Même Meta commence à demander à 6 000 employés d'utiliser l'IA avec parcimonie, la quantité n'équivaut pas à une production efficace.

Meta, tout en prévoyant d'investir des centaines de milliards de dollars dans des centres de données, envoie un mémo à près de 6 000 employés leur demandant d'économiser sur les coûts internes de l'IA qui approchent les dizaines de milliards de dollars.
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Table des matières

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• Classement « Claudeonomics » et 73,7 billions de tokens
• Démantèlement du classement, tableau de bord, orientation vers MetaCode
• L'utilisation n'égale pas l'impact

Meta prévoit d'investir 600 milliards de dollars dans des centres de données d'ici 2028, avec des dépenses d'infrastructure AI atteignant 135 milliards de dollars cette année. Ironiquement, un mémo interne de Meta avertit près de 6 000 employés que les coûts d'utilisation de l'IA approchent les dizaines de milliards de dollars et leur demande d'« économiser ».

Classement « Claudeonomics » et 73,7 billions de tokens

Selon les informations, au cours des 30 derniers jours, les employés de Meta ont consommé 73,7 billions de tokens via des outils internes. Ce nombre est enregistré dans un classement interne appelé « Claudeonomics », où chacun peut voir quelle équipe ou quel individu utilise le plus, ce qui est même devenu un sujet de conversation informel.

Le classement était censé améliorer l'efficacité, mais a évolué en un jeu de compétition : plus l'utilisation est élevée, plus on gagne en prestige, sans que la production réelle soit évaluée.

Les employés ont également adopté une culture dite du « tokenmaxxing », où ils augmentent frénétiquement leur utilisation pour grimper dans le classement, plutôt que d'améliorer véritablement leur travail. Les managers ne peuvent pas non plus voir clairement combien chaque équipe dépense réellement et ce qu'elle produit, l'écart entre l'utilisation et la production se creusant de plus en plus. La majorité des dépenses va à des services tiers, en particulier Claude d'Anthropic, ce qui est la principale source de cette perte de contrôle des coûts.

Démantèlement du classement, tableau de bord, orientation vers MetaCode

Face à cette situation, la première étape de Meta est de stopper l'hémorragie : démanteler immédiatement le classement « Claudeonomics » pour ne plus en faire un trophée de compétition interne, et retirer la scène de la mentalité comparative.

Dans les semaines à venir, l'entreprise mettra en place un tableau de bord « AI Gateway » qui suivra en temps réel l'utilisation et les dépenses de chaque équipe, alertant automatiquement en cas de hausse anormale, permettant aux managers de voir pour la première fois où va l'argent. D'ici début 2027, Meta prévoit d'instaurer un système formel de budgets et de quotas de tokens par équipe, transformant l'« économiser » d'un slogan en une règle soutenue par des chiffres.

Plus notable encore est l'action stratégique : Meta entend orienter progressivement ses employés vers son propre assistant de code, MetaCode, en remplacement d'outils externes comme Claude. Cette démarche sert deux objectifs : économiser les frais d'API payés à des tiers, et permettre à son propre produit d'être massivement « mangé par son propre chien », d'être affiné dans des combats réels internes.

L'utilisation n'égale pas l'impact

Andrew Bosworth, directeur technique de Meta, a presque simultanément publié un autre mémo, plus direct : « Personne ne devrait utiliser l'IA juste pour l'utiliser. » Il a souligné que toute action ne signifie pas progrès, et que regarder le nombre de tokens n'est en aucun cas une mesure de l'impact.

Le classement a créé l'illusion que « plus on utilise, plus on contribue », même la plus haute direction technique de l'entreprise ne peut plus le tolérer.

Cette anxiété n'est pas propre à Meta. Uber a épuisé en seulement 4 mois son budget annuel pour les outils de codage IA, et est désormais contraint de fixer une limite de 1 500 $ par mois par employé pour chaque outil. Une enquête de KPMG montre que seulement 26 % des entreprises ont une visibilité complète sur leurs coûts IA, la plupart ne réalisant le problème que lorsque la facture approche, et il est souvent trop tard pour revenir en arrière.