Le 22 octobre 2025, le PDG de Meta, Zuckerberg, a approuvé une ordonnance de licenciement.

600 employés du département IA ont été licenciés, même l’équipe centrale de FAIR (Institut de Recherche en Intelligence Artificielle Fondamentale) n’a pas été épargnée. Tian Yuan Dong et son équipe ont été balayés d’un seul coup.

Ironiquement, seulement neuf mois auparavant, Meta leur demandait de faire la guerre — moins de deux mois avant la sortie de Llama 4, l’équipe de Tian Yuan Dong a été forcée de quitter la recherche fondamentale pour soutenir la ligne de produits d’IA générative, la post-formation et la correction de bugs.

Les véritables personnes capables de résoudre les problèmes ont été licenciées, tandis que celles réellement responsables ne figuraient pas sur la liste.

En janvier 2026, Tian Yuan Dong et sept autres chercheurs de premier plan en IA ont fondé Recursive Superintelligence.

En mai 2026, l’entreprise a officiellement annoncé : financement de 650 millions de dollars, valorisation de 4,65 milliards de dollars. GV et Greycroft ont mené l’investissement, AMD Ventures et Nvidia ont suivi.

Meta ne s’attendait probablement pas à ce qu’elle se débarrasse non seulement d’une personne.

Le jour du licenciement, tout le monde de l’IA se battait pour lui

Dès la publication du tweet annonçant son départ, la section des commentaires s’est instantanément transformée en un « site de recrutement haut de gamme » de la Silicon Valley.

OpenAI, xAI, Anthropic, ByteDance, Google DeepMind… toutes les grandes entreprises d’IA que vous pouvez nommer étaient là.

Une succession d’offres alléchantes, une richesse inimaginable devant eux.

Tian Yuan Dong a fait signe de la main, tout refusé.

Beaucoup ne comprennent pas : pourquoi abandonner une si belle opportunité ?

Mais si vous connaissez son parcours, vous comprenez — ce genre de personne n’est pas faite pour être un employé.

Né à Shanghai, diplômé de l’Université Jiaotong de Shanghai, docteur en robotique à Carnegie Mellon (CMU). En 2013, il rejoint Meta FAIR, y travaillant presque dix ans. Apprentissage par renforcement, systèmes multi-agents, raisonnement et optimisation de l’efficacité des grands modèles, analyse théorique du deep learning — tous des domaines de pointe en IA.

Il est du genre « orienté théorie, orienté bas niveau, orienté problèmes difficiles ». Il ne livre pas forcément rapidement des démos tape-à-l’œil, mais il détermine le plafond technologique de l’entreprise pour les trois à cinq prochaines années.

Ce genre de personne licenciée, ce n’est pas une perte pour lui, mais pour Meta.

Huit co-fondateurs, formant une Ligue de la Vengeance de l’IA

Tian Yuan Dong n’a rejoint aucune grande entreprise. Il a choisi une voie plus radicale : devenir son propre patron.

En janvier 2026, Recursive Superintelligence a été enregistrée au Royaume-Uni. L’équipe fondatrice est considérée comme la « Dream Team de l’IA de Silicon Valley » — huit co-fondateurs, réunissant presque toutes les institutions de recherche clés de la chaîne de l’industrie de l’IA.

● Richard Socher — PDG — ancien scientifique en chef et vice-président exécutif chez Salesforce, fondateur du moteur de recherche You.com. Il est l’un des acteurs clés ayant véritablement introduit les méthodes de réseaux neuronaux dans le domaine du traitement du langage naturel, avec plus de 180 000 citations sur Google Scholar.

● Tim Rocktäschel — responsable de l’IA ouverte chez DeepMind, professeur à UCL, sa méthode Rainbow Teaming est devenue la norme dans la sécurité de l’IA.

●施天麟 (Tim Shi) — diplômé de l’Yao Class à Tsinghua, ancien chercheur chez OpenAI, co-fondateur et ancien CTO de l’IA unicorn Cresta.

● Alexey Dosovitskiy — premier auteur du papier Vision Transformer (ViT), qui a révolutionné la paradigme de la vision par ordinateur.

● Caiming Xiong — ancien responsable de la recherche en IA chez Salesforce, ayant dirigé des recherches sur la pré-formation multimodale.

● Jeff Clune — ancien chercheur chez OpenAI, pionnier dans les algorithmes d’ouverture infinie et de diversité de qualité.

● Tian Yuan Dong — ancien directeur scientifique chez Meta FAIR, expert en apprentissage par renforcement et systèmes multi-agents.

De plus, Peter Norvig, auteur du manuel d’IA « Artificial Intelligence: A Modern Approach » et ancien directeur de recherche chez Google, a rejoint l’équipe en tant que conseiller.

