La stratégie de Meta pour 2025 : comment le changement de trajectoire de l'IA a réécrit l'avenir de l'entreprise

Meta Platforms (NASDAQ : META) n’a pas joué la sécurité en 2025. Alors que ses concurrents parlaient d’intelligence artificielle, Meta a construit pour cela—et les mouvements qu’elle a effectués cette année révèlent quelque chose de plus profond qu’une simple stratégie trimestrielle : un pivot fondamental sur la façon dont elle se perçoit dans l’ère de l’IA.

L’entreprise a fait trois paris interconnectés. Ensemble, ils suggèrent que Meta ne se contente plus d’être une société d’applications. Elle se positionne comme une colonne vertébrale d’infrastructure pour l’IA. Voici ce qui s’est réellement passé.

Le $60 Milliard de pari : lorsque l’infrastructure devient stratégie

La décision de Meta d’engager environ 60–65 milliards de dollars dans AI infrastructure de calcul et centres de données n’était pas une poussée de dépenses temporaire—c’était une déclaration sur ses priorités.

Wall Street a été mal à l’aise. Après des années de discipline des coûts post-2022, soudainement Meta absorbait des dépenses initiales massives. Mais voici le calcul : dans le développement de l’IA, la capacité de calcul est devenue le véritable goulot d’étranglement. L’accès aux clusters GPU, la puissance de traitement brute, et une infrastructure optimisée distinguent les entreprises qui itèrent à la vitesse de la lumière de celles qui avancent à une vitesse normale.

En déployant l’une des plus grandes flottes de GPU au monde et en reconstruisant ses centres de données pour les charges de travail liées à l’IA, Meta a essentiellement décidé : « Nous allons posséder notre propre goulot d’étranglement. » Ce n’est pas de la désespération. C’est le même calcul qu’Amazon a fait avec AWS au début des années 2010—absorber la douleur à court terme pour construire une barrière défendable.

Pour les investisseurs qui voient leurs marges trimestrielles se contracter, la véritable insight est celle-ci : Meta a arrêté de jouer pour l’optique et a commencé à jouer pour le contrôle. Si l’IA devient vraiment le prochain paradigme informatique, contrôler l’infrastructure qui la alimente importe plus que contrôler une seule application.

LLaMA : le cheval de Troie open-source

Alors que des concurrents comme OpenAI protégeaient leurs modèles derrière des murs API, Meta a fait quelque chose d’contre-intuitif. Elle a publié LLaMA en tant que logiciel open-source—et avec LLaMA 4, a prouvé que des modèles accessibles ouvertement pouvaient rivaliser à la frontière tout en étant moins chers et plus faciles à personnaliser.

Mais le génie de LLaMA ne résidait pas dans ses scores de benchmark. Il résidait dans la capture de l’écosystème.

En rendant LLaMA librement accessible, Meta n’a pas simplement lancé un produit. Elle a créé une couche d’infrastructure sur laquelle les développeurs, startups, et entreprises peuvent construire. Les coûts de déploiement ? Repoussés vers l’extérieur. La part de marché des développeurs ? Tirée directement dans l’orbite de Meta.

Ce qui émerge avec le temps, c’est un effet de réseau que rien de fermé ne peut atteindre. Les outils se standardisent autour de LLaMA. Les frameworks s’optimisent pour lui. Les chercheurs publient des travaux dessus. Soudain, le modèle de Meta devient la de facto fondation sur laquelle tout le monde construit.

Cela fait écho au manuel d’Android dans le mobile. Android n’a pas battu iOS en étant plus rentable. Il a gagné en devenant la plateforme que tout le monde utilisait pour construire. Meta tente une trajectoire identique dans l’IA—en positionnant LLaMA non pas comme un concurrent de ChatGPT en lutte pour les dollars des consommateurs, mais comme l’infrastructure que tout le monde emprunte pour construire ses propres services d’IA.

L’open source, dans cette optique, n’est pas de l’altruisme. C’est un levier.

Restructuration pour l’exécution : l’avantage de la vitesse

La troisième mutation était invisible pour la plupart des observateurs mais cruciale en interne. Meta a reconstruit son organisation IA sous une nouvelle structure avec Superintelligence Labs, a fait venir Alexandr Wang pour diriger la recherche en raisonnement, et a réduit l’étalement des équipes qui étaient devenues trop dispersées.

Cela importe parce que l’avantage de Meta n’a jamais été le talent brut en recherche. Beaucoup de laboratoires ont des chercheurs brillants. Le véritable avantage de Meta est l’échelle—des milliards d’utilisateurs générant des boucles de rétroaction dans le monde réel à travers Facebook, Instagram, WhatsApp, et Threads.

La réorganisation a signifié une chose : l’exécution compte plus que les publications. Le succès se mesure non pas par la recherche publiée ou les démos impressionnantes, mais par la rapidité avec laquelle de nouvelles capacités IA sont déployées auprès des utilisateurs réels et par la vitesse à laquelle l’entreprise apprend de ce déploiement.

C’est une approche disciplinée. Meta ne cherche pas à embaucher pour dominer l’IA ou à poursuivre des moonshots abstraits. Elle cherche à surpasser tout le monde à grande échelle. Un ciblage publicitaire amélioré grâce à des modèles supérieurs. Un classement de contenu plus intelligent. Des outils pour créateurs qui fonctionnent plus vite. Des expériences de messagerie sans friction.

La stratégie open-source ne rapporte pas directement en revenus LLaMA. Elle rapporte lorsque chaque produit Meta devient progressivement meilleur parce que l’IA fondamentale est devenue plus forte.

Ce que cela signifie : une stratégie d’infrastructure, pas d’application

En assemblant ces trois mouvements, on voit se dessiner un argument cohérent.

Meta a beaucoup investi dans la possession de capacité de calcul. Elle a ouvert ses modèles au monde. Elle s’est restructurée sans pitié autour de la vitesse de livraison. Aucun de ces éléments ne garantit le succès. Mais ensemble, ils redéfinissent la trajectoire de Meta dans l’ère de l’IA.

L’entreprise ne mise plus sur la possession de la meilleure application d’IA grand public. Elle mise sur la possession du substrat sur lequel tout le monde construit. C’est une activité fondamentalement différente et un profil de risque fondamentalement différent.

Si l’IA devient la colonne vertébrale des expériences numériques—et les preuves suggèrent que oui—alors les entreprises qui contrôlent cette colonne vertébrale gagnent, peu importe quelle application spécifique fait la une.

Pour les investisseurs à long terme, ce changement de trajectoire est bien plus important que toute contraction de marge trimestrielle. Le vrai test viendra en 2026 et au-delà : Meta pourra-t-elle réellement transformer cette fondation en avantages compétitifs durables ? Pourra-t-elle expédier plus vite que ses pairs ? Les développeurs préféreront-ils vraiment construire sur LLaMA ?

La fondation est posée. Maintenant, vient la phase d’exécution.