilisateurs de Muse Spark qui acceptent de partager leurs requêtes et les résultats du modèle afin de contribuer à l'entraînement de futures versions. Muse Spark est un nouveau modèle de Meta destiné notamment à faire fonctionner des agents de codage et autres agents. La réduction atteint environ 95 % : un million de tokens d'entrée coûte 1,25 $ en standard, mais seulement 10 cents pour les contributeurs ; pour les tokens de sortie, le prix passe de 4,25 $ à 20 cents par million. Le guide de tarification de Meta précise que ce niveau « contributeur » vise à faciliter le prototypage, les tests d'intégration et l'expansion d'expériences lorsque l'entraînement sur les données de l'utilisateur est acceptable. La plupart des outils d'IA permettent par ailleurs de refuser le partage d'utilisation avec le fournisseur du modèle.
Pourquoi les données d'usage sont recherchées
Les données d'utilisation sont essentielles pour améliorer les performances des outils agents. Mario Zechner, qui développe l'outil open source Pi, précise qu'entre avril 2025 et octobre 2025, les performances de l'agent de codage se sont nettement accrues parce que Claude Code enregistrait automatiquement toutes les sessions d'agent de codage et s'en servait pour l'entraînement par renforcement. Cependant, le développement de ces outils dans des domaines autres que l'ingénierie logicielle demeure freiné par la complexité et l'absence de traces numériques dans de nombreux processus professionnels.
Un précédent interne et des questions sans réponse
Meta a cherché à collecter plus de données d'entraînement en mettant en place, plus tôt cette année, un dispositif de suivi de l'activité sur les ordinateurs de ses employés. Cette initiative a provoqué d'importantes contestations internes et a été interrompue en juin. Sollicitée au sujet de sa nouvelle tarification fondée sur la contribution de données, la société n'a pas donné suite.
