Le modèle d'IA tant attendu de Meta est enfin là. Mais peut-il générer des revenus ?

Presque 10 mois après que Meta a dépensé des milliards de dollars pour recruter Alexandr Wang de Scale AI comme pièce maîtresse de la refonte de l'IA de Mark Zuckerberg, l'entreprise a finalement dévoilé son premier nouveau modèle mercredi. Une grande question est de savoir si les utilisateurs seront prêts à payer pour cela.

Alors que des concurrents comme OpenAI, Anthropic et Google ont mené la croissance de l'intelligence artificielle grâce à des modèles puissants et des chatbots populaires ainsi que d'autres services, Meta a été un gros dépensier en matière d'IA mais n'a pas encore montré de nouvelles sources de revenus à partir de celle-ci.

En juin, Meta a dépensé plus de 14 milliards de dollars pour embaucher Wang et certains de ses meilleurs ingénieurs et chercheurs, créant ainsi Meta Superintelligence Labs en tant qu'unité d'élite. Et en janvier, l'entreprise a annoncé à Wall Street qu'elle prévoyait d'investir entre 115 et 135 milliards de dollars cette année dans les dépenses en capital, soit presque le double de son chiffre d'affaires en capital de 2025.

"Cela fait un an qu'il n'y a eu pratiquement pas de publications et beaucoup d'embauches, et les inquiétudes concernant les dépenses en capital cette année sont importantes", a déclaré Malik Ahmed Khan, analyste chez Morningstar, lors d'une entrevue. "Je pense que Meta devait montrer aux investisseurs et aux opérateurs qu'elle travaillait sur quelque chose de concret. C'est la première étape."

Khan a déclaré que la deuxième étape de Meta consiste à faire fonctionner le modèle et à trouver comment le monétiser.

Muse Spark, le nouveau modèle de Meta, est propriétaire, ce qui constitue un changement radical par rapport à la famille de modèles précédente appelée Llama, qui consistait en des offres open source, bien que l'entreprise prévoie toujours de publier certaines versions open source à terme. Zuckerberg a bouleversé la stratégie de son entreprise après la publication de Llama 4 en avril, qui n'a pas réussi à captiver les développeurs.

Arun Chandrasekaran, analyste chez Gartner, a décrit cette évolution comme un "changement majeur" et a déclaré qu'elle "signale une intention de s'éloigner" de la marque Llama.

S'inspirant d'autres laboratoires d'IA de pointe, Meta prévoit d'offrir éventuellement à des tiers un accès payant à l'API de Muse Spark après une "prévisualisation d'API privée" avec des "parties sélectionnées".

Mais Meta arrive très tard dans le jeu. OpenAI et Anthropic sont collectivement évalués à plus d'un billion de dollars, grâce à la popularité de leurs modèles et de leurs services, et Google a intégré Gemini à son portefeuille d'applications et de produits, tout en vendant également l'accès aux modèles Gemini via son unité de cloud.

Pour réussir, la technologie d'IA de Meta doit être suffisamment bonne pour concurrencer les meilleurs modèles tout en offrant une nouvelle opportunité commerciale.

## 'Joyerau de la couronne'

Andrew Boone, analyste chez Citizens, a déclaré que l'avantage clair de Meta est les plus de 3 milliards de personnes qui utilisent Facebook, Instagram et WhatsApp chaque mois. Et l'opportunité commerciale pour Meta n'a rien à voir avec essayer d'attirer les développeurs, qui se ruent actuellement vers OpenAI, Anthropic, Gemini et une multitude de modèles chinois, mais plutôt de se concentrer sur son marché de base : la publicité.

"C'est le joyau de la couronne, c'est ce qui doit continuer à s'améliorer", a déclaré Boone, qui recommande d'acheter l'action.

Khan partage ce sentiment.

"Je crois que ce serait le cas d'utilisation décisif du point de vue de Meta", a déclaré Khan, l'objectif étant de "rendre les publicités plus attrayantes et d'améliorer le ciblage".

La publicité représentait 98 % des 200 milliards de dollars de revenus publicitaires de Meta l'année dernière. L'entreprise a fait de nombreuses tentatives pour diversifier ses activités, notamment en dépensant des dizaines de milliards de dollars pour tenter de faire en sorte que le métavers se réalise. Mais le modèle publicitaire de Meta est la seule chose qui a toujours fonctionné, et les investissements de l'entreprise en matière d'IA ont permis d'améliorer ses capacités de ciblage et de fournir de meilleurs outils aux spécialistes du marketing.

Khan a déclaré que lorsque les annonceurs verront des rendements sur leurs dépenses Meta, ils réinvestiront cet argent dans davantage de publicités sur la plateforme. Il est donc logique qu'ils soient prêts à payer pour les services d'IA s'ils peuvent obtenir de meilleurs résultats.

Meta a refusé de commenter ses projets d'API au-delà de son annonce initiale.

D'après les références techniques que Meta a publiées en comparant Muse Spark à ses concurrents, le nouveau modèle semble exceller dans les domaines liés au traitement des images et des vidéos, a déclaré Doris Xin, PDG de la startup d'IA Disarray. Ce sont des caractéristiques importantes pour les annonceurs qui cherchent à créer des campagnes dynamiques pour un public habitué à regarder des vidéos courtes sur Reels ou à admirer des photos de chats sur Facebook et Instagram.

"Par rapport à Claude et Gemini, on dirait vraiment qu'il a une orientation plus grand public", a déclaré Xin à propos de Muse Spark.

Zuckerberg a cependant depuis longtemps des ambitions qui vont bien au-delà de la publicité. Son approche avec Llama visait les développeurs et consistait à faire en sorte que les meilleurs esprits de l'IA utilisent les outils de Meta, même s'ils ne payaient pas pour cela.

Avec le passage aux modèles propriétaires, la présentation aux développeurs devient plus difficile. Joseph Ott, PDG de la startup AI Samu Legal Technologies, a déclaré qu'il ne savait pas où il trouverait de la valeur.

"La seule raison pour laquelle j'utiliserais Llama est que je pourrais l'affiner", a déclaré Ott, en référence à la pratique consistant à personnaliser les modèles d'IA.

De nombreux développeurs utilisent des modèles d'IA open-weight, tels que ceux fournis par les entreprises technologiques chinoises, comme base pour former des modèles d'IA afin de répondre à leurs cas d'utilisation spécifiques. Ott a déclaré qu'il n'était pas clair ce qui ferait ressortir Muse Spark par rapport aux alternatives gratuites ou moins chères et aux principaux modèles d'IA propriétaires.

Ulrik Stig Hansen, cofondateur de la startup d'entraînement à l'IA et aux données Encord, a déclaré qu'il est important pour Meta de développer ses propres modèles de base d'IA pour éviter toute dépendance future à des tiers. En tant que l'une des rares entreprises disposant des ressources et de l'infrastructure informatique nécessaires pour créer et maintenir de grands modèles d'IA, Meta souhaite s'assurer qu'elle reste pertinente sur le marché le plus porteur de la planète.

"Il s'agit de la souveraineté de l'IA et d'être un acteur du jeu", a déclaré Hansen. "Ils veulent être perçus et connus comme une entreprise d'IA."

Quant aux énormes investissements de Meta dans Wang et son équipe, Boone a déclaré que les dernières références suggèrent que Zuckerberg a obtenu ce qu'il voulait, et que maintenant, "c'est à Mark de faire le reste".

"Nous venons de vous donner un modèle de pointe", a déclaré Boone, en référence à l'équipe derrière Muse Spark. "Que comptez-vous en faire ?"