À Menlo Park, le virage est assumé. Après avoir englouti des dizaines de milliards de dollars dans le métavers, sans parvenir à en faire un usage de masse, Mark Zuckerberg a changé de cap. L’intelligence artificielle est désormais au cœur de la stratégie de Meta, au point de redéfinir jusqu’au rôle même du dirigeant.
En interne, le patron du groupe travaille à la mise au point d’un agent d’intelligence artificielle personnel capable d’exécuter une partie de ses fonctions. Une forme de « double numérique » destinée à accélérer la prise de décision et à réduire les intermédiaires hiérarchiques.
Un PDG augmenté par l’IA
L’idée peut sembler relever de la science-fiction, mais elle est déjà en cours de développement. Cet agent doit permettre à Mark Zuckerberg d’accéder directement à l’information, sans passer par les circuits classiques de management.
L’objectif est clair : gagner en rapidité et en efficacité dans une entreprise de plus en plus complexe. En parallèle, Meta développe toute une série d’outils internes basés sur l’IA, comme un système capable d’organiser les documents ou des agents capables de communiquer entre eux de manière autonome.
« Nous investissons dans des outils natifs en intelligence artificielle pour permettre aux individus d’en faire plus », a expliqué Mark Zuckerberg lors d’un échange avec des investisseurs. « Nous voyons des projets qui nécessitaient auparavant de grandes équipes être désormais réalisés par une seule personne très talentueuse. »
Derrière cette déclaration, une transformation profonde du travail est à l’œuvre : moins de strates hiérarchiques, plus d’autonomie individuelle, et une dépendance accrue aux outils automatisés.
Le pari du « clone numérique »
Mais Meta va encore plus loin. En parallèle de cet assistant décisionnel, le groupe développe une version numérique de son fondateur, entraînée sur ses comportements, son ton et sa manière de penser.
Ce « clone » pourrait interagir directement avec les salariés, répondre à leurs questions ou même participer à certaines réunions. L’objectif affiché : rapprocher les équipes d’un dirigeant souvent jugé distant dans une entreprise de plus en plus massive.
Ce projet s’inscrit dans une tendance plus large de la Silicon Valley : créer des agents capables de reproduire des fonctions humaines complexes. Chez Meta, l’ambition est de généraliser ces outils à l’ensemble des employés, chacun pouvant disposer à terme de son propre assistant intelligent.
Une revanche après le fiasco du métavers
Ce tournant stratégique intervient après un revers majeur. Le pari du métavers, lancé en grande pompe en 2021, s’est soldé par un échec retentissant. Les investissements cumulés dépassent les 80 milliards de dollars, pour des usages restés marginaux.
Les plateformes virtuelles n’ont jamais trouvé leur public, et les pertes se sont accumulées année après année. Face à ce constat, Meta a progressivement réduit ses ambitions dans ce domaine pour rediriger ses ressources vers l’intelligence artificielle.
Contrairement au métavers, l’IA présente un avantage décisif : elle s’intègre directement dans les usages existants. Pas besoin de changer les comportements des utilisateurs. Les outils viennent se greffer sur les applications déjà utilisées, de WhatsApp à Instagram.
Une course industrielle à plusieurs centaines de milliards
Ce repositionnement ne concerne pas que Meta. L’ensemble des géants technologiques s’est lancé dans une course massive aux infrastructures d’IA. Data centers, puces spécialisées, modèles de langage : les investissements se chiffrent en centaines de milliards de dollars.
Meta prévoit à elle seule entre 115 et 135 milliards de dollars de dépenses dans ce domaine en 2026. Une échelle qui témoigne de l’enjeu : contrôler la prochaine révolution technologique.
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Mais cette fuite en avant soulève aussi des interrogations. Consommation énergétique des centres de données, sécurité des systèmes autonomes, dépendance accrue aux algorithmes… Les risques sont à la hauteur des ambitions.
Comme le résume un expert du secteur, « une fois que des agents semi-autonomes sont connectés à des données réelles et à des services, il faut traiter ces systèmes comme des infrastructures critiques ».
