Meta AI désigne l'assistant conversationnel développé par Meta, intégré à WhatsApp, Instagram et Messenger. Il repose sur les modèles Llama et permet de répondre à des questions, générer du texte ou des images directement dans les apps Meta.
Meta intègre l'IA dans Facebook via un nouveau mode de recherche exploitant les publications publiques. La plateforme promet des réponses plus rapides aux requêtes utilisateurs.
Meta réassigne 7 000 employés après une restructuration en mai (10% de réductions). Zuckerberg reconnaît des erreurs dans la transition de la main-d'œuvre IA et cherche de nouveaux rôles pour les employés affectés à l'entraînement de modèles.
Meta fait face à des coûts IA internes atteignant les milliards de dollars. À partir de 2027, un système de gouvernance des tokens via un tableau de bord « AI Gateway » limitera la consommation. Le CTO Andrew Bosworth critique le « tokenmaxxing » : l'usage de tokens seul ne mesure pas l'impact réel.
L'UE ordonne à Meta de permettre aux chatbots IA concurrents d'accéder gratuitement à WhatsApp. Cette décision s'inscrit dans l'application du Digital Markets Act visant à réduire les pratiques anticoncurrentielles des grandes plateformes technologiques.
Le fil d'actualité de Meta AI génère du contenu problématique : faux drames, clickbait et contenus trompeurs. Les utilisateurs sont confus sur la nature réelle de l'assistant et sa fiabilité.
Meta développe Hatch, un agent IA payant pouvant coûter jusqu'à 200$/mois. L'outil exécute des tâches (création d'outils, planification, emails) à partir de descriptions en langage naturel. Premier produit IA payant de Meta, destiné à diversifier les revenus au-delà de la publicité.
Wired découvre du code de reconnaissance faciale caché dans l'application IA de Meta. Le code n'était pas documenté publiquement, soulevant des questions sur la transparence de Meta concernant ses capacités de vision et ses pratiques de collecte de données.
Meta lance Business Agent, un agent IA pour automatiser les ventes et le support client sur ses plateformes. L'outil traite plus d'un milliard de conversations quotidiennes entre entreprises et consommateurs.
Meta ajuste son initiative MCI (Model Capability Initiative) suite à des critiques internes d'employés. L'entreprise renforce les protections concernant le suivi des gestes des salariés utilisés pour entraîner ses modèles IA.
Des cybercriminels ont exploité une faille du chatbot Meta AI pour accéder aux comptes Instagram de célébrités. Meta a corrigé la vulnérabilité après découverte de l'incident.
Des hackers ont exploité le chatbot IA de support Meta pour accéder à des comptes Instagram haut-profil. En demandant simplement au bot de lier une nouvelle adresse email au compte cible, ils ont contourné l'intégralité du processus de récupération de compte. Meta avait connecté son système de support à une IA capable d'exécuter des changements de compte en une seule requête.
Des hackers ont exploité Meta AI pour obtenir l'accès à des comptes Instagram. La vulnérabilité a permis de contourner les protections de sécurité du système d'IA de Meta.
Meta prépare des appareils portables IA : un pendentif IA et des lunettes « supersensing » pour l'entreprise. Après des milliards investis en IA sans retour commercial significatif, la stratégie open-source n'a pas décollé. Meta pivote vers le matériel.
Meta lance des offres payantes sur Instagram, Facebook et WhatsApp à l'échelle mondiale, tout en développant une offre IA payante distincte. Zuckerberg monétise enfin ses investissements massifs en IA.
Meta lance Forum, une application de discussions communautaires rivale de Reddit, intégrant des réponses générées par IA pour revitaliser les groupes Facebook.
Meta publie le code et les checkpoints de SAM 3 (Segment Anything Model 3). Le repo inclut l'inférence, le fine-tuning et des notebooks d'exemple pour la segmentation d'images.
Le projet Heretic a reçu une mise en demeure légale de Meta concernant des dérivés du modèle Llama. Le projet a supprimé les poids de modèle des dépôts contrôlés et diversifie son infrastructure avec des miroirs sur Codeberg et d'autres plateformes pour préserver l'accès indépendamment des fournisseurs de services.
Meta lance Llama 4 Maverick et Scout sur Hugging Face. Maverick est un modèle haute performance pour tâches complexes, Scout un modèle léger optimisé pour l'efficacité. Les deux sont disponibles sur la plateforme Hugging Face.
Meta lance Llama 3.1 en trois tailles (405B, 70B, 8B) avec support multilingue et contexte étendu. Les modèles supportent 128k tokens et couvrent 8 langues. Disponibles en open-source via Hugging Face.
Meta publie CyberSecEval 2, un framework d'évaluation complet pour mesurer les risques de cybersécurité et les capacités des LLM. L'outil teste la génération de code malveillant, l'exploitation de vulnérabilités et la défense contre les attaques sur des modèles comme Llama.
Meta lance Llama 3, un nouveau modèle de langage open-source. Le modèle est disponible en plusieurs tailles et démontre des performances compétitives sur les benchmarks standards.
Meta lance Code Llama, une variante de Llama 2 spécialisée dans la génération de code. Le modèle supporte plusieurs langages de programmation et offre des performances comparables aux outils existants pour la complétion et la génération de code.
Hugging Face lance un déploiement simplifié de MusicGen via Inference Endpoints. Les utilisateurs peuvent générer de la musique sans gérer l'infrastructure, avec support des modèles Meta et intégration API directe.
Meta lance Llama 2, un modèle de langage open-source disponible sur Hugging Face. Le modèle est proposé en plusieurs tailles et peut être utilisé gratuitement pour la recherche et les applications commerciales.
Hugging Face intègre fastText à son Hub. La plateforme open-source de Meta pour l'embedding de texte et la classification devient accessible via l'écosystème Hugging Face, facilitant le partage et le déploiement de modèles fastText.