Meta a dépensé au moins 14 milliards de dollars pour remporter la course à l’IA. Cela fait un an et c’est toujours exactement là où c’était.

Dans la Silicon Valley, et dans la technologie en général, être énorme ne garantit pas d’être prêt à gagner toutes les courses. Vous pouvez avoir de l’argent, des talents, des centres de données, des milliards d’utilisateurs et des machines capables d’intégrer tout ce qui est nouveau dans les produits que nous utilisons quotidiennement. Pourtant, lorsque le conseil d’administration change, la question change également. Meta tente depuis des années de démontrer qu’elle peut non seulement distribuer l’intelligence artificielle à grande échelle, mais aussi rivaliser au centre de la conversation. Le problème est que lorsque l’on pense aux chatbots, cela ne semble toujours pas être le premier nom qui nous vient à l’esprit.

14,3 milliards de dollars. Ea est le chiffre que Reuters avance pour une opération bien précise. Le 13 juin 2025, l’agence a annoncé que Meta prendrait une participation de 49 % dans Scale AI pour ce montant, dans le cadre d’un accord valorisant la startup à environ 29 milliards de dollars. Scale lui-même a parlé d’un nouvel investissement important de Meta, bien qu’il n’ait pas publié le montant exact de l’investissement. Nous ne parlons donc pas de tout ce que l’entreprise a alloué à l’IA, mais plutôt d’un pari identifiable au sein d’un projet de loi beaucoup plus large.

Ce que Meta a vu dans Scale AI. Ce n’était sûrement pas une de ces entreprises que nous avions sur notre radar lorsque nous parlions d’intelligence artificielle. Il n’a pas eu l’éclat public de ChatGPT ni la vitrine de Gemini, mais il a occupé une place importante dans la machinerie qui permet de former et d’évaluer des modèles. Son travail s’articule autour des données qui permettent de former, d’évaluer et d’améliorer les systèmes d’IA, y compris des données étiquetées ou organisées pour la formation.

Le nom derrière l’opération. Meta ne mise pas seulement sur Scale AI, elle intègre également Alexandr Wang dans sa nouvelle étape en matière d’intelligence artificielle. L’agence a noté que le principal moteur de cette décision était de convaincre le fondateur de Scale de diriger les efforts de superintelligence de Meta. Scale lui-même a confirmé que Wang rejoindrait Meta pour travailler sur ses projets d’IA. L’investissement ne doit donc pas être lu uniquement comme une entrée au capital d’une entreprise de données, mais comme un moyen d’accélérer le leadership et les talents.

Contexte. Cet investissement intervient à un moment où Meta avait besoin de renforcer sa position dans la course à l’IA avancée. Elle s’est produite dans un contexte marqué par le mauvais accueil de Llama 4, sa dernière grande famille de modèles ouverts, et par la pression concurrentielle contre des sociétés comme Google, OpenAI et DeepSeek. Il ne s’agissait pas simplement d’avoir plus de ressources ou d’ajouter un nouvel élément à l’organigramme. L’enjeu était de retrouver un élan dans un domaine où d’autres noms marquaient une bonne partie du débat technique, économique et public.

La partie visible. Le résultat le plus reconnaissable de cette nouvelle étape est Muse Spark, présenté par Meta comme le premier modèle d’une nouvelle famille créée par Meta Superintelligence Labs. L’entreprise assure qu’elle alimente déjà Meta AI dans son application et sur le Web, et qu’elle est en cours de déploiement dans WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger et ses lunettes IA. Ici justement, il y a un point important : Meta n’a pas besoin de convaincre l’utilisateur d’installer une autre application de toutes pièces : il dispose déjà des chaînes. Mais convertir la présence au sein de leurs propres plateformes en pertinence publique au sein de l’IA générative est une autre bataille.

La limite. Ce n’est pas parce que le modèle se trouve dans WhatsApp ou Instagram que les gens l’utilisent pour de nombreuses tâches. Muse Spark ne semble pas occuper la place que font les modèles GPT ou Gemini, pour ne citer que quelques exemples. Malgré cela, selon Reuters, Muse Spark a obtenu de bons résultats en langages et en compression visuelle, même si elle a pris du retard en matière de codage et de raisonnement abstrait. Meta a réussi à être présente, mais n’a pas encore démontré que cette présence suffit à changer les habitudes.

Virage stratégique. Muse Spark ne suit pas le chemin qui avait donné tant de visibilité à Llama : le Wall Street Journal l’a décrit comme un modèle fermé. L’entreprise elle-même parle d’une API en avant-première privée pour des partenaires sélectionnés, et non d’un accès ouvert et général pour tout développeur. C’est-à-dire que Meta a mis en circulation un nouveau modèle, mais il l’a fait de manière plus contrôlée, plus intégrée dans ses produits et moins ouverte que la stratégie avec laquelle elle avait tenté de se différencier dans l’IA.

La fissure. Meta peut intégrer l’IA dans des produits gigantesques, mais la course à l’IA générative se joue aussi dans un autre domaine : celui des noms que l’utilisateur reconnaît lorsqu’il a besoin d’un chatbot. Et là, l’entreprise de Zuckerberg ne semble pas occuper la même place que ChatGPT, Gemini, Claude ou Grok. Le doute économique n’a pas non plus disparu. Et, détail non négligeable, la publicité continue d’être le moteur des revenus de Meta.

Images | Mark Zuckerberg

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