Meta mise à nouveau sur l’IA : le fondateur Mark Zuckerberg utilise même Claude Code pour écrire du code. Afin d’atteindre les KPI, une dérive interne de consommation de tokens gaspillant des ressources s’est installée. Tirant les leçons des pertes de 80 milliards de dollars de la réalité virtuelle et du métavers, Meta cherche activement à racheter des startups 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 technologie Meta, qui possède des plateformes sociales comme Facebook, Instagram et Threads, consacre récemment l’ensemble de ses ressources au domaine de l’IA générative.
Le directeur général de Meta, Mark Zuckerberg, a commencé à utiliser personnellement des outils d’écriture de code par IA, avec l’assistant d’écriture de code terminal Claude Code, rompant ainsi une longue période où il ne participait plus directement au développement.
Des médias étrangers révèlent aussi que, récemment, une compétition de consommation de tokens s’est tenue en interne chez 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 dépôt unique de Meta trois différences de code, c’est la première contribution significative au code depuis ses 20 ans de recul.
Il utilise le Claude Code CLI, un assistant d’écriture de code en terminal développé par Anthropic ; lors d’une des soumissions, il a obtenu l’approbation de plus de 200 ingénieurs.
Son comportement montre que les outils d’écriture de code par IA attirent désormais des fondateurs d’entreprise à réinvestir dans le développement de systèmes. Le directeur général de Y Combinator, Garry Tan, est lui aussi revenu à la rédaction de code après 15 ans d’absence 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 que d’ici le milieu de l’année 2026, 65 % des ingénieurs utilisent l’IA pour produire plus de 75 % du code.
Source de l’image : flickr, Niall Kennedy photo Mark Zuckerberg, fondateur de Meta, lors de son discours à la conférence des développeurs Facebook F8 en septembre 2011
Concours de consommation de tokens en interne chez Meta : les KPI deviennent un spectacle
Afin de promouvoir les applications d’IA générative, Meta a fait naître en interne un phénomène liant l’utilisation des tokens à la productivité. Les tokens sont la plus petite unité de traitement du texte par les grands modèles de langage ; en chinois, on les appelle souvent « fén-yuán » ou « jetons ».
Le rapport de《The Information》indique qu’en interne, Meta a mis en place un classement appelé Claudeonomics, qui suit la consommation de jetons d’IA de plus de 85 000 employés. Les données montrent que les employés ont consommé jusqu’à 60 000 milliards de jetons en seulement 30 jours, ce qui leur a valu la première place ; la quantité moyenne consommée par l’utilisateur en tête atteint 28,10 milliards de jetons.
Le classement attribue des titres comme Token Legend afin d’encourager les employés à intégrer les outils d’IA dans leur travail quotidien.
Le rapport de《Forbes》précise que le directeur technologique d’Meta, Andrew Bosworth, a déjà mentionné qu’un ingénieur de premier plan consomme une quantité de tokens équivalente à son salaire annuel ; le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a également déjà déclaré que, si un ingénieur payé 500 000 dollars par an ne parvenait pas à consommer des tokens d’une valeur de 250 000 dollars, il s’en inquiéterait.
Cependant, ce système de KPI visant à pousser toujours plus la consommation de tokens présente aussi des inconvénients. Certains employés de Meta, pour faire monter leurs chiffres de performance, laissent des programmes d’agents d’IA tourner pendant des heures, ce qui entraîne un gaspillage de ressources informatiques.
En outre, le fait de considérer directement la consommation de tokens des employés comme un indicateur de productivité transforme l’acte de consommation en mise en scène, et rend l’évaluation de la performance confrontée à un défi : elle manque de preuves de résultats commerciaux concrets.
Tirer les leçons de l’échec du métavers : les prochains défis d’Meta sur la voie de l’IA
Avant de se lancer massivement dans l’IA, le métavers sur lequel Meta misait avait échoué. L’entreprise a déjà investi environ 80 milliards de dollars pour construire un monde virtuel, Horizon Worlds, et des équipements VR/MR ; elle a même renommé l’entreprise « Meta », mais n’a finalement pas réussi à atteindre l’ampleur des utilisateurs attendue par le marché.
Le président de la Solana Foundation, Lily Liu, a aussi exprimé, dans la section des commentaires d’une plateforme sociale, un avis très pessimiste à propos des modèles d’économie virtuelle du passé, jugés dépourvus de soutien de contenu concret, lorsqu’elle a commenté le développement des jeux blockchain et du métavers.
Source de l’image : Meta, sur la plateforme de métavers Horizon Worlds, dans la version initiale, l’image virtuelle de Zuckerberg présentée
Désormais, Meta transfère son centre de gravité vers l’IA et procède activement à une implantation sur le marché. En plus de lancer son propre grand modèle de langage LLaMA, l’entreprise avance aussi progressivement vers un projet de modèle d’IA appelé « Avocado ».
Récemment, le rapport d《Axios》a également révélé que Meta a acquis une communauté d’agents, Moltbook, présentée comme « Reddit version IA ». Les fondateurs de Moltbook, Matt Schlicht et Ben Parr, vont rejoindre l’équipe de Meta.
- Rapport connexe :** On a acheté la communauté de homards ! On dit que Meta a acquis Moltbook, et que les fondateurs ont réussi à passer des médias au métier d’IA »
Le public continue aussi de se demander si Meta pourra éviter de répéter les erreurs d’un investissement excessif dans le métavers, sans déboucher sur des applications concrètes, et transformer aujourd’hui la frénésie interne de consommation de tokens ainsi que les opérations d’acquisition de startups comme Moltbook en produits réellement dotés de valeur commerciale, afin de rester au-dessus de la concurrence acharnée sur le marché de l’IA générative.
