Meta parie à nouveau sur l’IA : Zuckerberg utilise personnellement Claude Code pour écrire du code. Afin d’atteindre les KPI, une “folie” de consommation gaspilleuse de ressources s’est même emparée de l’entreprise avec des dérives dans la consommation de tokens. En tirant les leçons des pertes de 80 milliards de dollars du métavers, Meta s’efforce activement d’acquérir des start-ups, dans l’espoir de transformer la technologie en valeur concrète.
Meta parie à nouveau sur l’IA : Zuckerberg utilise Claude Code pour écrire du code
Le géant de la tech Meta, propriétaire de 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 personnellement des outils d’écriture de code à l’aide de l’assistant d’écriture de code par IA Claude Code, brisant ainsi un record de plusieurs années sans implication directe dans le développement.
Des médias étrangers révèlent en outre que, récemment, une compétition de consommation de tokens s’est également déclenchée en interne chez Meta : de nombreux ingénieurs consomment une grande quantité de tokens pour faire grimper leurs indicateurs de performance personnels (KPI).
L’IA pour écrire du code est à la mode : le fondateur revient au front du développement
En mars 2026, Zuckerberg a soumis 3 séries de différences de code au dépôt unique de Meta, il s’agit de sa première contribution concrète en matière de code depuis 20 ans.
Il utilise l’assistant d’aide à la rédaction de code Claude Code CLI, un assistant pour terminal développé par Anthropic ; lors d’une des soumissions, celle-ci a été approuvée par plus de 200 ingénieurs.
Son geste reflète le fait que les outils d’IA pour écrire du code attirent les fondateurs d’entreprises à se remettre au développement de systèmes. Le PDG de Y Combinator, Garry Tan, est lui aussi revenu à l’écriture de code après 15 ans, et a open-sourcé un système combinant Claude Code.
D’après des documents internes divulgués en mars 2026 par Meta, l’entreprise s’est fixé des objectifs ambitieux : faire en sorte, au milieu de 2026, que 65 % des ingénieurs utilisent l’IA pour écrire plus de 75 % de leur code.
Source de l’image : flickr, photographie de Niall KennedyMeta, fondateur de Meta, Zuckerberg présentant en 2011 à la conférence développeurs Facebook F8
Compétition interne pour la consommation de tokens chez Meta : les KPI deviennent un spectacle
Afin de promouvoir les applications de l’IA générative, Meta a vu apparaître en interne un phénomène consistant à lier la quantité de tokens utilisée à la productivité. Les tokens sont l’unité minimale que les grands modèles de langage utilisent pour traiter du texte ; en chinois, on les appelle souvent « yuan de caractères » ou « tokens ».
Selon un rapport de 《The Information》, en interne chez Meta, un classement nommé Claudeonomics est apparu : il suit la quantité de consommation de “jetons” d’intelligence artificielle de plus de 85k employés. Les données montrent que, sur une période de seulement 30 jours, les employés ont consommé jusqu’à 60 000 milliards de tokens ; l’utilisateur classé numéro un a une consommation moyenne de 281 milliards de tokens.
Ce classement établit des titres comme Token Legend, afin d’encourager les employés à intégrer les outils d’IA dans leur travail quotidien.
《Forbes》 rapporte que le directeur de la technologie de Meta, Andrew Bosworth, a déjà mentionné qu’un ingénieur de haut niveau consommait une quantité de tokens équivalente à son salaire annuel ; le PDG de Nvidia, Huang Renxun, a également déclaré qu’il serait inquiet si un ingénieur dont le salaire annuel est de 500k dollars n’arrivait pas à consommer des tokens d’une valeur de 250k dollars.
Cependant, ce système de KPI visant la surconsommation de tokens entraîne aussi des effets négatifs. Une partie des employés de Meta, pour faire monter leurs chiffres de performance, laissent tourner les agents d’IA pendant des heures alors qu’ils ne servent pas, provoquant un gaspillage de ressources de calcul.
De plus, en considérant directement la consommation de tokens des employés comme un indicateur de productivité, les comportements de consommation se transforment en spectacle, confrontant l’évaluation des performances à un défi : le manque de résultats concrets en matière d’activité à l’appui.
Tirer les leçons de l’échec du métavers : le prochain défi de Meta sur la voie de l’IA
Avant de se lancer massivement dans l’IA, le domaine du métavers sur lequel Meta a réinvesti a échoué. La société avait investi environ 80 milliards de dollars pour construire le monde virtuel Horizon Worlds et des équipements VR/MR, jusqu’à changer le nom de l’entreprise en « Meta » ; au final, elle n’a toujours pas atteint l’ampleur d’utilisateurs attendue sur le marché.
Au sujet du développement des jeux blockchain et du métavers dans la section commentaires d’une plateforme sociale, le président de la Solana Foundation, Lily Liu, a également exprimé une vision pessimiste sur les modèles d’économie virtuelle du passé, qui manquaient de support de contenu concret.
Source de l’image : Meta Plateforme de métavers Horizon Worlds, dans sa version initiale, représentation virtuelle de Zuckerberg affichée
Désormais, Meta déplace son centre de gravité vers l’IA et se positionne activement 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 nommé « Avocado ».
Récemment, un rapport de 《Axios》 a également révélé que Meta a acquis Moltbook, un “agent community” présenté comme le Reddit version IA. Matt Schlicht et Ben Parr, fondateurs de Moltbook, vont rejoindre l’équipe de Meta.
- Rapport connexe :** On a acheté la communauté “Lobster” ! On dit que Meta a acquis Moltbook ; les fondateurs réussissent à passer du journalisme à l’IA**
Le public s’interroge encore sur la capacité de Meta à éviter de répéter l’erreur du métavers : trop investir sans déboucher sur des applications concrètes. Pourtant, l’entreprise pourrait réussir à transformer l’actuelle frénésie interne de consommation de tokens et les opérations d’acquisition visant des start-ups comme Moltbook en produits réellement porteurs sur le plan commercial, et ainsi s’implanter solidement dans un marché de l’IA générative extrêmement concurrentiel.
