Zuckerberg, l'IA et le grand mensonge de l'efficacité : 20% des effectifs sur la sellette pendant qu'Avocado rate ses benchmarks

En novembre 2022, Mark Zuckerberg inaugurait son "Year of Efficiency" : 11 000 suppressions de postes (13% des effectifs), puis 10 000 de plus quatre mois plus tard. La bourse avait applaudi. En 2026, il remet le couvert — mais dans un contexte radicalement différent.

Meta évalue des licenciements touchant jusqu'à 20% de ses 79 000 employés, soit environ 16 000 postes, pour financer son infrastructure IA. Des cadres supérieurs ont reçu instruction de planifier une rationalisation opérationnelle dans le cadre de projets d'investissements IA de 600 milliards de dollars d'ici 2028.

Ces investissements planifiés font suite à une série de revers avec ses modèles Llama 4 l'an dernier, notamment des critiques sur des résultats trompeurs. L'entreprise a abandonné la sortie de la version la plus large, baptisée Behemoth. L'équipe superintelligence travaille désormais sur un nouveau modèle appelé Avocado, dont les performances sont également en retard sur les attentes.

Le paradoxe Avocado : payer plus pour livrer moins

C'est le signal faible le plus révélateur de la semaine. Avocado est tombé en deçà des benchmarks fixés par les modèles leaders de Google, OpenAI et Anthropic en matière de raisonnement logique, de programmation et d'écriture. Il surpasse le modèle précédent de Meta et a passé la barre de Google Gemini 2.5, mais n'atteint pas le niveau de Gemini 3.0.

TBD Lab, la division IA interne que Meta a construite après avoir nommé Alexandr Wang, 29 ans, Chief AI Officer — investissement de 14,3 milliards de dollars dans Scale AI en juin 2025 — compte environ 100 employés et travaille simultanément sur deux modèles : Avocado pour le texte et le raisonnement, Mango pour la génération d'images et vidéos.

La situation est paradoxale : Meta injecte des milliards dans la recherche IA, licencie dans les équipes produit et opérationnelles pour financer ces paris, mais ses modèles ne tiennent pas leurs promesses face à Google et Anthropic. Les dirigeants de la division IA de Meta ont même discuté de la possibilité de licencier temporairement la technologie Gemini de Google pour alimenter les produits IA de la société — aucune décision n'a été prise. Autrement dit : Meta paie ses propres chercheurs des fortunes, et envisage néanmoins de louer la technologie de son principal concurrent.

L'"AI-washing" comme phénomène de masse

Des figures comme Sam Altman d'OpenAI ont suggéré que de l'"AI-washing" est en cours, où les executives utilisent l'IA comme narratif commode pour adresser d'autres problèmes, notamment le surrecrutement pendant la croissance pandémique et la pression pour améliorer les marges bénéficiaires.

Le porte-parole de Meta Andy Stone a qualifié les rapports de "spéculatifs sur des approches théoriques" — formulation remarquable en ce qu'elle ne dément pas les faits, elle en conteste simplement le caractère définitif. Notamment, il s'est abstenu de nier la substance même de l'information.

La structure managériale comme signal d'alarme

Pendant que Meta prépare des coupes massives, sa nouvelle équipe IA tourne avec un ratio de 50 ingénieurs par manager — une structure ultra-plate qui économise des coûts à court terme mais crée des problèmes à moyen terme : les profils juniors et moins expérimentés sont ignorés, les line managers s'épuisent, et les équipes ressentent un manque de direction. C'est précisément le type de désorganisation qui ralentit les cycles de développement complexes comme ceux d'un modèle frontier.

Implications

Business : Les dépenses d'investissement de Meta en infrastructure IA pourraient atteindre entre 40 et 50 milliards de dollars en 2026 rien que pour accélérer le développement d'outils et services IA. Financer 40-50 milliards annuels d'investissements capex tout en maintenant 79 000 salariés représente une pression sur les marges que même Meta — 164 milliards de revenus en 2025 — peine à absorber sans coupes structurelles.

Légal : Un plan social de 15 800 personnes dans plusieurs juridictions mondiales implique des obligations légales de consultation qui varient drastiquement. En Europe (RGPD, droit du travail), l'exécution sera bien plus lente et coûteuse qu'aux États-Unis. Des contentieux prud'homaux en série sont prévisibles dans les marchés où Meta emploie des milliers de personnes (France, Irlande, Allemagne).

Politique : Meta est simultanément sous pression du procès "Social Media Addiction" aux États-Unis, du Digital Markets Act en Europe, et d'un retour en grâce politique difficile après les controverses de 2024. Des licenciements massifs dans ce contexte risquent d'alimenter des appels à une régulation renforcée des big tech sur l'emploi et l'IA.

Signal faible à surveiller : Meta a récemment acquis Moltbook, une plateforme de réseautage social construite pour les agents IA. Une plateforme pour agents IA, achetée la même semaine qu'un projet de licenciement massif d'humains : la narrative se construit d'elle-même.

Conclusion

Mark Zuckerberg a déclaré en janvier aux analystes : "Je m'attends à ce que nos premiers modèles soient bons, mais surtout qu'ils montrent la trajectoire rapide sur laquelle nous sommes."

C'est précisément le problème : Avocado n'est pas bon, la trajectoire n'est pas rapide, et les licenciements arrivent avant les résultats — pas après.

À 6 mois, le scénario de risque maximal est le suivant : Avocado sort en mai, performe de manière correcte mais pas frontière, Watermelon (le successeur déjà en développement) prend encore du retard, et Meta se retrouve à avoir sacrifié 16 000 emplois pour financer une course à l'IA qu'elle ne mène toujours pas. La bourse pardonnera les licenciements. Elle ne pardonnera pas le retard technologique.