Meta licencie 600 employés d'IA, ne gardant que la classe

Selon CNBC , les licenciements touchent les équipes d'infrastructure d'IA, la recherche fondamentale en IA de FAIR et certains postes connexes. Cette décision a été prise quelques mois seulement après que Meta a investi 14,3 milliards de dollars dans Scale AI et nommé Alexandr Wang, le fondateur de la startup, au poste de directeur de l'IA.

L'équipe de TBD Labs, qui abrite un groupe d'experts en IA de haut niveau nouvellement recrutés, n'est pas affectée, a déclaré une source interne, suggérant que Mark Zuckerberg place sa confiance dans la nouvelle génération de personnel de Wang tout en réduisant les rôles de l'ancienne équipe, qui était considérée comme « gonflée et se chevauchant ».

Les employés concernés seront licenciés à compter du 21 novembre et bénéficieront de 16 semaines d'indemnités, plus deux semaines par année de service. En attendant, ils n'ont aucune démarche à effectuer et peuvent se renseigner sur d'autres postes chez Meta, selon la note interne.

Après cela, Superintelligence Labs - le centre de développement d'IA avancé de Meta - ne compte plus qu'environ 3 000 personnes.

Mark Zuckerberg, PDG de Meta, au siège de l'entreprise à Menlo Park en septembre. Photo : NYT

Zuckerberg serait frustré par les progrès du modèle linguistique Llama 4, car le produit a reçu des commentaires mitigés après son lancement en avril.

L'arrivée d'Alexandr Wang et de l'ancien PDG de GitHub, Nat Friedman, à la tête de Superintelligence Labs est considérée comme une étape radicale pour restructurer l'ensemble de la stratégie d'IA de Meta.

Pendant ce temps, l'entreprise continue d'investir massivement dans les infrastructures, notamment dans le projet de centre de données Hyperion de 27 milliards de dollars en Louisiane, que Zuckerberg a décrit comme « de la taille d'une section de Manhattan ».

Selon les observateurs, Meta n'est pas la seule à suivre cette tendance. Plusieurs entreprises d'IA telles que Scale AI, Snorkel AI, Windsurf ou Cognition ont toutes licencié 10 à 30 % de leurs effectifs après avoir été rachetées par de grandes entreprises.

« Les grandes entreprises technologiques se retrouvent désormais avec le strict minimum pour diverses raisons », a déclaré JP Gownder, président et analyste principal chez Forrester.

Selon le Forum économique mondial (FEM), l'IA pourrait supprimer 85 millions d'emplois, mais en créer 170 millions de nouveaux au cours des trois prochaines années. Le défi pour les travailleurs du secteur technologique est de trouver un emploi alors que le secteur privilégie l'IA.

Les startups dans cet espace offrent souvent des opportunités de carrière et des offres glamour mais volatiles car elles visent l'objectif ultime d'être EXIT (fin des opérations, acquisition ou fusion).

Après avoir été acquises par les « gros poissons », les startups ont du mal à maintenir des opérations indépendantes et se réduisent souvent.

De plus, selon Gownder, le développement rapide de l'IA a conduit de nombreuses entreprises technologiques non seulement à considérer qu'elles n'avaient plus besoin d'employés subalternes, mais aussi à restructurer leurs systèmes de ressources humaines, en se concentrant davantage sur les postes de haut niveau et en éliminant les échelons intermédiaires. Par conséquent, de nombreux licenciements visent les cadres intermédiaires.

Pour les employés, les startups acquises étaient autrefois perçues comme des opportunités de croissance, mais désormais, ils les considèrent comme un risque, craignant d’être laissés pour compte.

Malgré ces changements, les experts soulignent que les licenciements ne sont pas la seule réponse. Parallèlement aux annonces de rationalisation, les entreprises intensifient également leurs embauches dans d'autres domaines liés à leurs stratégies d'IA, comme l'apprentissage automatique, la science des données et la sécurité de l'IA.

(Selon CNBC)

Les fonds publics ne peuvent pas investir « à tout va » pour obtenir des résultats en un jour ou deux. Les fonds d'investissement publics de pays comme la Corée, le Japon, Singapour… établissent tous des cycles à long terme de 20 à 30 ans, sans espérer récupérer leur capital en quelques années ou quelques mois.

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