Un fort turnover touche Llama de Meta alors que 78 % de l'équipe de recherche originale quitte.

L’initiative Llama révolutionnaire de Meta, autrefois considérée comme une pierre angulaire de sa feuille de route en intelligence artificielle, est maintenant confrontée à un important exode de contributeurs clés.

Parmi les quatorze chercheurs dont les noms figurent dans l’article fondamental de 2023 qui a dévoilé Llama, seuls trois, le scientifique de recherche Hugo Touvron, l’ingénieur de recherche Xavier Martinet et le responsable du programme technique Faisal Azhar, restent chez Meta.

L’équipe Llama est partie pour la compétition

Les onze autres membres de l’équipe, soit 78 % des chercheurs, ont largement quitté pour rejoindre ou établir des entreprises rivales, laissant le projet phare open-source de Meta sans beaucoup de sa force créative originale.

Nulle part ce drainage de talents n’est plus frappant qu’à Mistral, une start-up d’IA basée à Paris, fondée par Guillaume Lample et Timothée Lacroix, tous deux architectes essentiels de la conception initiale de Llama. Aux côtés d’un groupe d’anciens de Meta, ils s’efforcent de développer de nouveaux modèles open-source qui défient directement les offres de Meta.

Cela survient également alors que des rapports ont indiqué que les grandes entreprises d’IA sont à la recherche de talents, payant de grosses sommes d’argent pour attirer les meilleurs chercheurs en IA à rejoindre leurs équipes.

En ce qui concerne Meta, la migration des expertises a amené les observateurs à se demander si Meta peut continuer à retenir ses meilleurs chercheurs à un moment où l’entreprise fait face à un scepticisme croissant concernant ses propres ambitions en matière d’IA.

Complications internes de Meta, l’entreprise a récemment annoncé un retard dans le lancement de Behemoth, son plus grand modèle d’IA jamais créé, en réponse aux préoccupations soulevées par les employés concernant sa performance et sa direction.

Pendant ce temps, les développeurs sont restés largement silencieux sur Llama 4, la dernière itération de la série de modèles.

Beaucoup privilégient désormais des alternatives open-source, telles que DeepSeek et Qwen, qui promettent une innovation plus rapide et des capacités à la pointe de la technologie.

Meta pourrait-elle réorganiser son département de recherche ?

Le bouleversement du personnel s’est aligné avec un remaniement au sein de la direction. Joelle Pineau, qui a dirigé pendant huit ans la division de recherche fondamentale en intelligence artificielle de Meta (FAIR), a révélé le mois dernier qu’elle se retirerait.

Dans son sillage vient Robert Fergus, un co-fondateur de FAIR qui a passé une moitié de décennie chez DeepMind de Google avant de rejoindre à nouveau Meta en mai 2025. Cette transition met en évidence un schéma plus large de turnover et de réorganisation au sein des rangs de recherche de Meta.

Depuis la publication du document Llama, FAIR a silencieusement perdu de nombreux talents originaux, même si l’entreprise continue de mettre en avant Llama comme la clé de sa stratégie en IA.

La question maintenant est de savoir si Meta peut défendre l’avantage qu’il avait autrefois dans le développement de modèles open source sans une grande partie de l’équipe qui a posé ses bases.

Au moment de sa sortie, le document Llama a fait plus que présenter un nouveau modèle ; il a conféré une légitimité au concept de poids de modèles de langage de grande taille partagés ouvertement. Contrairement aux systèmes propriétaires tels que le GPT-3 d’OpenAI ou le PaLM de Google, l’architecture, le code d’entraînement et les ensembles de paramètres de Llama étaient librement disponibles pour les chercheurs et les développeurs.

Meta a démontré qu’en s’appuyant uniquement sur des données accessibles au public et en optimisant l’efficacité, des modèles de langage à la pointe de la technologie pouvaient fonctionner sur un seul GPU, démocratisant ainsi l’accès aux capacités avancées de l’IA.

Pendant une brève période, Meta a semblé prêt à dominer la frontière de l’open source. Cependant, deux ans plus tard, son avantage initial s’est estompé. Bien qu’elle ait investi des milliards dans la recherche sur l’IA, l’entreprise ne dispose toujours pas d’un modèle de « raisonnement » dédié adapté aux tâches qui exigent une logique en plusieurs étapes, la résolution de problèmes complexes ou l’intégration d’outils externes.

En revanche, des concurrents tels que Google et OpenAI ont rendu ces fonctionnalités centrales dans leurs dernières versions, mettant ainsi en évidence l’écart de Meta.

Les onze auteurs qui ont quitté Meta ont chacun passé en moyenne plus de cinq ans dans l’entreprise, indiquant un départ de chercheurs profondément ancrés plutôt que de contractuels à court terme. Leurs départs s’étendent de janvier 2023 à travers le cycle Llama 3 et jusqu’au début de 2025, marquant un démantèlement progressif de l’équipe originale Llama.

Meta a publiquement reconnu les départs, des porte-parole faisant référence à un post X qui suit les mouvements de carrière des anciens co-auteurs de Llama paper. Bien que les destinations précises varient, allant de rôles dans des startups émergentes à des postes de leadership dans des laboratoires concurrents, la migration collective metrait en lumière un changement dans le paysage de l’IA, où les talents suivent les plateformes les plus dynamiques et ouvertes.

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