Meta x Scale AI: un pari à 14,3 milliards fragilisé par la qualité
Meta fait face à des doutes croissants sur son partenariat à 14,3 milliards avec Scale AI: critiques sur la qualité des données, départs de cadres et clients majeurs qui s’éloignent, fragilisant sa stratégie d’IA à grande échelle.
Contexte: un pari stratégique sous tension
À peine deux mois après l’accord d’investissement de 14,3 milliards de dollars, l’alliance Meta–Scale AI montre des signes de fragilité. La nomination en juin d’Alexandr Wang, PDG de Scale AI, à la tête des efforts de superintelligence de Meta a été suivie de turbulences: Ruben Mayer, ancien SVP produit GenAI & opérations chez Scale AI, a quitté Meta après seulement deux mois, alors même qu’il pilotait les opérations de données d’IA et rapportait directement à Wang.
Qualité des données: le talon d’Achille
Des chercheurs des TBD Labs — l’unité de Meta dédiée à la superintelligence — ont exprimé leur insatisfaction face à la qualité des services de données fournis par Scale AI, jugés inférieurs à ceux de concurrents comme Surge et Mercor. Conséquence: la division s’appuie de plus en plus sur ces rivaux pour l’entraînement des modèles de prochaine génération, malgré l’investissement massif consenti.
Le cœur du problème remonte au modèle historique de crowdsourcing de Scale AI, fondé sur des annotateurs à faible coût pour des tâches simples. Avec la montée en complexité des modèles, la demande s’est déplacée vers des experts hautement qualifiés (médecins, avocats, scientifiques) capables de produire des données hautement fiables. Surge AI et Mercor ont bâti leur offre sur ce positionnement, tandis que Scale AI tente désormais d’attirer ces profils via sa plateforme Outlier.
Effets en chaîne: départs et réorganisation
Au-delà de l’accès aux données, l’intégration des équipes a été heurtée. Des recrues en provenance d’OpenAI et de Scale AI ont fait état de frustrations face à la bureaucratie interne de Meta, tandis que des chercheurs déjà en poste ont vu leur rôle se réduire. Plusieurs départs très médiatisés ont suivi, certains profils ex-OpenAI n’ayant passé que quelques semaines chez Meta.
Des clients majeurs prennent leurs distances
Les turbulences dépassent Meta. Google — plus gros client de Scale AI avec environ 200 millions de dollars annuels — a commencé à réduire la voilure. OpenAI et xAI ont également suspendu des projets, craignant que collaborer avec Scale AI ne divulgue des éléments sensibles de leurs stratégies de recherche à Meta.
Impact opérationnel chez Scale AI
L’exode des clients a conduit à des licenciements: 200 employés (14 % des effectifs) en juillet. Le PDG par intérim, Jason Droege, a mentionné des « évolutions de la demande » et reconnu une montée en capacité trop rapide sur la génération IA, générant bureaucratie et redondances.
Enjeux stratégiques pour Meta
La stratégie agressive d’acquisitions de talents de Meta vise à rattraper OpenAI et Google. Malgré des packages pouvant atteindre 300 millions de dollars sur quatre ans, la rétention des chercheurs d’élite reste difficile. La qualité et la gouvernance des données d’entraînement apparaissent comme des facteurs différenciants clefs pour la prochaine génération de modèles.