Meta mise à nouveau sur l’IA : le fondateur Mark Zuckerberg écrit du code avec Claude Code. Pour atteindre des objectifs de performance (KPI), une dérive s’est installée en interne, avec un gaspillage de ressources sous forme de consommation désordonnée de tokens. Tirant les leçons des pertes du métavers s’élevant à 80 milliards de dollars, Meta mène activement des acquisitions de start-up, 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 de la tech Meta, propriétaire des plateformes sociales Facebook, Instagram et Threads notamment, engage récemment l’ensemble de ses ressources dans le domaine de l’IA générative.
Le directeur général de Meta, Mark Zuckerberg, a commencé à utiliser directement des outils d’écriture de code basés sur l’IA, en rédigeant du code avec l’assistant Claude Code.
Des médias étrangers révèlent également que, récemment, une compétition axée sur la consommation de tokens a éclaté en interne au sein de Meta ; de nombreux ingénieurs utilisent une forte consommation de tokens pour faire grimper leurs indicateurs de performance personnels (KPI).
L’écriture de code avec l’IA est très en vogue : le fondateur revient sur le front du développement
En mars 2026, Zuckerberg a soumis trois ensembles de différences de code au dépôt unique de Meta, ce qui constitue sa première contribution substantielle au code depuis 20 ans.
Il utilise l’assistant d’écriture de code en interface terminal Claude Code CLI, développé par Anthropic ; lors d’une des soumissions, plus de 200 ingénieurs ont donné leur approbation.
Son action reflète le fait que les outils d’écriture de code basés sur l’IA attirent à nouveau les fondateurs d’entreprise à se remettre dans le développement système. Le directeur général de Y Combinator, Garry Tan, est lui aussi revenu à la rédaction de code après 15 ans, et a ouvert le code d’un système combinant Claude Code.
D’après des documents internes de Meta divulgués en mars 2026, la société s’est fixé des objectifs ambitieux : faire en sorte que, d’ici le milieu de l’année 2026, 65 % des ingénieurs utilisent l’IA pour écrire plus de 75 % de leur code.
Source de l’image : flickr, photographie de Niall KennedyMeta : le fondateur de Meta, Zuckerberg, lors de son discours à la conférence des développeurs Facebook F8 en septembre 2011
Meta organise un grand concours de consommation de tokens en interne : les KPI deviennent du spectacle
Afin de stimuler l’adoption de l’IA générative, un phénomène a émergé en interne chez Meta consistant à lier l’usage des tokens à 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 « fu yuan » ou « ci yuan ».
Selon un article du 《The Information》, un classement interne nommé Claudeonomics est apparu chez Meta : il suit la quantité de consommation de « tokens » d’intelligence artificielle de plus de 85k employés. Les données indiquent que les employés ont consommé jusqu’à 60 000 milliards de tokens en seulement 30 jours ; l’utilisateur arrivant en tête a une consommation moyenne atteignant 281 milliards de tokens.
Ce classement établit des titres comme Token Legend, afin d’encourager les employés à intégrer les outils d’IA dans leurs tâches quotidiennes.
L’article de 《Forbes》 indique que le directeur technique de Meta, Andrew Bosworth, a déjà mentionné qu’un ingénieur de premier plan consomme une quantité de tokens équivalente à son salaire annuel ; le directeur général de Nvidia, Jensen Huang, a lui aussi déclaré que s’il s’agissait d’un ingénieur dont le salaire annuel est de 500k dollars, et qu’il n’arrivait pas à consommer pour une valeur de 250k dollars de tokens, il s’en inquiéterait.
Cependant, ce système de KPI basé sur une consommation de tokens toujours plus intensive entraîne aussi des inconvénients. Certains employés de Meta, pour faire monter les chiffres de performance, laissent tourner pendant des heures des agents d’IA au repos, ce qui entraîne un gaspillage des ressources de calcul.
De plus, considérer directement la consommation de tokens des employés comme un indicateur de productivité fait tomber le comportement de consommation dans le jeu du spectacle, rendant l’évaluation des performances confrontée à un défi : le manque de résultats commerciaux concrets pour étayer les critères.
Tirer les leçons de l’échec du métavers : les prochains défis de Meta sur le terrain de l’IA
Avant de s’engager massivement dans l’IA, le métavers sur lequel Meta avait misé a fini par échouer. La société a déjà investi environ 80 milliards de dollars pour construire des mondes virtuels Horizon Worlds et des équipements VR/MR, et même changé le nom de l’entreprise en « Meta » ; au final, elle n’a toujours pas atteint l’ampleur d’utilisateurs attendue par le marché.
Lily Liu, présidente de la Solana Foundation, a elle aussi exprimé une vision pessimiste, en commentant sur une plateforme sociale l’évolution des jeux de blockchain et du métavers ; elle a pointé du doigt les modèles d’économie virtuelle qui, par le passé, manquaient de contenu substantiel.
Source de l’image : Meta ; dans la version initiale de la plateforme métavers Horizon Worlds, l’image virtuelle de Zuckerberg présentée à l’écran
Désormais, Meta déplace son centre de gravité vers l’IA et mène activement une stratégie d’implantation sur le marché. En plus de lancer son propre grand modèle de langage LLaMA, elle pousse aussi progressivement un projet de modèle d’IA appelé « Avocado ».
Récemment, un rapport de 《Axios》 a aussi révélé que Meta a acquis Moltbook, présenté comme « le Reddit version IA », une communauté d’agents ; Matt Schlicht, cofondateur de Moltbook, et Ben Parr rejoindront l’équipe de Meta.
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Le public s’intéresse encore à la question de savoir si Meta pourra éviter de répéter les erreurs d’un investissement excessif dans le métavers, sans retomber sur le même schéma de manque d’applications concrètes. Elle devra transformer la frénésie interne de consommation de tokens actuelle et les acquisitions de start-up comme Moltbook en des produits réellement porteurs de valeur commerciale, afin de s’implanter durablement sur le marché concurrentiel de l’IA générative.
