Le 9 octobre 2026, Microsoft a annoncé Microsoft-Decision-1 en préversion publique dans Microsoft Foundry. Ce modèle, que Microsoft dit avoir post-entraîné à partir de Qwen3.5-9B, attribue des scores à des choix définis au lieu de rédiger des réponses libres. Son API renvoie des décisions numériques, sans justification écrite. Microsoft détaille son annonce.
Trois formats pour poser une décision
La documentation de Microsoft décrit trois types de questions. Chacun correspond à une tâche précise et produit un résultat structuré, plutôt qu’une explication en langage naturel. La documentation de l’API en donne les définitions.
| Type de question | Tâche | Résultat renvoyé |
noul | Évaluer une condition à réponse oui/non | Une probabilité pour la condition |
choice | Choisir parmi plusieurs options | Une option sélectionnée et des probabilités pour les options |
score | Évaluer un élément sur une échelle ordonnée | Un score pondéré par les probabilités sur l’échelle |
Cette approche convient aux tâches bornées que Microsoft cite, comme la classification, le routage ou le classement. En revanche, si une application doit expliquer pourquoi elle a retenu une option, Microsoft-Decision-1 ne fournit pas cette justification : il faut la confier à un autre composant.
Ce qu’il faut envoyer à l’API
L’intégration passe par un déploiement dans Microsoft Foundry, puis par l’endpoint /providers/microsoft/v1/systemone. Une requête comprend le nom du déploiement, un état — en texte ou en JSON — et une ou plusieurs questions typées. L’authentification se fait avec Microsoft Entra ID ou une clé API, selon la procédure décrite par Microsoft Learn.
Concrètement, il faut donc définir la situation à évaluer et choisir le format de question adapté avant d’envoyer la requête. Le type choice, par exemple, sert à sélectionner une option parmi celles proposées; score convient à une échelle ordonnée. La réponse numérique peut alimenter un flux de travail, mais elle ne constitue pas à elle seule une explication du choix.
Les limites comptent autant que le score
Microsoft avertit que les résultats peuvent varier selon la formulation des questions et l’ordre des options. La calibration — l’adéquation entre les probabilités annoncées et les résultats observés — est plus solide sur les tâches familières au modèle. L’entreprise signale aussi que les filtres de sécurité peuvent manquer des contenus nuisibles subtils ou bloquer des contenus bénins. Ses recommandations d’usage invitent les équipes à évaluer le modèle sur des tâches représentatives de leur propre activité.
Microsoft déconseille d’en faire le seul fondement de décisions importantes concernant des personnes. Pour des domaines comme le crédit, l’emploi, le logement, la santé ou le droit, l’entreprise recommande une véritable supervision humaine.
En anglais, Fahd Mirza présente des essais individuels de garde-fous, de classification et de routage; un piège fondé sur des mots-clés a donné un résultat mitigé.
La comparaison de vitesse reste un résultat rapporté par Microsoft
The Next Web rapporte que Microsoft a présenté Microsoft-Decision-1 comme 35 fois plus rapide que GPT-6 Sol dans sa comparaison. Microsoft a également décrit une évaluation portant sur 36 benchmarks et près de 150 000 questions. Ces chiffres correspondent aux résultats communiqués par l’entreprise; ils ne garantissent pas la latence d’une application donnée. Microsoft recommande de mesurer les performances et la qualité des décisions sur des charges de travail représentatives.
