Meta mise à nouveau sur l’IA : le directeur Mark Zuckerberg écrit du code avec Claude Code. Pour atteindre des objectifs KPI, en interne, une agitation s’est même développée autour d’une consommation de Token qui gaspille des ressources. Tirant les leçons des pertes du métavers s’élevant à 80 milliards de dollars, Meta est en train d’acquérir activement des start-ups, dans l’espoir de transformer la technologie en valeur concrète.
Meta mise à nouveau sur l’IA : Zuckerberg écrit du code avec Claude Code
Le géant technologique Meta, qui possède des plateformes sociales comme Facebook, Instagram et Threads, consacre récemment l’ensemble de ses ressources au domaine de l’IA générative.
Le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, a commencé à utiliser lui-même des outils d’écriture de code par IA, afin d’écrire du code avec l’assistant de programmation Claude Code, ce qui rompt avec un record de nombreuses années où il n’avait pas participé au développement direct.
Des médias étrangers rapportent aussi qu’en interne, chez Meta, une compétition visant à consommer des Token s’est récemment déclenchée : de nombreux ingénieurs, en consommant énormément de Token, cherchent à augmenter leurs indicateurs de performance individuels (KPI).
L’écriture de code avec l’IA est à la mode : le fondateur revient sur le front du développement
En mars 2026, Zuckerberg a soumis trois différences de code dans un seul dépôt de Meta, c’est sa première contribution concrète au code depuis 20 ans.
Il utilise l’assistant d’écriture de code CLI Claude Code, un assistant pour terminal, développé par Anthropic ; lors d’une de ses soumissions, il a obtenu l’approbation de plus de 200 ingénieurs.
Son comportement reflète le fait que les outils d’écriture de code alimentés par l’IA attirent de nouveau les fondateurs d’entreprises à se replonger dans le développement de systèmes. Le PDG de Y Combinator, Garry Tan, est lui aussi revenu à l’écriture de code après 15 ans, et a publié en open source un système combinant Claude Code.
Selon des documents internes divulgués en mars 2026 par Meta, l’entreprise s’est fixé des objectifs ambitieux : faire utiliser l’IA par 65 % des ingénieurs à la mi-2026 pour produire plus de 75 % de leur code.
Source de l’image : flickr, photographie de Niall KennedyMeta, fondateur de Meta, Zuckerberg lors d’une allocution au développeur F8 de Facebook en septembre 2011
Compétition interne à Meta : concours de consommation de Token, les KPI deviennent du spectacle
Pour stimuler les applications de l’IA générative, chez Meta, un phénomène a émergé en interne : lier la consommation de Token à la productivité. Le Token est la plus petite unité utilisée par les grands modèles de langage pour traiter le texte ; en chinois, on l’appelle souvent « unités de symbole » ou « jetons de mots ».
Selon un rapport de 《The Information》, en interne, un classement baptisé Claudeonomics est apparu : il suit la quantité de consommation de tokens d’intelligence artificielle de plus de 85 000 employés. Les données montrent que, en l’espace de seulement 30 jours, les employés ont consommé jusqu’à 60 000 milliards de tokens, et que les utilisateurs en tête ont une consommation moyenne de 281 milliards de tokens.
Ce classement attribue des titres comme Token Legend, afin d’encourager les employés à intégrer les outils d’IA dans leur travail quotidien.
Le 《Financial Times》 indique que le directeur technologique de Meta, Andrew Bosworth, a déjà mentionné qu’un ingénieur de tout premier plan consommait une quantité de Token équivalente à son salaire annuel ; le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a lui aussi déjà déclaré qu’il serait inquiet si un ingénieur dont le salaire annuel est de 500 000 dollars ne consommait pas des tokens d’une valeur de 250 000 dollars.
Cependant, ce système de KPI axé sur la surconsommation de Token a aussi des effets négatifs. Une partie des employés de Meta, pour faire grimper les chiffres de performance, laisse tourner des agents d’IA pendant des heures sans raison, ce qui entraîne un gaspillage des ressources informatiques.
De plus, en considérant directement la consommation de Token des employés comme un indicateur de productivité, les comportements de consommation finissent par devenir un spectacle, et l’évaluation des performances se heurte à des défis faute de résultats commerciaux concrets pour étayer ces KPI.
Tirer les leçons des échecs du métavers : le prochain défi de Meta sur le terrain de l’IA
Avant de s’investir massivement dans l’IA, le domaine du métavers dans lequel Meta a misé à nouveau a échoué. La société avait investi environ 80 milliards de dollars pour créer des mondes virtuels Horizon Worlds et des équipements VR/MR, et avait même changé le nom de l’entreprise en « Meta », mais elle n’a finalement pas atteint l’ampleur d’utilisateurs attendue sur le marché.
Lily Liu, présidente de la Fondation Solana, s’est aussi exprimée, dans la section des commentaires sur une plateforme sociale, au sujet de l’évolution des jeux blockchain et du métavers : elle a également manifesté un point de vue très pessimiste à propos des modèles d’économie virtuelle du passé, qui manquaient de fondations réellement concrètes.
Source de l’image : Meta Plateforme de métavers Horizon Worlds, dans la version initiale, illustration de l’image virtuelle de Zuckerberg
Désormais, Meta déplace son centre de gravité vers l’IA et effectue activement des manœuvres de positionnement sur le marché. En plus de lancer son propre grand modèle de langage LLaMA, la société fait aussi progressivement avancer un projet de modèle d’IA appelé « Avocado ».
Récemment, le rapport de 《Axios》 a aussi révélé que Meta a acquis la communauté d’agents Moltbook, saluée comme étant « Reddit version IA ». Les fondateurs de Moltbook, Matt Schlicht et Ben Parr, vont rejoindre l’équipe de Meta.
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Le public s’interroge encore sur la capacité de Meta à éviter de retomber dans le même travers que le métavers, avec des investissements excessifs mais sans applications concrètes. En parallèle, la frénésie interne de consommation de Token et les opérations d’acquisition visant des start-ups comme Moltbook devront être transformées en produits réels à valeur commerciale, afin que l’entreprise puisse, dans un marché concurrentiel de l’IA générative, rester au-dessus de la mêlée.
