Le modèle d'IA « Pastèque » de Meta correspond à GPT-5.5 sur les références alors que Zuckerberg signale les retards des agents

Le modèle d'IA de nouvelle génération de Meta, nommé "Watermelon", a rattrapé le produit phare d'OpenAI, GPT-5.5, sur des critères clés, selon le chef de l'IA, Alexandr Wang. Cette affirmation, rapportée par Business Insider, offre un rare point positif pour une entreprise qui a dépensé beaucoup d’argent pour réduire l’écart avec ses concurrents. Pourtant, la même mairie interne qui a produit la mise à jour du modèle a également révélé une profonde frustration au sommet : le PDG Mark Zuckerberg a admis que la poussée plus large de Meta vers les agents d'IA avance plus lentement qu'il ne l'avait prévu.

Les doubles messages capturent une entreprise à la croisée des chemins. Pour en savoir plus sur les pressions concurrentielles qui façonnent le secteur, suivez notre couverture des dernières actualités sur l'IA alors que la course aux modèles frontières s'intensifie.

Pastèque : un pari de calcul d'un ordre de grandeur

S'adressant au personnel lors d'une mairie interne le jeudi 2 juillet, Wang a déclaré que Watermelon avait atteint la parité avec le modèle phare d'OpenAI, GPT-5.5, citant des références qu'il n'a pas précisées publiquement. "Watermelon, notre prochain modèle après Avocado, est actuellement en formation", a déclaré Wang, selon Business Insider. "La pastèque utilise un ordre de grandeur plus important que l'avocat."

"Avocado" est le nom de code interne de Muse Spark, le premier modèle de la nouvelle gamme Frontier de Meta, expédié en avril. Muse Spark a affiché de solides scores de référence, mais n'a pas réussi à égaler les offres d'OpenAI ou d'Anthropic, laissant Meta perçu comme un pas en arrière. La décision d'investir environ dix fois plus de calcul dans son successeur montre à quel point l'entreprise parie de manière agressive qu'une échelle brute peut réduire l'écart de performance.

Les enjeux sont inhabituellement élevés. Meta prévoit de dépenser jusqu'à 145 milliards de dollars en infrastructures d'IA cette année, une part importante des plus de 700 milliards de dollars que les grandes technologies investissent collectivement dans ce domaine.

Zuckerberg admet que les agents sont en retard

La mise à jour optimiste du modèle de Wang se heurte à une évaluation plus sobre de Zuckerberg, dont les remarques ont été capturées dans un enregistrement audio obtenu par Reuters. Le PDG a reconnu que les agents d’IA autour desquels Meta a réorganisé ses activités n’ont pas progressé aussi vite que prévu.

"La trajectoire du développement agent au cours des quatre derniers mois au moins ne s'est pas vraiment accélérée comme nous l'espérions", a déclaré Zuckerberg aux employés, selon Reuters. Il a ajouté que les paris sur la nouvelle structure de l'entreprise "n'ont pas encore abouti" et que la restructuration de l'entreprise "ne s'est pas déroulée aussi proprement qu'elle aurait pu l'être".

L’admission a un réel poids en raison du montant que Meta a parié. Au cours de l’année écoulée, Zuckerberg a nommé Wang à la tête de la division IA, l’a rebaptisée Meta Superintelligence Labs et a proposé des rémunérations à neuf chiffres pour détourner les meilleurs chercheurs d’OpenAI et de Google. En mai, l'entreprise a licencié environ dix pour cent de ses effectifs mondiaux et a transféré environ 7 000 employés dans des équipes d'IA, dans le but de financer l'infrastructure et d'optimiser l'efficacité des flux de travail basés sur l'IA.

Une photo plus rose du chef de l'IA

À la même mairie, Wang a adopté un ton nettement différent de celui de son patron. Sur la plateforme sociale X, il est passé en mode contrôle des dégâts, arguant que Zuckerberg parlait des progrès de l'ensemble de l'industrie de l'IA plutôt que des efforts de Meta en particulier.

Wang a souligné des libérations tangibles à court terme. Une mise à jour de Muse Spark avec des améliorations majeures des capacités de codage et d'agent sera bientôt disponible, a-t-il déclaré, ainsi qu'un modèle de codage qui, selon lui, est à égalité avec Claude Opus d'Anthropic "très bientôt". Il a suggéré que les utilisateurs apprécieraient ce que l'équipe a « cuisiné ».

L'arc plus long derrière les noms de code

Les noms de code des modèles internes retracent le parcours difficile de Meta. En mars, le New York Times a rapporté que Meta avait retardé un modèle antérieur, également appelé Avocado, après que des tests internes ont montré qu'il était en deçà de Google, OpenAI et Anthropic en termes de raisonnement logique, de programmation et d'écriture. À un moment donné, les dirigeants ont même discuté d'une licence temporaire pour Gemini de Google, mais aucun accord ne s'est concrétisé. Muse Spark a finalement été expédié en avril et Watermelon s'est positionné comme le prochain pas en avant.

Il reste à voir si Watermelon peut répondre aux affirmations de référence de Wang dans des évaluations indépendantes. Meta a historiquement publié des modèles sans pondérations ouvertes, ce qui s'écarte de sa position open source antérieure, ce qui signifie que les chercheurs externes peuvent avoir une capacité limitée à vérifier les chiffres avant que le modèle n'atteigne les utilisateurs.

Ce qui vient ensuite

Zuckerberg a déclaré à ses employés qu'il s'attend à des résultats plus tangibles dans les trois à six prochains mois. Pendant ce temps, Meta explore des sources de revenus adjacentes pour l’aider à financer ses ambitions en matière d’IA. Bloomberg a rapporté que la société développe une activité cloud pour vendre des capacités de calcul excédentaires d'IA à des clients extérieurs, reflétant un modèle déjà suivi par d'autres entreprises riches en infrastructures.

Par ailleurs, le directeur de la technologie, Andrew Bosworth, a abordé le logiciel controversé de suivi de la souris de l'entreprise, qui enregistre l'activité des employés pour générer des données de formation à l'IA. Un examen interne a révélé qu'aucune donnée des employés n'avait été intégrée à la formation en IA, a déclaré Bosworth. Si le programme redémarre, il fonctionnera sur une base opt-in.

Pour Meta, les mois à venir testeront si des modèles plus grands et des dépenses plus importantes peuvent enfin se traduire par des produits à la hauteur des ambitions de l'entreprise.

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