Meta mise à nouveau sur l’IA : Zuckerberg programme personnellement avec Claude Code. Afin d’atteindre des objectifs de performance (KPI), une dérive consistant à gaspiller des ressources via une consommation de tokens s’est même installée en interne. Tirant les leçons des pertes du métavers à hauteur de 80 milliards de dollars, Meta est activement en quête d’acquisitions de jeunes pousses, dans l’espoir de transformer la technologie en valeur concrète.
Meta mise à nouveau sur l’IA : Zuckerberg programme avec Claude Code
Le géant technologique Meta, qui possède notamment des plateformes sociales comme Facebook, Instagram et Threads, consacre récemment toutes ses ressources d’entreprise au domaine de l’IA générative.
Le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, a commencé à utiliser personnellement des outils d’écriture de code par IA pour rédiger du code avec l’assistant de programmation Claude Code, brisant ainsi un record de longues années sans participation au développement direct.
Des médias indiquent aussi que, récemment, une compétition interne visant la consommation de tokens a éclaté au sein de Meta : de nombreux ingénieurs consomment massivement des tokens pour faire grimper leurs indicateurs de performance personnels (KPI).
L’écriture de code par IA est à la mode : le fondateur revient sur le front du développement
En mars 2026, Zuckerberg a soumis à un seul dépôt de Meta trois différences de code, ce qui constitue sa première contribution concrète au code depuis 20 ans.
Il utilise un assistant d’écriture de code terminal développé par Anthropic, Claude Code CLI. Lors d’une des soumissions, celle-ci a obtenu l’approbation de plus de 200 ingénieurs.
Son comportement reflète le fait que les outils d’écriture de code par IA attirent de nouveau les fondateurs d’entreprise 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 ouvert le code d’un système combinant Claude Code.
D’après des documents internes fuyés en mars 2026 par Meta, l’entreprise s’est fixé des objectifs ambitieux et prévoit, d’ici le milieu de 2026, que 65 % des ingénieurs utilisent l’IA pour écrire plus de 75 % de leur code.
Source de l’image : flickr, photo de Niall Kennedy Meta, fondateur de Meta, Zuckerberg présentant en septembre 2011 à l’événement développeurs Facebook F8
Concours interne de consommation de tokens chez Meta : les KPI deviennent un spectacle
Afin de stimuler les applications de l’IA générative, un phénomène est apparu en interne chez Meta : un lien a été établi entre l’utilisation des tokens et la productivité. Les tokens sont l’unité minimale utilisée par les grands modèles de langage pour traiter le texte ; en chinois, on les appelle souvent « 符元 » ou « 词元 ».
Le rapport du « The Information » révèle qu’en interne, Meta a mis en place un classement nommé Claudeonomics, qui suit la consommation de jetons d’intelligence artificielle de plus de 85k employés. Les données montrent que, en seulement 30 jours, les employés ont consommé jusqu’à 0 (60 trillions) de tokens ; l’utilisateur classé numéro 1 affichait une consommation moyenne de 281 milliards de tokens.
Ce classement attribue des titres, tels que Token Legend, afin d’encourager les employés à intégrer les outils d’IA dans leur travail quotidien.
Le rapport de « Forbes » indique que le CTO de Meta, Andrew Bosworth, a déjà mentionné qu’un ingénieur de pointe consommait une quantité de tokens équivalente à son salaire annuel ; le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a lui aussi déclaré qu’il serait inquiet si un ingénieur dont le salaire est de 500k dollars ne parvenait pas à consommer des tokens d’une valeur de 250k dollars.
Cependant, ce système de KPI basé sur la surenchère de la consommation de tokens entraîne aussi des effets négatifs. Une partie des employés de Meta, pour faire grimper leurs chiffres de performance, laisse tourner pendant des heures des agents d’IA en veille, causant ainsi un gaspillage de ressources de calcul.
De plus, le fait de considérer directement la consommation de tokens des employés comme un indicateur de productivité transforme le comportement de consommation en simple mise en scène, ce qui crée un défi : l’évaluation des performances manque de soutien par des résultats commerciaux concrets.
Tirer les leçons de l’échec du métavers : les prochains défis de Meta sur la voie de l’IA
Avant de s’investir massivement dans l’IA, le domaine du métavers sur lequel Meta avait misé à nouveau s’est soldé par un échec. L’entreprise avait investi environ 80 milliards de dollars pour construire un monde virtuel, Horizon Worlds, ainsi que des équipements VR/MR, et avait même changé le nom de l’entreprise pour « Meta », mais elle n’a finalement pas atteint l’ampleur d’utilisateurs attendue par le marché.
Le président de la Solana Foundation, Lily Liu, a également exprimé, dans la section des commentaires sur une plateforme sociale, une vision pessimiste : en commentant l’évolution des jeux blockchain et du métavers, elle a pointé du doigt les modèles d’économie virtuelle qui manquaient par le passé de soutien par du contenu concret.
Source de l’image : Meta Plateforme du métavers Horizon Worlds, dans la version initiale, affichage de l’image virtuelle de Zuckerberg
Désormais, Meta transfère son centre de gravité vers l’IA et mène activement une stratégie de déploiement sur le marché. En plus de lancer son propre grand modèle de langage LLaMA, l’entreprise fait aussi progressivement avancer un projet de modèle d’IA nommé « Avocado ».
Récemment, un rapport d’« Axios » a aussi révélé que Meta a acquis Moltbook, un groupe d’utilisateurs-agents présenté comme « le Reddit version IA ». Les fondateurs de Moltbook, Matt Schlicht et Ben Parr, vont rejoindre l’équipe de Meta.
- **Informations connexes :**On a acheté le groupe de crevettes ! On dit que Meta a acquis Moltbook : le fondateur a réussi à passer du secteur des médias à celui de l’IA
Le monde observe encore si Meta peut éviter de répéter l’erreur d’un surinvestissement dans le métavers, sans déboucher sur des applications concrètes ; et, en convertissant la frénésie interne de consommation de tokens actuelle ainsi que les acquisitions de nouvelles pousses comme Moltbook en produits réels dotés de valeur commerciale, parvenir à rester au-dessus de ses concurrents sur le marché âprement disputé de l’IA générative.
