Meta mise de nouveau tout sur l’IA : le programme de Zuckerberg est écrit avec Claude Code. Pour atteindre des objectifs de performance (KPI), une course interne au gaspillage s’est même développée, avec des dérives de consommation de Tokens. Tirant les leçons des pertes du métavers s’élevant à 80 milliards de dollars, Meta procède activement à des acquisitions de startups, dans l’espoir de transformer la technologie en valeur concrète.
Meta mise de nouveau tout sur l’IA : Zuckerberg écrit du code avec Claude Code
Le géant technologique Meta, propriétaire de plateformes sociales comme Facebook, Instagram et Threads, consacre récemment l’ensemble de ses ressources de l’entreprise 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 pour coder avec l’outil d’assistance d’écriture de code Claude Code, brisant ainsi un record de longue date où il n’avait pas participé au développement direct.
Des médias étrangers rapportent aussi que, récemment, Meta a vu en interne une compétition visant à consommer des Tokens : de nombreux ingénieurs consomment en grande quantité des Tokens pour faire monter leurs indicateurs personnels de performance (KPI).
L’IA pour écrire du code fait fureur : le fondateur revient sur le front du développement
En mars 2026, Zuckerberg a soumis 3 différences de code dans un dépôt unique de Meta, ce qui constitue sa première contribution concrète au code après 20 ans.
Zuckerberg utilise un assistant d’écriture de code d’extrémité (terminal) développé par Anthropic, Claude Code CLI : lors d’une des soumissions, il a obtenu l’approbation de plus de 200 ingénieurs.
Son comportement reflète le fait que des outils d’IA pour écrire du code attirent à nouveau les fondateurs d’entreprises à se réinvestir dans le développement de systèmes. Le PDG de Y Combinator, Garry Tan, est aussi revenu à l’écriture de code après 15 ans et a ouvert le code du système combinant Claude Code.
D’après des documents internes divulgués par Meta en mars 2026, l’entreprise s’est fixé des objectifs ambitieux : faire en sorte qu’à la mi-2026, 65 % des ingénieurs utilisent l’IA pour écrire plus de 75 % de leur code.
Source de l’image : flickr, photographie de Niall Kennedy Meta fondateur Zuckerberg présentant à la conférence des développeurs Facebook F8 en septembre 2011
Meta lance en interne un grand concours de consommation de Tokens : les KPI se transforment en spectacle
Afin de promouvoir les applications d’IA générative, Meta a vu en interne émerger un phénomène liant l’utilisation des Tokens à la productivité. Les Tokens sont l’unité minimale permettant aux grands modèles de langage de traiter le texte ; en chinois, on les appelle souvent « 符元 » ou « jetons » (token/terme).
Le rapport de « 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 qu’en seulement 30 jours, les employés ont consommé jusqu’à 60 000 milliards de jetons ; l’utilisateur classé numéro 1 a une consommation moyenne atteignant 281 milliards de jetons.
Ce classement définit 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 directeur technique d’Meta, Andrew Bosworth, a déjà mentionné qu’un ingénieur de premier plan consommait un volume de Tokens équivalent à son salaire annuel ; le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a aussi déclaré qu’il serait inquiet si un ingénieur dont le salaire annuel est de 500k dollars ne parvenait pas à consommer des Tokens d’une valeur de 250k dollars.
Cependant, ce système de KPI qui encourage une consommation de Tokens en concurrence interne entraîne aussi des inconvénients. Pour faire monter les chiffres de performance, certains employés de Meta laissent des agents d’IA tourner pendant des heures à vide, entraînant un gaspillage de ressources informatiques.
De plus, le fait de considérer directement la consommation de Tokens des employés comme un indicateur de productivité fait basculer le comportement de consommation vers un simple spectacle, et complique l’évaluation de la performance, faute de résultats commerciaux réels permettant d’étayer la démarche.
Tirer les leçons de l’échec du métavers : les prochains défis d’Meta sur le terrain de l’IA
Avant de s’engager massivement dans l’IA, le domaine du métavers sur lequel Meta a parié de nouveau s’est soldé par un échec. L’entreprise a investi environ 80 milliards de dollars pour construire des mondes virtuels comme Horizon Worlds et des équipements VR/MR, et a même changé le nom de l’entreprise pour « Meta » ; malgré cela, elle n’a pas réussi à atteindre l’ampleur d’utilisateurs attendue par le marché.
Lily Liu, présidente de la Fondation Solana, a également exprimé un avis pessimiste dans la section commentaires sur une plateforme sociale lorsqu’elle a discuté de l’évolution des jeux blockchain et du métavers : elle a critiqué le modèle d’économie virtuelle par le passé, jugé dépourvu de soutien par du contenu réellement substantiel.
Source de l’image : Meta Sur la plateforme de métavers Meta Horizon Worlds, dans la version initiale, l’image virtuelle de Zuckerberg affichée
Désormais, Meta transfère son centre de gravité vers l’IA et procède à une implantation active 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 appelé « Avocado ».
Récemment, le rapport d’« Axios » a aussi révélé que Meta a acquis Moltbook, présenté comme un « Reddit version IA » ; Moltbook a été fondé par Matt Schlicht et Ben Parr, qui rejoindront l’équipe de Meta.
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Le public se demande encore si Meta pourra éviter de retomber dans l’excès d’investissement du métavers, et dans le schéma d’un manque d’applications concrètes : elle devra transformer l’ardeur interne actuelle autour de la consommation de Tokens et les acquisitions de startups comme Moltbook en produits réels ayant une valeur commerciale, afin de rester au-dessus de ses concurrents dans un marché de l’IA générative particulièrement féroce.
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