La course à l’intelligence artificielle se heurte à une nouvelle réalité : avoir les meilleurs modèles ne suffit plus, encore faut-il disposer de la puissance de calcul nécessaire pour les faire fonctionner.
C’est dans ce contexte que Google a limité l’accès de Meta à ses modèles Gemini. D’après des informations du Financial Times, le groupe de Mark Zuckerberg avait demandé davantage de capacité de calcul que Google n’était en mesure de lui fournir, entraînant des retards dans plusieurs projets internes de Meta.
Meta contrainte de revoir ses priorités
Google aurait informé Meta, dès le mois de mars, qu’il ne pourrait pas répondre à l’ensemble de sa demande. Si d’autres clients de Google Cloud ont également été concernés, Meta est celui qui a subi les plus fortes restrictions en raison de son utilisation intensive des modèles Gemini.
Face à cette situation, l’entreprise aurait demandé à ses équipes d’optimiser leur consommation de « tokens », les unités utilisées pour mesurer l’usage des modèles d’intelligence artificielle. Certains projets auraient ainsi été ralentis ou repensés afin de limiter les besoins en calcul.
La nouvelle bataille de l’IA se joue dans les infrastructures
Cette affaire révèle un changement majeur dans l’industrie. Pendant longtemps, la compétition portait principalement sur les performances des modèles. Désormais, elle se joue aussi sur les infrastructures capables de les faire tourner.
Malgré des investissements de plusieurs dizaines de milliards de dollars dans les centres de données, les puces et les réseaux électriques, les grands groupes technologiques peinent encore à répondre à l’explosion de la demande. Google lui-même reconnaît que le manque de capacité freine le développement de son activité cloud.
Le paradoxe est d’autant plus frappant que Meta développe ses propres modèles d’IA avec la famille Llama. Pourtant, l’entreprise continue de s’appuyer sur Gemini pour certains usages internes, notamment dans la modération de contenus, les outils destinés aux annonceurs ou encore certains assistants utilisés par ses équipes.
Cette situation montre que, dans la course à l’intelligence artificielle, les géants de la tech sont à la fois concurrents… et dépendants les uns des autres.
