Meta utilise l'IA pour transformer son usine d'applications défaillante en une ligne d'assemblage à grande vitesse

Pendant plus d'une décennie, Meta a suivi un cycle prévisible de destruction créatrice. L'entreprise lançait une petite application sociale expérimentale comme Paper ou Slingshot, ne parvenait pas à trouver son public et fermait discrètement le projet en moins de deux ans. Ces efforts ressemblaient à une loterie numérique où l'entreprise dépensait des millions de dollars dans l'espoir de tomber sur la prochaine grande innovation. Historiquement, ces expériences ont échoué parce que la création et la maintenance d'applications autonomes nécessitaient trop d'ingénieurs humains et trop de curation manuelle pour passer à l'échelle.

En regardant la situation dans son ensemble, l'entreprise a désormais remplacé ce processus manuel par l'intelligence artificielle. Lors d'un récent appel sur les résultats, le PDG Mark Zuckerberg a expliqué que les grands modèles de langage (LLM) permettent à Meta de construire et de déployer des logiciels à un rythme auparavant impossible. Au lieu d'embaucher des centaines de designers pour deviner ce que veulent les utilisateurs, Meta utilise l'IA pour générer du code et analyser les tendances en temps réel. Ce changement n'est pas seulement une question de rapidité. C'est une question de coût d'expérimentation. Lorsque le prix de construction d'une application chute, une entreprise peut se permettre de lancer dix produits de niche pour voir lequel résonne auprès du public.

Le cimetière des expériences sociales

Pour comprendre pourquoi ce virage vers l'IA est significatif, nous devons examiner l'histoire des incubateurs internes de Meta. En 2014, l'entreprise a formé Creative Labs. Ce groupe a produit Paper, un lecteur de nouvelles que de nombreux critiques technologiques ont adoré mais que les utilisateurs réguliers ont ignoré. Ils ont enchaîné avec Slingshot, une application photo éphémère destinée à concurrencer Snapchat, et Rooms, un service de chat anonyme. En 2015, chacune de ces applications était morte. L'entreprise ne pouvait tout simplement pas justifier les ressources nécessaires pour soutenir des produits qui manquaient d'une croissance massive et immédiate.

En 2020, Meta a réessayé avec l'équipe NPE (New Product Experimentation). Ce groupe a lancé une rafale d'applications, notamment un outil de rencontre appelé Spark, un créateur de musique appelé BARS et une application pour couples nommée Tuned. Concrètement, ces applications ressemblaient à des projets secondaires. Elles manquaient du polissage d'Instagram et de la portée de Facebook. La plupart ont été fermées d'ici 2022 parce qu'elles ne pouvaient pas gagner suffisamment de traction pour survivre à la compétition interne pour les talents en ingénierie. L'entreprise s'est retrouvée coincée dans un schéma où ses applications principales grossissaient tandis que ses nouvelles idées dépérissaient dans l'isolement.

Comment l'IA agit comme un développeur infatigable

Sous le capot, Meta utilise désormais les LLM pour résoudre les deux plus grands problèmes du développement d'applications : l'écriture du code et la recherche de l'audience. Zuckerberg a déclaré aux investisseurs que l'IA aide les équipes à accélérer le développement de produits en gérant les tâches répétitives du génie logiciel. Cela permet à une petite équipe de construire une application autonome comme Forum ou Seller en une fraction du temps qu'il fallait il y a cinq ans. Essentiellement, l'IA sert de ligne d'assemblage automatisée pour les produits numériques.

Une fois qu'une application existe, le défi suivant est d'amener les gens à l'utiliser. Par le passé, une nouvelle application devait construire son propre moteur de recommandation à partir de zéro pour montrer aux utilisateurs du contenu pertinent. Aujourd'hui, Meta utilise un système de recommandation IA unifié. Lorsqu'un utilisateur ouvre la nouvelle application axée sur la Marketplace, Seller, l'IA connaît déjà ses habitudes d'achat grâce à Facebook. Lorsqu'il ouvre la nouvelle application de jeu, le système comprend ses préférences grâce aux Reels d'Instagram. Ces données interconnectées permettent aux nouvelles applications de paraître personnalisées dès la première minute où un utilisateur se connecte.

Le modèle Threads pour le succès

Meta dispose désormais d'un modèle réussi pour cette stratégie sous la forme de Threads. Alors que les expériences précédentes peinaient à atteindre un million d'utilisateurs, Threads a atteint 500 millions d'utilisateurs actifs mensuels en un temps record. L'entreprise y est parvenue en s'appuyant sur sa base d'utilisateurs existante et en utilisant l'IA pour remplir le flux de publications intéressantes. La directrice financière de Meta, Susan Li, a noté que les LLM rendent ces systèmes plus intelligents en comprenant de quoi traite réellement le contenu, plutôt que de simplement regarder les hashtags ou les mots-clés.

