L’équipe Llama AI de Meta, autrefois un phare de l’innovation au sein de l’entreprise, a connu un exode important de talents, de nombreux chercheurs de premier plan rejoignant les rangs de la startup française d’IA Mistral et d’autres concurrents. Cet exode soulève des inquiétudes quant à la capacité de Meta à maintenir son avantage concurrentiel dans le paysage de l’intelligence artificielle en évolution rapide.
L’exode des cerveaux de Llama : un examen approfondi
Les modèles Llama open source de Meta ont joué un rôle crucial dans l’élaboration de la stratégie d’IA de l’entreprise. Ces modèles, conçus pour l’accessibilité et la collaboration, ont rapidement attiré l’attention de la communauté de l’IA. Cependant, les chercheurs mêmes qui ont lancé la version originale de Llama sont en grande partie partis, à la recherche de nouvelles opportunités et de nouveaux défis ailleurs.
Sur les 14 personnes créditées comme auteurs de l’étude de 2023 qui a présenté Llama au monde, seulement trois restent chez Meta : le chercheur Hugo Touvron, l’ingénieur de recherche Xavier Martinet et le chef de programme technique Faisal Azhar. Le départ des 11 auteurs restants signifie une perte considérable d’expertise et de connaissances institutionnelles pour la division IA de Meta. Bon nombre de ces anciens chercheurs de Meta ont rejoint des rivaux émergents, intensifiant encore la concurrence.
Mistral : un aimant pour les talents de l’IA de Meta
L’impact de l’exode des cerveaux de Meta est particulièrement évident chez Mistral, une startup d’IA basée à Paris et fondée par les anciens chercheurs de Meta Guillaume Lample et Timothée Lacroix, tous deux architectes clés du modèle Llama. Mistral a attiré un nombre important d’anciens de Meta, qui travaillent maintenant au développement de puissants modèles open source qui s’attaquent directement aux initiatives d’IA phares de Meta.
Cette concentration d’anciens talents de Meta chez Mistral suggère que la startup a peut-être créé un environnement particulièrement attrayant pour les chercheurs qui recherchent une plus grande autonomie, une innovation plus rapide ou une culture d’organisation différente. La capacité d’attirer et de retenir les meilleurs talents en IA est essentielle pour toute entreprise qui cherche à dominer ce domaine concurrentiel.
Implications pour les ambitions de Meta en matière d’IA
Le départ d’un si grand nombre de chercheurs clés soulève des questions quant à la capacité de Meta à maintenir sa position de leader dans la recherche et le développement en matière d’IA. L’entreprise est confrontée à des pressions externes et internes de plus en plus fortes, notamment des retards dans la publication de son modèle d’IA le plus important à ce jour, Behemoth, en raison de préoccupations concernant ses performances et son leadership. De plus, Llama 4, la dernière version de Meta, a reçu un accueil tiède de la part des développeurs, qui se tournent de plus en plus vers des alternatives open source plus rapides comme DeepSeek et Qwen pour des capacités de pointe.
En interne, l’équipe de recherche de Meta a également subi des changements importants. Joelle Pineau, qui a dirigé le groupe Fundamental AI Research (FAIR) de l’entreprise pendant huit ans, a quitté son poste. Elle a été remplacée par Robert Fergus, qui a cofondé FAIR en 2014 et a ensuite passé cinq ans chez DeepMind de Google avant de revenir chez Meta.
Ces changements de direction et l’attrition continue des chercheurs clés créent une incertitude quant à l’orientation future des efforts de Meta en matière d’IA. L’entreprise doit s’attaquer aux facteurs sous-jacents qui font fuir les talents et créer un environnement plus attrayant et plus valorisant pour les chercheurs restants.
Le paysage changeant de l’IA open source
Le départ des chercheurs à l’origine du succès initial de Llama est particulièrement préoccupant, étant donné la stratégie de Meta qui consiste à positionner la famille de modèles comme essentielle à ses ambitions en matière d’IA. Avec un si grand nombre de ses architectes d’origine travaillant maintenant pour des concurrents, Meta est confrontée à la tâche ardue de défendre son avance initiale sans l’équipe qui l’a construite.
L’article sur Llama de 2023 a été un moment charnière dans le développement de l’IA open source. Il a contribué à légitimer les grands modèles de langage à poids ouvert, qui fournissent un code sous-jacent et des paramètres disponibles gratuitement que d’autres peuvent utiliser, modifier et développer. Ces modèles offraient une alternative viable aux systèmes propriétaires de l’époque, tels que GPT-3 d’OpenAI et PaLM de Google.
Meta a formé ses modèles en utilisant uniquement des données accessibles au public et les a optimisés pour l’efficacité, permettant aux chercheurs et aux développeurs d’exécuter des systèmes de pointe sur une seule puce GPU. Cette approche a positionné Meta comme un chef de file potentiel dans le mouvement de l’IA open source.
Cependant, deux ans plus tard, l’avance de Meta a diminué et l’entreprise n’est plus le chef de file de l’innovation en matière d’IA open source. Des concurrents comme Mistral, DeepSeek et Qwen sont devenus de redoutables challengers, offrant des modèles plus avancés et des cycles de développement plus rapides.
