Meta mise à nouveau gros sur l’IA : Zuckerberg programme avec Claude Code. Afin d’atteindre les KPI, une “ruée” interne s’est même déclenchée, transformant la consommation de tokens en véritable chaos de gaspillage de ressources. En tirant la leçon des pertes de 80 milliards de dollars subies dans le métavers, Meta se montre activement en quête de rachats de startups, dans l’espoir de convertir la technologie en valeur concrète.
Meta mise à nouveau gros sur l’IA : Zuckerberg programme avec Claude Code
Le géant de la tech Meta, propriétaire de plateformes sociales comme Facebook, Instagram et Threads, engage récemment l’ensemble des ressources de l’entreprise dans le domaine de l’IA générative.
Le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, a commencé à utiliser lui-même des outils d’écriture de code à l’aide de l’assistant de programmation Claude Code, avec un changement marquant puisqu’il s’agit d’une première participation directe au développement après des années d’absence.
D’après des révélations de médias étrangers, une compétition interne visant à consommer des tokens aurait aussi récemment éclaté au sein de Meta ; de nombreux ingénieurs, en consommant massivement des tokens, chercheraient à faire grimper leurs indicateurs de performance personnels (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 à un unique dépôt de Meta trois différences de code, ce qui constitue sa première contribution concrète au code après 20 ans.
Il utilise l’assistant d’écriture de code Claude Code CLI, un assistant côté terminal développé par Anthropic ; lors d’une de ses soumissions, il a obtenu l’approbation de plus de 200 ingénieurs.
Son action reflète le fait que les outils d’écriture de code basés sur l’IA attirent désormais les fondateurs d’entreprise à se remettre à fond 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.
D’après des documents internes de Meta divulgués en mars 2026, l’entreprise s’est fixé des objectifs ambitieux : faire en sorte qu’en milieu d’année 2026, 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 la société : Zuckerberg lors d’un discours à la conférence développeurs Facebook F8 en septembre 2011
Meta organise un grand concours de consommation de tokens en interne : les KPI deviennent un spectacle
Pour promouvoir l’application de l’IA générative, un phénomène est apparu en interne chez Meta : faire le lien entre l’usage 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».
Selon un rapport du « The Information », un classement interne nommé Claudeonomics aurait vu le jour chez Meta : il suit la quantité de consommation de “jetons” d’intelligence artificielle de plus de 85k employés. Les données montrent que, sur seulement 30 jours, les employés ont consommé jusqu’à 60 000 milliards de tokens, et que l’utilisateur en tête en moyenne en consommait 2 810 milliards.
Ce classement attribue aussi des titres comme Token Legend afin d’encourager les employés à intégrer les outils d’IA dans leur travail quotidien.
Le « Forbes » rapporte que le directeur technique de Meta, Andrew Bosworth, a déjà mentionné qu’un ingénieur de haut niveau consommait un volume de tokens équivalant à son salaire annuel ; le PDG de Nvidia, Jensen Huang, aurait également indiqué qu’il s’inquiéterait si un ingénieur dont le salaire annuel est de 500k dollars ne consomme pas de tokens d’une valeur de 250k dollars.
Cependant, ce système de KPI destiné à pousser à consommer toujours plus de tokens entraîne aussi des effets négatifs. Certains employés de Meta, pour faire grimper leurs chiffres de performance, laissent tourner les agents d’IA pendant des heures sans usage réel, ce qui gaspille des ressources de calcul.
De plus, le fait de traiter directement la consommation de tokens des employés comme un indicateur de productivité fait tomber les comportements de consommation dans une logique de spectacle, ce qui pose le défi d’évaluer les performances sans être étayées par des résultats commerciaux concrets.
En tirant les leçons de l’échec du métavers, Meta fait face à la prochaine étape dans la course à l’IA
Avant de se lancer massivement dans l’IA, le domaine du métavers sur lequel Meta avait parié a fini par échouer. La société avait investi environ 80 milliards de dollars pour construire les mondes virtuels Horizon Worlds et des équipements VR/MR, et même rebaptisé l’entreprise « Meta » ; malgré cela, elle n’a pas réussi à atteindre l’ampleur d’utilisateurs attendue par le marché.
Lorsqu’il commente, dans une section de discussion sur une plateforme communautaire, l’évolution des jeux blockchain et du métavers, le président de la Solana Foundation, Lily Liu, a également exprimé un avis très pessimiste à propos des modèles d’économie virtuelle du passé, jugés dépourvus de soutien par un contenu véritable.
Source de l’image : Meta Meta plateforme du métavers Horizon Worlds : dans la version initiale, l’avatar virtuel de Zuckerberg affiché
Aujourd’hui, Meta déplace son centre de gravité vers l’IA et prépare activement le terrain 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, le rapport d’« Axios » a également révélé que Meta a acquis Moltbook, un agent community adulé comme la version “IA” de Reddit ; Matt Schlicht et Ben Parr, les fondateurs de Moltbook, rejoindront l’équipe de Meta.
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Le public continue également de se demander si Meta pourra éviter de répéter le schéma d’un investissement excessif dans le métavers, sans pour autant disposer d’applications concrètes, et transformer l’actuelle frénésie interne de consommation de tokens ainsi que les rachats de startups comme Moltbook en produits réels ayant une valeur commerciale, afin de s’imposer durablement sur le marché concurrentiel de l’IA générative.