Derrière le jargon, cela signifie que l'IA lit chaque publication et regarde chaque vidéo pour en déterminer le ton et le sujet. Plus tôt cette année, Meta a confirmé que chaque Reel et chaque publication du flux sur Instagram est traité par un LLM. Cette analyse aide le système à décider quel contenu pousser vers les nouvelles applications. Pour l'utilisateur moyen, cela se traduit par un flux qui semble plus intuitif et moins répétitif. Cela signifie également que Meta n'a plus besoin d'attendre qu'une nouvelle application devienne populaire avant qu'elle ne devienne utile. Le contenu est déjà là, attendant d'être organisé par l'IA.

Des applications de niche pour un internet fragmenté

Meta s'éloigne actuellement de l'idée d'une application géante unique qui fait tout. Au lieu de cela, l'entreprise lance des outils spécialisés pour des tâches spécifiques. Forum est une application autonome pour les Groupes, conçue pour les personnes qui souhaitent des discussions communautaires sans l'encombrement d'un flux d'actualités Facebook. Seller offre un espace dédié aux utilisateurs intensifs de la Marketplace. Instagram Instants se concentre sur le partage rapide et éphémère.

Cette stratégie imite le fonctionnement d'une boîte à outils spécialisée. Au lieu d'utiliser un couteau suisse pour chaque tâche, les utilisateurs peuvent choisir l'outil spécifique qui répond à leur besoin immédiat. Côté marché, cela permet à Meta de capturer plus de temps d'utilisateur sans que ses applications principales ne paraissent submergées de fonctionnalités. Zuckerberg a suggéré que ces nouveaux produits de consommation arriveront bientôt, signalant une vague de logiciels générés par l'IA qui frappera les magasins d'applications dans les mois à venir.

Le coût d'une expansion rapide

Du point de vue du consommateur, cette nouvelle ère de développement d'applications apporte à la fois commodité et complexité. D'un côté, les applications spécialisées offrent généralement une interface plus propre et de meilleures performances que l'application principale Facebook, jugée trop lourde. D'un autre côté, cela signifie que les utilisateurs peuvent se retrouver avec une demi-douzaine d'applications appartenant à Meta sur leurs écrans d'accueil. Chacune de ces applications collecte des données et les renvoie au LLM central, rendant la compréhension de vos habitudes par l'entreprise encore plus précise.

Curieusement, cette expansion rapide se produit à un moment où les investisseurs surveillent de près les dépenses de Meta. La construction et l'exploitation des LLM coûtent cher. L'entreprise doit justifier les milliards dépensés en puces Nvidia en montrant que l'IA améliore réellement les résultats financiers. En lançant plus d'applications et en gardant les utilisateurs engagés plus longtemps, Meta peut diffuser plus de publicités dans plus d'endroits. En fin de compte, l'objectif est de rendre le coût d'acquisition d'un nouvel utilisateur inférieur aux revenus que cet utilisateur génère grâce à la publicité ciblée par l'IA.

Ce que cela signifie pour vos habitudes numériques

À mesure que Meta poursuit cette offensive, vous verrez probablement plus d'invitations au sein d'Instagram et de Facebook vous incitant à essayer ces nouvelles expériences autonomes. Ce ne sont pas des expériences aléatoires comme celles de 2014. Ce sont des produits basés sur les données, conçus pour vous maintenir au sein de l'écosystème Meta. Si vous vous sentez frustré par l'encombrement des principales applications sociales, ces alternatives de niche pourraient offrir une expérience plus fluide.

Pratiquement parlant, vous devriez observer la quantité de stockage et d'attention que ces applications exigent. Bien que l'IA améliore les logiciels, elle les rend également plus addictifs en adaptant parfaitement le contenu à votre humeur. Vous pouvez vous attendre à ce que votre vie numérique devienne plus fragmentée à mesure que les plateformes sociales se divisent en fonctions spécialisées pour le shopping, les jeux et les discussions communautaires. Prêtez attention aux autorisations demandées par ces nouvelles applications, car elles sont les capteurs qui alimentent le cerveau croissant de l'IA de Meta.

Sources : Meta Q2 2024 Earnings Call Transcript, Meta Newsroom, Instagram Engineering Blog, NPE Team Project Archive.