Inkling, le nouveau modèle d’intelligence artificielle open-weight de Mira Murati

Imaginez un monde où l’intelligence artificielle est à la portée de tous, sans les barrières des abonnements coûteux. Vous avez la possibilité de télécharger, héberger et personnaliser votre propre modèle d’IA, créant ainsi une interaction plus naturelle avec la technologie. C’est ce que Mira Murati propose avec Inkling, un modèle d’IA qui pourrait bien changer la donne dans le domaine.

Mira Murati, ancienne directrice technique d’OpenAI, a récemment dévoilé Inkling, le premier modèle grand public de sa start-up, Thinking Machines Lab. Fondée en février 2025, l’entreprise a rapidement attiré l’attention grâce à une levée de fonds impressionnante et une approche innovante de l’intelligence artificielle, qui se distingue par sa philosophie d' »open-weight ». Ce modèle pourrait bien représenter une alternative sérieuse aux géants américains de l’IA.

Les 3 infos clés

• Mira Murati a lancé Inkling, un modèle d’IA open-weight, permettant aux utilisateurs de le télécharger et de le personnaliser.
• Inkling s’inspire de l’architecture DeepSeek-V3 et utilise des données de Moonshot AI, illustrant l’usage croissant des modèles chinois.
• Thinking Machines ne prévoit pas de monétiser Inkling, se concentrant plutôt sur son outil Tinker pour les entreprises.

Thinking Machines Lab et sa philosophie open-weight

Thinking Machines Lab, fondée par Mira Murati après son départ d’OpenAI, a rapidement émergé comme un acteur clé sur la scène de l’IA grâce à une levée de fonds record, soutenue par des géants comme NVIDIA et AMD. La start-up se démarque par sa philosophie open-weight, permettant aux utilisateurs de personnaliser et héberger leurs modèles sans restrictions. Cette approche vise à rendre l’IA plus accessible et flexible.

Contrairement à des modèles comme ChatGPT, Inkling ne nécessite pas d’abonnement. Cette stratégie pourrait séduire une clientèle désireuse de réduire ses coûts technologiques tout en bénéficiant d’une IA de pointe. Les utilisateurs peuvent ainsi s’approprier l’outil, un atout majeur dans un marché de plus en plus tourné vers des solutions personnalisées.

Les innovations technologiques derrière Inkling

Inkling se distingue par son architecture inspirée de DeepSeek-V3 et son affinage post-entraînement basé sur des données générées par Kimi K2.5 de Moonshot AI, un laboratoire chinois. Cette collaboration internationale souligne une tendance grandissante : la montée en puissance des modèles chinois qui surpassent désormais leurs rivaux américains en termes d’usage global.

Cependant, Thinking Machines reconnaît que son modèle n’atteint pas encore les performances des leaders du secteur comme Anthropic et OpenAI. Cette transparence, rare dans le secteur, pourrait jouer en sa faveur en renforçant la confiance des utilisateurs.

Un modèle économique centré sur Tinker

Contrairement à ses concurrents, Thinking Machines ne cherche pas à monétiser directement Inkling. La start-up mise sur Tinker, un outil destiné aux entreprises pour l’affinage de modèles existants, comme principale source de revenus. Ce choix stratégique intervient à un moment où les États-Unis peinent à rivaliser avec la Chine sur le terrain de l’IA ouverte et gratuite.

Alors que Meta se tourne vers des modèles propriétaires et OpenAI continue de privilégier les abonnements, Inkling pourrait bien combler un vide sur le marché, attirant ceux qui cherchent des alternatives rentables et personnalisables.

Foire aux questions

Qu’est-ce qui différencie Inkling de ses concurrents ?

Inkling se distingue par son approche open-weight, permettant aux utilisateurs de le télécharger, l’héberger et le personnaliser sans abonnement. Cela contraste avec les modèles fermés de ses concurrents comme ChatGPT.

Pourquoi Mira Murati a-t-elle choisi de ne pas monétiser Inkling ?

Thinking Machines a décidé de se concentrer sur son outil Tinker pour générer des revenus, laissant Inkling accessible gratuitement et s’inscrivant ainsi dans une stratégie visant à démocratiser l’accès à l’IA.

Quels sont les défis auxquels fait face Thinking Machines ?

La start-up fait face à une guerre des talents, avec plusieurs cadres ayant récemment quitté l’entreprise pour rejoindre des concurrents comme Meta ou OpenAI. Cela met en lumière le défi de retenir des talents dans un secteur aussi compétitif.

Quel est le futur des « modèles d’interaction » de Thinking Machines ?

Thinking Machines travaille sur des modèles d’interaction qui visent à rendre la collaboration entre l’humain et l’IA plus naturelle, en intégrant des signaux contextuels comme l’hésitation ou le silence dans leurs interactions.

L’avenir de l’IA collaborative chez Thinking Machines

Mira Murati envisage pour Thinking Machines un avenir où l’intelligence artificielle devient un partenaire naturel de l’humain. Les modèles d’interaction qu’elle développe sont conçus pour capter des signaux subtils, rendant les échanges homme-machine plus fluides et intuitifs. Cette approche pourrait transformer la manière dont nous percevons et utilisons l’IA au quotidien.

La start-up espère que ces innovations ouvriront la voie à de nouvelles applications, notamment dans des domaines comme l’assistance personnelle, l’éducation et la santé. En s’appuyant sur une IA capable de comprendre les nuances de la communication humaine, Thinking Machines pourrait bien repousser les limites actuelles de la technologie.

Les défis du secteur de l’IA face à la montée en puissance de la Chine

Au-delà de l’innovation technologique, le secteur de l’IA doit faire face à des dynamiques géopolitiques complexes. La montée en puissance des modèles chinois, comme ceux développés par Moonshot AI, pose un défi aux entreprises américaines qui doivent repenser leurs stratégies pour rester compétitives. Les entreprises comme Thinking Machines doivent naviguer dans un paysage où l’open source et l’accessibilité deviennent des facteurs déterminants.

Des acteurs tels que NVIDIA et AMD jouent un rôle crucial dans cette évolution, en soutenant des start-ups innovantes et en favorisant le développement de technologies de pointe. L’avenir de l’IA pourrait bien dépendre de la capacité des entreprises à collaborer au-delà des frontières, tout en répondant aux besoins croissants d’une clientèle mondiale de plus en plus exigeante.