Personne ne parierait sur Meta aujourd’hui dans la course à la superintelligence, mais il joue avec plus d’avantages qu’on ne le pense pour la gagner

Il y a un an, Zuckerberg recrutait des talents en IA comme si c’était la fin du monde, offrant des salaires d’un million de dollars et rachetant même des entreprises entières pour pouvoir embaucher Alexandr Wang. Un an plus tard, 8 000 personnes ont été licenciées, l’environnement de travail est irrespirable et nous attendons toujours qu’ils lancent ce grand modèle pour concurrencer OpenAI et Anthropic, tout en dépensant à profusion. Malgré tout, Meta a de réelles chances de clôturer des positions et de se rapprocher du podium dans la course à l’IA.

Le futur proche. Dans un rapport complet de Semianalysis, ils expliquent comment Meta joue avec de meilleures cartes qu’il n’y paraît. Muse Spark, son premier modèle de langage, a été quelque peu décevant, à la traîne de concurrents chinois comme Deepseek v4 Pro ou Kimi K2.6. Mais l’important n’est pas où en est Meta aujourd’hui, mais où elle pourra être dans un avenir proche grâce à la combinaison de trois éléments clés : les données, le talent et l’informatique.

Enregistrez les employés. Il s’agissait d’une décision très controversée et, comme prévu, les employés de Meta n’ont pas été amusés. Sans qu’ils puissent s’y opposer, un logiciel a été installé sur les ordinateurs de l’entreprise qui enregistrait tout ce qu’ils faisaient, non pas pour les espionner, mais pour entraîner leur IA. Ces données sont de l’or pour les agents de formation : Meta accumule des milliers d’exemples de personnes différentes résolvant les mêmes tâches, tandis que des sociétés de données comme Surge ou Mercor doivent s’associer à d’autres pour pouvoir enregistrer leurs flux de travail. Meta a les données chez lui.

Ils disent dans Semianalysis que cette décision est comme s’ils avaient créé une « startup de premier plan pour les environnements RL » au sein de l’entreprise, avec l’un des fondateurs de Scale AI menant la transformation. En outre, après la restructuration, ils ont affecté au moins 3 000 ingénieurs à des tâches dans un environnement d’apprentissage par renforcement. Toutes ces données sont essentielles pour pouvoir créer des agents de programmation comme Claude Code ou Codex d’OpenAI.

Centres de données. C’est l’une des principales sources de dépenses de Meta, qui construit plusieurs gigantesques centres de données dont les capacités dépassent 1 gigawatt. Meta n’est peut-être pas en mesure de rivaliser en matière d’infrastructure avec des hyperscalers comme Google, Microsoft et Amazon, mais les choses changent si nous l’opposons aux laboratoires d’IA pionniers. Ici, Meta a un net avantage et, selon les projections de Semianalysis, Meta disposera de plus de puissance de calcul qu’Anthropic et OpenAI réunis avant la fin de l’année.

Le talent. L’été dernier, Meta a commencé à recruter des talents avec un chéquier. Ils ont embauché au moins 14 chercheurs de haut niveau venus directement d’Anthropic, Google et OpenAI et ont payé 14 milliards de dollars pour garder Alexandr Wang et Scale AI. Réunir les meilleurs ne garantit pas que l’équipe fonctionnera et, en effet, des rumeurs de tensions internes courent depuis des mois. Bien sûr, s’ils réussissent, ils ont le talent.

Restez concentré. Meta sera peut-être dans le rétroviseur d’OpenAI et d’Anthropic le plus tôt possible, mais c’est une chose d’avoir les ressources et une autre d’y parvenir. Meta se trouve dans une période délicate en interne, avec de nombreux employés très insatisfaits de la stratégie de l’entreprise. S’ils ne parviennent pas à naviguer correctement dans ces vagues, ils risquent de se perdre en cours de route.

Images | Simseo avec Magnifique

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