Meta AI est une division de recherche de Meta Platforms (anciennement Facebook, Inc.) qui développe des technologies d'intelligence artificielle et de réalité augmentée. En 2025, elle maintient des espaces de travail à Menlo Park, Londres, New York, Paris, Seattle, Pittsburgh, Tel Aviv et Montréal. La division est connue pour ses contributions open-source à l'apprentissage automatique et à l'apprentissage profond, notamment le framework PyTorch et la famille Llama de grands modèles de langage, ainsi que pour l'assistant virtuel Meta AI intégré aux produits de réseautage social de Meta.
Meta AI trouve ses origines en 2013, lorsque Facebook a établi Facebook AI Research (FAIR) sous la direction de Yann LeCun. Au cours de la décennie suivante, FAIR est devenu une organisation de recherche mondiale, publiant des travaux influents dans des domaines tels que la IA générative, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. En 2025, Meta a réorganisé ses efforts en matière d'IA sous Meta Superintelligence Labs, qui a consolidé FAIR, les équipes de développement de grands modèles de langage et d'autres groupes de recherche et de produits en IA.
Histoire
Meta AI a été fondée en 2013 sous le nom de Facebook AI Research (FAIR). Le laboratoire a été dirigé par Yann LeCun jusqu'en 2018, date à laquelle Jérôme Pesenti lui a succédé. Sous LeCun, FAIR est devenu connu pour ses recherches pionnières en apprentissage auto-supervisé et en réseaux antagonistes génératifs, ainsi que pour ses contributions à la classification de documents, à la traduction automatique et à la vision par ordinateur.
En 2016, FAIR a publié fastText, une bibliothèque open-source pour la classification efficace de textes et l'apprentissage de représentations de mots. FastText a introduit des méthodes basées sur les n-grammes de caractères, qui ont amélioré les performances sur les langues morphologiquement riches et permis un entraînement plus rapide sur du matériel standard.
En 2017, FAIR a publié PyTorch, un framework open-source d'apprentissage automatique construit sur la bibliothèque Torch. Le graphe de calcul dynamique de PyTorch et sa conception axée sur Python l'ont rendu largement adopté dans la recherche académique et l'industrie, devenant l'un des frameworks dominants pour l'apprentissage profond aux côtés de TensorFlow.
Suite au changement de nom de Facebook, Inc. en Meta Platforms en 2021, FAIR a continué en tant qu'équipe de recherche fondamentale en IA de Meta. En 2023, Meta a introduit l'assistant Meta AI, basé sur les modèles Llama de l'entreprise, et l'a intégré à ses produits de réseautage social. En 2025, Meta a réorganisé ses efforts en intelligence artificielle sous Meta Superintelligence Labs, qui a réuni FAIR, les équipes de développement de grands modèles de langage et d'autres groupes de recherche et de produits en IA.
Assistant virtuel
Meta AI est également le nom de l'assistant virtuel développé par l'équipe. L'assistant est intégré comme chatbot dans les produits de réseautage social de Meta, notamment Facebook, Instagram et WhatsApp, et est également disponible en tant qu'application autonome. Des abonnements payants facultatifs offrent des limites d'utilisation plus élevées pour les capacités de l'assistant.
L'assistant virtuel était préinstallé sur la deuxième génération de lunettes intelligentes Ray-Ban Meta, et peut incorporer des entrées provenant des caméras des lunettes après une mise à jour. Il est également disponible sur Quest 2 et les casques de réalité virtuelle (HMD) plus récents.
Depuis mai 2024, le chatbot résume les actualités de divers médias sans créer de lien direct vers les articles originaux, y compris au Canada, où les liens vers les actualités sont interdits sur ses plateformes. Cette utilisation de contenu d'actualité sans compensation ni attribution a soulevé des préoccupations éthiques et juridiques, surtout alors que Meta continue de réduire la visibilité des actualités sur ses plateformes.
Recherche
La recherche de Meta AI couvre plusieurs domaines de l'intelligence artificielle, notamment le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'infrastructure en IA. La division publie abondamment dans des revues académiques et met à disposition nombre de ses outils et modèles en tant que logiciels open-source.
Traitement du langage naturel
L'un des domaines de recherche de Meta AI est le traitement du langage naturel, y compris la traduction automatique, la génération de langage naturel et la réponse aux questions. En 2023, l'équipe Meta AI a publié un ensemble de modèles de traitement du langage naturel nommé Seamless, conçu pour permettre la traduction vocale en temps réel. En 2024, une équipe comprenant des chercheurs de Meta AI a publié un article sur le développement de la traduction automatique pour des langues généralement non prises en charge par la traduction automatique. Un article éditorial dans la revue Nature a commenté cet article, soulignant l'importance d'impliquer des personnes spécialisées dans les langues dans le développement et l'application de la technologie d'apprentissage automatique.
#### Galactica
Galactica est un grand modèle de langage (LLM) conçu pour générer du texte scientifique. Il a été disponible pendant trois jours à partir du 15 novembre 2022, avant d'être retiré pour avoir généré du contenu raciste et inexact. Le modèle était destiné à aider les scientifiques à naviguer dans la vaste littérature, mais sa tendance à produire des résultats plausibles mais incorrects a conduit à des critiques publiques et à son retrait rapide.
#### Llama
Llama est un LLM publié en février 2023. En janvier 2026, la version la plus récente est Llama 4. La famille Llama a été publiée sous des licences open-source, ce qui en fait un choix populaire pour les chercheurs et les startups cherchant des alternatives aux modèles propriétaires d'OpenAI et de Google DeepMind. Les modèles Llama ont été utilisés pour une large gamme d'applications, des chatbots à la génération de code, et ont stimulé un écosystème plus large de variantes affinées.
Muse
En avril 2026, Meta Superintelligence Labs a introduit Muse Spark, le premier modèle de la famille Muse. Muse Spark est un modèle de raisonnement multimodal conçu pour des tâches telles que l'utilisation d'outils, le raisonnement visuel et les flux de travail multi-agents. Meta a ensuite élargi la famille avec des modèles spécialisés, notamment Muse Image et Muse Video, qui se concentrent sur la génération et la compréhension d'images et de vidéos.
Infrastructure en IA
Meta a développé une infrastructure informatique à grande échelle pour la recherche et le déploiement en intelligence artificielle. En 2022, elle a introduit l'AI Research SuperCluster (RSC), un supercalculateur basé sur des GPU conçu pour entraîner de grands modèles dans des domaines tels que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. RSC a été construit avec des milliers de GPU Nvidia et une interconnexion à haute bande passante pour soutenir l'entraînement de modèles avec des centaines de milliards de paramètres.
Meta développe également la famille d'accélérateurs personnalisés Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) pour ses charges de travail internes, tout en continuant à utiliser de grands clusters de GPU Nvidia. Les puces MTIA sont conçues pour optimiser l'inférence et l'entraînement pour les modèles spécifiques de recommandation et de classement de Meta, réduisant la dépendance au matériel tiers.
Controverse
Le média français Mediapart a rapporté qu'en 2022, la société mère de Facebook a utilisé illégalement des œuvres accumulées par le site pirate LibGen pour entraîner son intelligence artificielle. Le rapport a allégué que Meta a utilisé un ensemble de données dérivé de LibGen, un référentiel de livres et d'articles académiques protégés par le droit d'auteur, sans autorisation. Meta n'a pas publiquement confirmé ni nié les détails spécifiques, mais l'incident a mis en lumière des débats en cours sur l'utilisation de matériel protégé par le droit d'auteur dans l'entraînement des grands modèles de langage.
Voir aussi
Références
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Liens externes
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