Alors que de nombreuses entreprises cherchent à développer leurs propres technologies pour gagner en autonomie et réduire leurs coûts, Meta s’engage désormais sur cette voie avec le développement de son propre processeur d’entraînement IA. L’entreprise serait actuellement en phase de test pour ce nouveau chipset dédié, visant à remplacer progressivement les GPU de NVIDIA utilisés jusqu’à présent pour entraîner ses modèles d’intelligence artificielle.
D’après un rapport de Reuters, Meta a déjà finalisé la conception de sa puce d’entraînement IA maison et est actuellement en phase de test avec un déploiement à petite échelle. Ce processeur, conçu pour exécuter des tâches spécifiques liées à l’intelligence artificielle, permettrait à l’entreprise de réduire ses coûts et de gagner en efficacité énergétique.
Meta aurait déjà effectué le « tape-out », une étape clé dans le développement des semi-conducteurs qui signifie que la conception finale de la puce a été soumise pour fabrication. L’entreprise prévoit d’intégrer cette nouvelle technologie d’ici 2026 pour entraîner ses futurs modèles IA et réduire sa dépendance aux solutions de NVIDIA.
Meta, vers une indépendance technologique face à NVIDIA
Depuis plusieurs années, NVIDIA domine le marché des puces IA, avec des GPU ultra-performants utilisés par des entreprises comme OpenAI, Microsoft, Google et bien sûr Meta. Ces puces sont essentielles pour entraîner et exécuter des modèles d’apprentissage automatique, notamment pour le développement des modèles de langage avancés et des algorithmes de recommandations utilisés sur les plateformes de Meta (Facebook, Instagram, WhatsApp).
Mais en développant ses propres processeurs, Meta cherche avant tout à réduire ses coûts d’infrastructure. Les GPU de NVIDIA sont des puces polyvalentes et coûteuses, alors que la puce de Meta serait spécifiquement optimisée pour ses propres besoins IA, ce qui lui permettrait de gagner en efficacité énergétique et en performance.
Ce mouvement s’inscrit dans une tendance plus large où plusieurs géants de la tech tentent de s’émanciper de fournisseurs externes coûteux. Google, par exemple, a développé ses TPU (Tensor Processing Unit) pour accélérer l’apprentissage machine, tandis qu’Apple conçoit ses propres puces de traitement IA pour ses iPhone et Mac.
L’IA, une priorité stratégique pour Meta
Ce développement s’inscrit dans la stratégie globale de Meta, qui mise massivement sur l’intelligence artificielle pour améliorer ses plateformes et optimiser ses algorithmes de recommandations. Le PDG Mark Zuckerberg a récemment annoncé un recentrage des investissements vers l’IA, quitte à réduire les effectifs de l’entreprise. En 2024, 5 % des employés jugés « moins performants » ont été licenciés pour réallouer les ressources vers l’innovation IA.
Par ailleurs, Meta organise Llamacon, un événement dédié à son intelligence artificielle open source Llama, où l’entreprise devrait révéler de nouvelles avancées dans le domaine.
Si Meta parvient à finaliser avec succès son chipset d’entraînement IA, l’entreprise rejoindra les rangs des géants qui développent leurs propres solutions matérielles. Cette initiative pourrait accroître la compétitivité de Meta face à Google, Microsoft et OpenAI, qui investissent également massivement dans l’optimisation de leurs infrastructures IA.
Cependant, il reste à voir si la puce de Meta sera à la hauteur des GPU de NVIDIA, qui continuent d’évoluer rapidement avec des avancées majeures en matière de puissance de calcul et d’efficacité énergétique. Une chose est sûre : la bataille pour l’indépendance technologique et la maîtrise des modèles d’IA avancés ne fait que commencer.
