Zuckerberg a dépensé 100 milliards pour le recruter. Ce génie chinois post-1995, qui a conquis l’écran, a utilisé des centaines de milliers de « travailleurs migrants IA » pour devenir milliardaire.

Les génies ne suivent jamais un scénario, surtout dans la Silicon Valley.

L'histoire légendaire de Bill Gates, qui a abandonné ses études pour créer son entreprise, est désormais bien connue. En investissant 14,3 milliards de dollars (102,697 milliards de yuans) dans l'acquisition de Scale AI, fondée par Alexandr Wang, Meta a une fois de plus confirmé cette règle d'or par sa propre expérience.

Selon l'annonce officielle, Alexandr continuera de siéger au conseil d'administration de Scale AI et quittera également son équipe pour rejoindre l'équipe de super intelligence personnellement formée par le PDG de Meta, Zuckerberg.

Après le revers de Llama 4, Meta et Zuckerberg avaient un besoin urgent de revenir. L'urgence était réelle, mais la question était : valait-il vraiment la peine de miser autant sur Alexandr, qui n'avait pas de formation technique ?

Un diplômé du MIT est devenu le roi de l'externalisation de la formation en IA

Alexandr est né en 1997 à Los Alamos, Nouveau-Mexique, États-Unis.

Cet endroit, aussi étrange que cela puisse paraître, était le site principal du « Projet Manhattan » pendant la Seconde Guerre mondiale, et c'est ici qu'est née la bombe atomique. En mémoire d'Alexandr, cette petite ville est entourée de laboratoires nationaux, et le programme quotidien comprend des concerts de musique classique, des cours de sciences d'Halloween sur la physique des basses températures et un patrimoine scientifique omniprésent.

Ses parents, également immigrants chinois, travaillaient comme physiciens nucléaires au Laboratoire national de Los Alamos.

Alexandr a montré un vif intérêt pour les mathématiques dès son plus jeune âge. Enfant, il a remporté le concours de mathématiques MATHCOUNTS et a eu la chance d'aller à Disneyland. C'était la première fois qu'il partait loin de sa vie, et c'est à ce moment-là qu'il est tombé amoureux du plaisir de résoudre des problèmes.

L'intérêt est source de motivation, et il a continué à participer à de nombreuses compétitions. Il a été sélectionné pour les Olympiades américaines de mathématiques en 2013 et pour l'équipe nationale des Olympiades américaines de physique en 2014. Ces expériences ont peut-être jeté les bases de son succès ultérieur.

À l'âge de 17 ans, il a été admis au Massachusetts Institute of Technology (MIT) et a suivi un cours d'apprentissage automatique de niveau supérieur au cours de son premier semestre.

Parallèlement, il n'est pas resté inactif. Il a d'abord travaillé comme ingénieur logiciel chez Addepar et a rejoint Quora quelques mois plus tard. Chez Quora, il a rapidement été promu directeur technique et a dirigé l'équipe pour promouvoir la mise en œuvre de divers indicateurs de l'équipe infrastructure.

En 2016, il a quitté Quora et a rejoint Hudson River Trading en tant que développeur d'algorithmes.

Mais ce qu'il voulait vraiment dans son cœur était de créer une entreprise, alors Alexandr a pris une décision de grande envergure, abandonnant le MIT et rejoignant le célèbre incubateur de startups Y Combinator. Fait peu connu : le PDG de Y Combinator à l'époque était Sam Altman, l'actuel PDG d'OpenAI.

La rumeur dit qu'Alexander a été colocataire d'Altman pendant plusieurs mois.

Il a mentionné plus tard dans une interview qu'il avait dit à ses parents à l'époque : « J'ai dit à mes parents que ce n'était qu'un projet d'été pour moi, et je ne suis jamais retourné à l'école. »

Son expérience chez Quora lui a permis d'acquérir une compréhension approfondie des défis liés à l'infrastructure et à la gestion des données dans les systèmes d'apprentissage automatique, et ce sont ces défis qui ont permis à Scale AI de percer. En 2016, il s'est associé à Lucy Guo, également ancienne employée de Quora, pour cofonder Scale AI, se concentrant sur le travail fondamental, mais méconnu, essentiel au développement de l'IA : fournir des données à grande échelle et de haute qualité, étiquetées par l'homme.

Il existe une longue histoire sur la fondation de Scale AI.

