Selon la surveillance Beating, Meta Platforms prévoit de limiter le quota d'utilisation des jetons par ses employés afin de contrôler la montée en flèche des coûts liés à l'IA en interne. D'après une note interne divulguée, Meta est en train de construire une passerelle centrale appelée AI Gateway, destinée à surveiller en temps réel l'utilisation et les dépenses en IA des employés, à fixer des budgets et à établir des plafonds de consommation de jetons. Meta prévoit qu'en 2026, seul l'usage interne de l'IA générera des coûts de plusieurs milliards de dollars.

L'initiative de limitation contraste fortement avec l'attitude précédente de Meta, qui promouvait activement l'IA. En novembre 2025, Meta avait informé ses employés que la « influence pilotée par l'IA » serait un critère central d'évaluation en 2026, et que les primes de performance seraient liées au taux d'utilisation de l'IA. Cette promotion excessive a déclenché une frénésie de « tokenmaxxing » parmi les employés, avec une compétition pour augmenter leur consommation, allant jusqu'à la création d'un classement interne appelé « Claudeonomics » pour afficher publiquement les usages. Avant la fermeture de ce classement, la consommation totale de jetons en 30 jours avait atteint 73,7 trillions. Le directeur technique de Meta, Andrew Bosworth, a ensuite lancé un avertissement, soulignant que l'augmentation pure de la consommation de jetons ne signifie pas une augmentation de la productivité, et que les employés doivent utiliser les outils d'IA dans des scénarios où ils peuvent réellement améliorer l'efficacité.

Pour réduire davantage les dépenses, Meta a commencé à recentrer le développement interne de l'IA vers des outils maison. La note divulguée indique que Meta pousse ses employés à arrêter progressivement d'utiliser des outils de programmation tiers comme Claude d'Anthropic, et à se tourner vers son propre assistant de programmation, MetaCode (anciennement Devmate). Le nouveau département d'ingénierie de l'IA appliquée de Meta a été chargé d'améliorer MetaCode en générant des défis de programmation pour produire des données d'entraînement par apprentissage par renforcement à haute intensité. Bien que Meta permette encore aux employés d'accéder à des modèles externes, des mécanismes plus stricts de budget et de quota seront mis en place dans la future passerelle interne.

Meta n'est pas la seule entreprise confrontée à des pressions financières dues à la surcharge d'utilisation des grands modèles. Au début de 2026, Uber et ServiceNow ont épuisé en quelques mois leur quota annuel pour Anthropic. ServiceNow a mis en place un suivi quotidien de la consommation pour ses employés, et certains fonds de capital-risque ont commencé à fixer des limites de consommation quotidienne en tokens pour l'usage interne de l'IA, afin d'éviter une expansion incontrôlée des coûts de calcul.

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Meta va limiter le quota d'utilisation de l'IA par ses employés : surveillance via une passerelle interne, les coûts internes pourraient atteindre plusieurs milliards d'ici 2026

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