Huit personnes, provenant d’OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Salesforce AI, Uber AI. Ce n’est pas une simple startup, c’est une Ligue de la Vengeance de l’IA.

L’entreprise compte actuellement seulement 25 employés, avec des sièges à San Francisco et Londres, couvrant des domaines clés comme l’IA agentielle, l’architecture d’algorithmes, les modèles du monde, l’explicabilité, etc. La narration classique de la Silicon Valley : avec le moins de personnel, parier sur le futur le plus lointain.

L’auto-amélioration récursive : L’IA elle-même choisit sa branche technologique ?

Recursive, récursif. Le nom de l’entreprise reflète la philosophie technologique.

Ils misent sur une direction appelée « Auto-amélioration Récursive » (Recursive Self-Improvement). La logique centrale : construire un système d’IA capable de faire des découvertes scientifiques autonomes — formuler des hypothèses, concevoir des expériences, évaluer les résultats, s’auto-optimiser — évoluant continuellement dans une boucle ouverte.

Le concours actuel des grands modèles reste essentiellement basé sur la loi de l’échelle : modèles plus grands, plus de données, puissance de calcul accrue. Cette voie a permis des avancées spectaculaires, mais les gains marginaux diminuent, tandis que le coût d’entraînement explose exponentiellement. Toute l’industrie se demande : après les grands modèles, d’où viendra la prochaine avancée de capacité ?

La réponse de Recursive est : sortir de la loi de l’échelle, laisser l’IA faire évoluer sa branche technologique.

L’explication de Socher, le PDG, est très claire : « L’IA, c’est du code. Maintenant, l’IA écrit aussi du code. Les éléments nécessaires sont tous là. »

Leur feuille de route comporte deux étapes : d’abord, entraîner un système doté de « 50 000 docteurs » capable d’automatiser la recherche scientifique — c’est-à-dire sortir progressivement les chercheurs humains du cycle de conception d’expériences, de lecture de publications, de validation d’hypothèses ; ensuite, étendre ce mécanisme d’auto-optimisation récursive à des domaines plus vastes comme la découverte de médicaments, les matériaux pour batteries, la physique de la fusion nucléaire, etc.

Ce n’est pas simplement créer un chatbot plus intelligent, mais doter l’IA d’une capacité d’auto-évolution. Si cela réussit, cela dépassera de loin la sortie d’un autre LLM.

Ce que Meta a envoyé, ce n’est pas qu’une personne

L’histoire de Tian Yuan Dong n’est pas qu’un conte de revanche personnelle.

C’est un microcosme des difficultés des grands acteurs de la Silicon Valley — passer de la recherche fondamentale à la livraison de produits à court terme, de la patience dans le perfectionnement technologique à la précipitation pour atteindre les KPI trimestriels.

Ceux qui décident réellement du plafond technologique pour les trois à cinq prochaines années ont été licenciés, tandis que ceux responsables des erreurs stratégiques ne figurent pas sur la liste.

Ce « moment Xerox » se répète dans l’histoire de la technologie : Bell Labs a dissous ses équipes de physique fondamentale de pointe, puis la révolution du transistor s’est produite ailleurs. La interface graphique de PARC a été « empruntée » par Steve Jobs, Microsoft et Apple sont devenues des géants de l’industrie, et Xerox ?

La logique des grands groupes, c’est le rapport trimestriel ; la logique scientifique, c’est l’arbre de dix ans. Quand ces deux mondes entrent en conflit, ce sont toujours les seconds qui paient le prix — mais le marché finira par récompenser ceux qui osent s’attaquer aux défis difficiles.

Les 25 membres de Recursive, peut-être, écrivent le début d’une nouvelle décennie. Meta coupe dans les coûts, mais le marché récompense la valeur.

La forme ultime de l’IA n’est pas un outil plus intelligent, mais une espèce capable de s’auto-faire évoluer.

De la suppression en octobre 2025 à l’annonce en mai 2026 d’un financement de 650 millions, Tian Yuan Dong a mis moins de sept mois.

Ce n’est pas une histoire de revanche, c’est le vrai scénario de la Silicon Valley.

Parfois, être « optimisé » n’est que le vrai début de votre vie.

Les grands groupes coupent dans les coûts, le marché récompense la valeur. Quand tout le monde court après des KPI à court terme, ceux qui osent s’attaquer aux défis difficiles et miser sur le long terme deviennent les plus rares.

Le premier plan « L1 d’entraînement autonome » de Recursive sera dévoilé à la mi-2026. À ce moment-là, Meta pourrait à nouveau faire face à cette question familière :

Pourquoi arrive-t-elle toujours à laisser partir ceux qui valent vraiment la peine d’être soutenus au moment crucial ?