Meta accélère ses efforts dans l’intelligence artificielle avec une nouvelle génération de modèles dédiés à l’image, à la vidéo et au code, dans un contexte où la compétition technologique avec OpenAI et Google s’intensifie et où l’industrie cherche de nouveaux leviers d’adoption.
Une offensive stratégique sur plusieurs fronts
Meta Platforms prépare une offensive d’envergure dans l’IA générative. Selon des informations récentes, la société développe au moins deux modèles de nouvelle génération : un système multimodal baptisé Mango spécialisé dans la génération d’images et de vidéos, et Avocado, un grand modèle de langage renforcé pour le texte et le code. Ces projets pourraient être lancés dans la première moitié de 2026. Ces initiatives s’inscrivent dans une volonté affichée de reprendre du terrain face à des rivaux comme OpenAI, qui multiplie les mises à jour de ses propres modèles, et Google, déjà bien implanté avec ses outils de génération multimodale.
Intégration croissante de l’IA en interne
Le mouvement de Meta ne se limite pas à des projets externes. En interne, l’entreprise essaie de faire de l’IA un outil transversal pour ses équipes, en intégrant des technologies concurrentes (comme celles de Google et OpenAI) aux côtés de ses propres modèles et assistants IA. Cette démarche traduit une compréhension de plus en plus profonde que l’IA n’est plus seulement un produit, mais un levier organisationnel.
Une course qui se joue désormais à plusieurs niveaux
La course à l’IA ne se limite plus à quelques modèles phares ; elle s’étend maintenant à des suites complètes de technologies pour la création multimédia, la compréhension linguistique et l’automatisation du code. Dans ce cadre, la stratégie de Meta reflète un double pari, celui de se positionner sur des usages créatifs (image, vidéo) tout en renforçant ses atouts dans le texte et le développement logiciel. Parallèlement, OpenAI a récemment lancé des versions avancées de ses propres modèles pour tenter de maintenir son leadership, ce qui révèle une compétition étroite et en accélération entre les grands acteurs du secteur.
L’effort de Meta pour diversifier ses modèles met en lumière une tendance plus vaste : l’IA se fragmente en écosystèmes adaptés à des usages spécifiques, plutôt qu’un modèle universel unique. Cela pose à la fois des opportunités en termes d’adaptation à des besoins variés et des défis, notamment pour les développeurs qui devront composer avec des standards et des plateformes multiples.
