Microsoft-Decision-1 : classement et test du modèle

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Microsoft-Decision-1 est un modèle de décision de Microsoft, lancé le 9 octobre 2026 dans Microsoft Foundry. Il ne rédige pas de texte : il reçoit du texte ou du JSON avec des questions et une liste de réponses prédéfinies, puis renvoie des probabilités. Dans le Decision Index d’Artificial Analysis du 13.10.2026, il obtient 53,8 points (3e sur 11). Parmi les modèles de décision, c’est celui qui reconnaît le mieux quand il ne sait pas, et il figure parmi les plus rentables : un million de tâches coûte 27,28 € (30,7 USD). Lors de mon test en polonais, il a correctement classé 44 demandes sur 47. Retrouvez une présentation de cette catégorie dans mon guide sur les modèles de décision IA.

Les montants en euros sont des estimations obtenues par conversion du tarif officiel en dollars, et ne correspondent pas nécessairement au prix facturé localement. Taux de référence BCE du 16.10.2026 : 1 EUR = 1,1253 USD. Source : BCE.

Ce que Microsoft a annoncé

Le modèle a été présenté le 9 octobre par Achint Srivastava, vice-président de l’ingénierie logicielle au bureau du directeur technique de Microsoft. Microsoft le décrit comme un modèle destiné au routage, à la classification, à la priorisation, à la vérification et au pilotage de processus. Voici les chiffres avancés par le fabricant :

• la meilleure précision dans la comparaison de Microsoft sur 36 jeux de tests (près de 150 000 questions) ;
• 2,5 fois plus rapide que H2O-Lightning-4B v1.1 et 35 fois plus rapide que GPT-6 Sol ;
• il modifie sa décision dans 1,3 % des cas en moyenne après de petits changements dans le contenu, et jamais après une reformulation des descriptions des options ;
• il a refusé les comportements nuisibles lors de 5 250 essais issus de 11 jeux de tests de sécurité.

Ces chiffres proviennent du jeu de tests de Microsoft. Artificial Analysis a effectué une mesure indépendante.

Résultats au classement d’Artificial Analysis

• Il sait mieux dire « Je ne sais pas ». Quand il ne connaît pas la réponse, il choisit « Je ne sais pas » plutôt que de deviner dans 40 % des cas, le meilleur résultat parmi les modèles de décision. En revanche, sa précision générale en matière de connaissances est la plus faible du groupe (28,2).
• Bon choix d’outils : 81,9, troisième résultat après GLiDE et Celeris-1, nettement devant Claude Haiku 5.5 low (72,6).
• Plus faible en classification de sécurité : son score de 88,2 est l’un des plus bas du WildGuardTest.
• Parmi les modèles les plus rentables. Avec Jev et Decider, Artificial Analysis le classe parmi les modèles pour lesquels obtenir un meilleur score implique de payer davantage.

Mon test en polonais (13.10.2026)

Via OpenRouter, je lui ai soumis le même ensemble qu’à 8 autres modèles de décision et 2 LLM : 50 demandes en polonais adressées à un magasin, à classer dans l’une de 7 catégories et selon leur degré d’urgence, ainsi que 10 conversations dans lesquelles l’assistant devait choisir d’appeler un outil, de poser une question, de répondre lui-même ou de refuser. Le test a été réalisé en polonais ; les résultats ne constituent pas une évaluation en français.

• Catégorie : 44 sur 47 - au niveau des meilleurs modèles de décision, avec une demande correctement classée de moins que Claude Haiku 5.5.
• Urgence : 42 sur 50 - son résultat le plus faible du test. Avec un seuil de 0,5, il a signalé comme urgentes 8 demandes qui pouvaient attendre (par exemple, le vol d’un colis laissé devant la porte, avec une certitude de 1,0). Il faut relever le seuil en s’appuyant sur ses propres données.
• Confiance : avec un niveau de confiance d’au moins 0,9, il a correctement classé 40 demandes sur 43.
• Tokens : le texte polonais lui a coûté en moyenne 273 tokens par tâche, le chiffre le plus bas parmi les modèles de décision du test (Jev : 637). Un million de tâches de ce type coûterait environ 10,22 € (11,5 USD).
• Temps : médiane de 443 ms depuis la Pologne via OpenRouter (Claude Haiku 5.5 : 1 689 ms).

Accès et traitement des données dans l’UE

• Microsoft Foundry : nécessite un abonnement Azure avec un moyen de paiement et un projet Foundry. Endpoint : <ressource-Foundry>/providers/microsoft/v1/systemone, dans un format compatible avec Jev.
• Types de déploiement : GlobalStandard (traitement dans n’importe quelle région Azure) ou DataZoneStandard dans certaines régions ; dans ce dernier cas, le traitement reste dans la zone de données, par exemple dans l’UE. Microsoft ne fournit pas sur la page du modèle la liste complète des régions qui le proposent.
• OpenRouter : 0,0373 € par million de tokens d’entrée (0,042 USD), avec Azure comme fournisseur. Le service fonctionnait depuis la Pologne sans compte Azure lors de ma vérification du 13.10.

Microsoft avertit dans sa documentation que les résultats peuvent dépendre de la formulation et de l’ordre des options, que la calibration est meilleure pour les types de tâches connus et que, pour les décisions concernant des personnes (crédit, emploi, santé), le modèle doit uniquement aider un humain.

Dans quels cas choisir Microsoft-Decision-1 ?

• À envisager : des filtres et des mécanismes de contrôle où le modèle doit dire « Je ne sais pas » plutôt que deviner ; le choix d’outils dans un agent ; les entreprises qui utilisent déjà Azure et souhaitent un traitement dans l’UE.
• À éviter de préférence : la modération de contenu (GLiDE, Decider et Jev font mieux), les questions qui exigent des connaissances générales, ou la recherche du coût le plus bas (Decider v1.1 27B coûte presque deux fois moins cher).

Questions fréquentes

Combien coûte Microsoft-Decision-1 ?

0,0373 € par million de tokens d’entrée (0,042 USD) ; les tokens de sortie sont gratuits. Le tarif est le même dans Microsoft Foundry et sur OpenRouter (au 13.10.2026).

Sur quel modèle repose-t-il ?

Selon Microsoft, il s’agit de Qwen3.5-9B après un entraînement complémentaire (post-training), soit 9 milliards de paramètres.

Fonctionne-t-il en polonais ?

Oui. Lors de mon test en polonais, il a correctement classé 44 demandes sur 47 et choisi le bon outil dans 10 conversations sur 10.

Sources

• Microsoft : Microsoft-Decision-1 dans Foundry (9.10.2026)
• Microsoft Learn : déployer et utiliser Microsoft-Decision-1 (consulté le 13.10.2026)
• OpenRouter : microsoft/microsoft-decision-1
• Artificial Analysis Decision Index v1.0 (13.10.2026)
• Test personnel : 13.10.2026, 60 tâches réalisées depuis la Pologne via OpenRouter.

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