La nécessité de modèles de raisonnement
Malgré des investissements importants dans l’IA, Meta n’a toujours pas de modèle de « raisonnement » dédié, spécialement conçu pour gérer les tâches qui nécessitent une réflexion en plusieurs étapes, la résolution de problèmes ou l’appel d’outils externes pour exécuter des commandes complexes. Cet écart de capacités est devenu de plus en plus évident à mesure que d’autres entreprises, telles que Google et OpenAI, accordent la priorité à ces fonctionnalités dans leurs derniers modèles.
L’absence d’un modèle de raisonnement solide désavantage Meta dans un nombre croissant d’applications d’IA, notamment les assistants virtuels, le service à la clientèle automatisé et l’analyse de données complexe. Meta doit remédier à cette lacune si elle espère être compétitive à l’avenir.
La longue carrière des chercheurs qui partent
La durée moyenne du mandat des 11 auteurs qui ont quitté Meta était de plus de cinq ans, ce qui indique qu’il ne s’agissait pas d’embauches à court terme, mais plutôt de chercheurs profondément ancrés dans les efforts de Meta en matière d’IA. Ces chercheurs avaient une connaissance approfondie de l’infrastructure, des données et des méthodologies de recherche de Meta en matière d’IA.
Certains de ces chercheurs sont partis dès janvier 2023, tandis que d’autres sont restés tout au long du cycle de Llama 3, et quelques-uns sont partis plus récemment cette année. Leur départ collectif marque le démantèlement progressif de l’équipe qui a aidé Meta à établir sa réputation en matière d’IA sur les modèles ouverts.
Un aperçu de leur destination
Les puces ci-dessous détaillent le rôle précédent, le rôle actuel, le temps passé et la date de départ de Meta de chaque chercheur cité dans l’article :
Naman Goyal
- Rôle précédent chez Meta : S.O.
- Rôle actuel : Membre du personnel technique de Thinking Machines Lab
- A quitté Meta : Février 2025
- Temps passé chez Meta : 6 ans, 7 mois
Baptiste Rozière
- Rôle précédent chez Meta : S.O.
- Rôle actuel : Scientifique en IA chez Mistral
- A quitté Meta : Août 2024
- Temps passé chez Meta : 5 ans, 1 mois
Aurélien Rodriguez
- Rôle précédent chez Meta : S.O.
- Rôle actuel : Directeur, Formation aux modèles de base chez Cohere
- A quitté Meta : Juillet 2024
- Temps passé chez Meta : 2 ans, 7 mois
Eric Hambro
- Rôle précédent chez Meta : S.O.
- Rôle actuel : Membre du personnel technique chez Anthropic
- A quitté Meta : Novembre 2023
- Temps passé chez Meta : 3 ans, 3 mois
Timothée Lacroix
- Rôle précédent chez Meta : S.O.
- Rôle actuel : Cofondateur et CTO chez Mistral
- A quitté Meta : Juin 2023
- Temps passé chez Meta : 8 ans, 5 mois
Marie-Anne Lachaux
- Rôle précédent chez Meta : S.O.
- Rôle actuel : Membre fondateur et ingénieur de recherche en IA chez Mistral
- A quitté Meta : Juin 2023
- Temps passé chez Meta : 5 ans
Thibaut Lavril
- Rôle précédent chez Meta : S.O.
- Rôle actuel : Ingénieur de recherche en IA chez Mistral
- A quitté Meta : Juin 2023
- Temps passé chez Meta : 4 ans, 5 mois
Armand Joulin
- Rôle précédent chez Meta : S.O.
- Rôle actuel : Scientifique distingué chez Google DeepMind
- A quitté Meta : Mai 2023
- Temps passé chez Meta : 8 ans, 8 mois
Gautier Izacard
- Rôle précédent chez Meta : S.O.
- Rôle actuel : Personnel technique chez Microsoft AI
- A quitté Meta : Mars 2023
- Temps passé chez Meta : 3 ans, 2 mois
Edouard Grave
- Rôle précédent chez Meta : S.O.
- Rôle actuel : Chercheur scientifique chez Kyutai
- A quitté Meta : Février 2023
- Temps passé chez Meta : 7 ans, 2 mois
Guillaume Lample
- Rôle précédent chez Meta : S.O.
- Rôle actuel : Cofondateur et scientifique en chef chez Mistral
- A quitté Meta : Début 2023
- Temps passé chez Meta : 7 ans
L’avenir de la stratégie d’IA de Meta
Meta est confrontée à des défis importants pour maintenir sa position de chef de file dans la recherche et le développement en matière d’IA. L’entreprise doit s’attaquer aux problèmes qui font fuir les talents, investir dans le développement de modèles d’IA plus avancés et s’adapter au paysage en évolution rapide de l’IA open source. La clé du succès futur de Meta réside dans sa capacité à attirer, à retenir et à habiliter ses chercheurs et ingénieurs en IA. Sans une équipe forte et dévouée, Meta aura du mal à être compétitive dans les années à venir. L’entreprise doit également accorder la priorité au développement de modèles de raisonnement et d’autres capacités d’IA avancées pour répondre aux besoins en évolution de ses utilisateurs et de ses clients.