Meta Behemoth : Le Ralentissement Inquiétant de l'IA et le Plateau de l'Innovation

Des progrès en panne malgré des moyens colossaux

Les ingénieurs de Meta font face à un constat amer : malgré des investissements records (jusqu'à 72 milliards de dollars en 2025), le modèle Behemoth n'apporte que des gains minimes par rapport à ses prédécesseurs. Alors que la communication officielle vante des performances supérieures à OpenAI ou Google sur certains benchmarks, des sources internes évoquent un écart réel et un débat sur la pertinence d'une sortie publique.

Un plateau d'innovation dans toute l'industrie

Ce ralentissement n'est pas propre à Meta. Les grands laboratoires d'IA constatent un essoufflement général : "En ce moment, les progrès sont assez faibles dans tous les laboratoires, pour tous les modèles." Les départs de figures clés, comme 11 des 14 chercheurs Llama, aggravent la situation et fragilisent la dynamique d'innovation.

Des défis techniques et humains majeurs

L'entraînement de Behemoth nécessite la coordination de 16 000 GPU H100 et consomme 2,3 fois plus d'énergie que Llama 3. Malgré ces moyens, les résultats sont jugés "de qualité mitigée" par les premiers utilisateurs. La rareté des données de qualité, la complexité de l'alignement multimodal (texte, vidéo) et la hausse des coûts matériels (notamment à cause des tarifs douaniers) freinent les avancées.

Réorganisations, controverses et stratégie à haut risque

Meta doit aussi gérer une réorganisation interne : départs de chercheurs, réduction de 5 % des effectifs, mais doublement des investissements IA. Des controverses émergent sur la manipulation des benchmarks et la transparence des résultats. La stratégie de Meta, axée sur la taille des modèles et la puissance brute, semble atteindre ses limites.

Conclusion critique

L'industrie de l'IA entre dans une phase de maturité : la croissance exponentielle laisse place à l'optimisation, à l'efficacité et à la recherche de nouveaux paradigmes. Meta, comme ses concurrents, doit repenser sa feuille de route pour éviter de s'enliser dans une course à la puissance sans fin. L'avenir de l'IA passera par l'innovation incrémentale, la diversité des approches et une meilleure gestion des ressources humaines et techniques.