Microsoft a publié dans Science une étude sur MAI-DxO, un système où plusieurs agents d’IA jouent une équipe de médecins. Sur des cas complexes simulés, il trouve le bon diagnostic dans 83 % des cas, contre 36 % pour des généralistes, sans spécialistes dans la comparaison.
La demande d’expertise médicale augmente plus vite que l’offre, estime Microsoft, qui mise sur des agents d’IA capables de travailler en équipe pour aider les médecins à poser leurs diagnostics. Les premiers résultats, obtenus en simulation, sont prometteurs, mais ils ne disent pas encore comment le système se comportera auprès de vrais patients.
TechCrunch rapporte que Microsoft a publié dans la revue Science une étude sur MAI-DxO, son système de diagnostic fondé sur plusieurs agents d’IA. Mustafa Suleyman, PDG de Microsoft AI, y voit un pas vers la « médecine superintelligente ».
MAI-DxO coordonne plusieurs agents d’IA qui se comportent comme un panel de médecins : ils interrogent le patient, prescrivent des examens et débattent du diagnostic. Microsoft l’a évalué dans une simulation fondée sur des cas complexes publiés dans le New England Journal of Medicine.
Le système a posé le bon diagnostic dans 83 % des cas. Les généralistes et les internistes, qui travaillaient seuls avec des ressources de référence, atteignent 36 %. Mais les spécialistes et les équipes médicales, auxquels ces cas difficiles sont habituellement confiés, ne figuraient pas dans la comparaison, et il s’agit d’une simulation, non d’un test sur de vrais patients.
Microsoft avait présenté MAI-DxO en juin 2025, dans un préprint : le système avait alors résolu 85,5 % de 304 cas du même journal avec le modèle o3 d’OpenAI, contre 20 % pour 21 médecins. Les deux séries de résultats ne sont pas comparables.
Microsoft a testé MAI-DxO avec des modèles d’OpenAI, de Google, d’Anthropic, de Meta et de DeepSeek. Les meilleurs résultats viennent de GPT-5 et de GPT-5.5. Avec une consigne courte, GPT-5 seul atteint 78,9 % de réussite, pour un coût d’environ 8 400 dollars par cas. Avec MAI-DxO, la précision gagne environ quatre points et le coût baisse d’environ 3 000 dollars. GPT-5.5 passe de 72 % à près de 87 %, à un coût légèrement inférieur.
Aux urgences, en revanche, MAI-DxO n’apporte aucun gain notable, ni en précision ni en coût, avec des résultats d’environ 85 % dans les deux cas. Gemini 2.5 Flash passe de 46,4 % à près de 69 %. TechCrunch en conclut que l’essentiel de l’amélioration vient des modèles sous-jacents plutôt que du système lui-même.
Microsoft va évaluer MAI-DxO en conditions réelles avec le Beth Israel Deaconess Medical Center, à Boston. Les patients consentants seront soignés comme d’habitude, tout en répondant aux questions de MAI-DxO. Les chercheurs compareront ensuite les examens et diagnostics proposés par l’IA avec le jugement des médecins.
Le groupe travaille aussi avec la Mayo Clinic à un modèle de fondation pour la santé, dont la sortie est prévue l’an prochain. Mustafa Suleyman s’attend à ce que les modèles de santé gagnent un ordre de grandeur en capacité d’ici 24 à 36 mois. Dominic King, vice-président Santé chez Microsoft AI, juge la technologie prête pour des évaluations en conditions réelles et pointe l’écart croissant entre la demande et l’offre d’expertise médicale.
Microsoft n’est pas seul sur ce terrain : Google a publié une étude comparable sur son outil AMIE dans The Lancet, et OpenAI avance aussi des affirmations similaires.
L’assureur Maif annonce l’accélération de la modernisation de son SI, mais selon une trajectoire qu’il souhaite souveraine tant sur l’intelligence artificielle que le cloud et la relation client. Mistral AI, Scaleway, Diabolocom intègrent son portefeuille applicatif.
Plusieurs chercheurs de Google DeepMind ont quitté l’entreprise pour protester contre le renforcement de ses liens avec l’armée américaine. Ils s’inquiètent notamment de la capacité à garantir un contrôle humain effectif sur les systèmes d’IA utilisés dans des opérations militaires classifiées.
Dell enrichit son offre Dell AI Factory with NVIDIA : trois serveurs PowerEdge, un centre de données modulaire et des postes pour développer des agents d’IA.
Le modèle GPT-6 Astra d'OpenAI a réussi à décrypter un message historique de la machine Enigma en toute autonomie. Une prouesse technique réalisée en deux jours seulement, qui préfigure l'arrivée d'agents autonomes capables de résoudre vos problèmes métier complexes.
Ce bracelet a une autonomie de 10 jours par charge et, contrairement à une montre, ne vous importune pas avec les notifications.
Si vous recherchez un appareil connecté que vous ne jetterez pas au bout de quelques années, prêtez attention à cette montre de sport GPS dotée entre autres d'un écran et d'une batterie remplaçables facilement.
Les premiers contacts avec les modèles de Dell, Acer, HP, Lenovo et en particulier d’Asus poussent à un optimisme prudent quant à GooglebookOS.
Sous Ubuntu 26.10 (bêta), cet ordinateur de bureau compact a dû, par exemple, faire fonctionner la nouvelle plateforme de dictée Myna de Canonical, basée sur l'intelligence artificielle. Les résultats sont appréciables.
J'ai utilisé ChatGPT pour enquêter sur des pannes de mémoire vive, des paramètres du BIOS et des problèmes de corruption de Windows, et cela a bouleversé ma vision de l'assistance technique basée sur l'IA.
Il ne suffit pas juste de rajouter de la mémoire vive pour tirer pleinement parti de l'intelligence artificielle localement. Voici quatre conseils.
Vous payez pour ChatGPT, l'espace de stockage Google et YouTube Premium ? Vos abonnements se chevauchent peut-être plus que vous ne le pensez.
L’assistant IA d’Anthropic m'a aidé à développer une telle application en suivant mon intuition et à passer avec succès l'examen d'Apple en moins de deux semaines. Voici ce parcours, de l'idée initiale au produit commercialisable sur l'App Store.