On dit qu'Alexander a compris très tôt que l'IA et l'apprentissage automatique allaient révolutionner le monde. Selon ses propres termes : « Au départ, nous construisions des machines capables de calculer, mais leur permettre d'effectuer des tâches plus complexes exigeant une compréhension quasi humaine a constitué une avancée technologique passionnante. »

Un jour, il a essayé d'installer une caméra dans son réfrigérateur pour savoir si le lait allait bientôt manquer. Quelques semaines plus tard, il s'est rendu compte qu'il ne parvenait pas à obtenir suffisamment de données pour entraîner le système à identifier précisément le contenu du réfrigérateur. Il a alors compris que les données seraient l'un des principaux obstacles aux avancées de l'IA au cours des vingt prochaines années.

À partir de là, il a fondé Scale avec l'objectif de devenir « l'infrastructure de données qui pilote la transformation de l'IA ».

En 2016, ChatGPT était encore loin de devenir populaire. En comparaison, la conduite autonome était alors le sujet le plus brûlant de la Silicon Valley. Scale AI s'est concentrée dès ses débuts sur le développement de la conduite autonome, en fournissant des données de reconnaissance d'images pour les systèmes embarqués et en comblant le manque de données dans l'entraînement visuel de l'IA.

Grâce à ses services d’étiquetage raffinés, Scale AI a progressivement établi une bonne réputation et gagné la confiance des premiers clients.

En tant qu'entrepreneur de 19 ans, il n'est pas facile de se faire une place dans ce secteur. Cependant, Alexandr a adopté une stratégie très pragmatique. Il a apporté son carnet et une démonstration de produit à la conférence CVPR, une conférence de renom sur la vision par ordinateur, et a fait la promotion de ses produits sur chaque stand.

En 2019, Scale AI a reçu un investissement de 100 millions de dollars de Founders Fund, cofondateur de PayPal, Peter Thiel, et est ainsi devenue officiellement une « licorne ». Quelques années plus tard, Scale a reçu un financement supplémentaire de 580 millions de dollars, pour une valorisation de 7,3 milliards de dollars.

Durant cette période, Alexandr et Guo figuraient tous deux dans la catégorie « 30 Under 30 » de Forbes, consacrée aux technologies d'entreprise. Peu de temps après, Guo quitta l'entreprise en raison de divergences de vision produit et de stratégie de développement, et des rumeurs circulaient quant à son expulsion.

Fait intéressant : après que Meta a annoncé l'acquisition de Scale AI, Lucy Guo a également dépassé la chanteuse pop de 35 ans Taylor Swift pour devenir la plus jeune femme milliardaire autodidacte grâce à ses actions dans Scale AI.

Après le départ de Guo, Alexandr a continué à prendre la tête.

Les trois éléments du développement de l'IA sont indissociables des algorithmes, des données et de la puissance de calcul. Les grands modèles de langage (MLL) nécessitent d'énormes ensembles de données pour leur apprentissage. Plus le LLM est grand, plus les données sont précieuses. L'usine d'externalisation des données de Scale AI prend de plus en plus d'importance.

En embauchant des milliers de travailleurs contractuels pour filtrer, étiqueter et nettoyer les données, puis en fournissant ces ensembles de données organisés aux géants de la technologie pour la formation des modèles, la liste des clients de Scale AI couvre les entreprises technologiques et les entreprises traditionnelles, notamment Waymo, Toyota, Honda, Alphabet, Accenture, OpenAI, etc.

Bien sûr, Scale AI n'a pas connu toute sa gloire en cours de route. Après la popularité de ChatGPT, Scale AI a fréquemment fait la une des journaux internationaux. Outre le mythe du jeune génie devenu riche, d'autres informations négatives ont été révélées, comme ses propos outrageants et l'exploitation des travailleurs.

Selon le Washington Post, aux Philippines, l'un des plus grands centres d'externalisation numérique au monde, au moins 10 000 travailleurs fournissent des services d'étiquetage de données pour Scale AI via la plateforme Remotasks.

Cependant, les témoignages de dizaines d'employés actuels et anciens, ainsi que les captures d'écran de la plateforme, les relevés de paiement, les avis internes et autres documents ont révélé que ces travailleurs recevaient des salaires très bas, des paiements retardés, voire annulés sans raison, ce qui est devenu la norme. De plus, les voies de recours sont quasi inexistantes.

En revanche, le chiffre d'affaires de Scale AI en 2024 était d'environ 870 millions de dollars américains et, avant l'acquisition, l'entreprise s'attendait à ce que son chiffre d'affaires double pour atteindre 2 milliards de dollars américains en 2025, avec une valorisation qui devrait atteindre 25 milliards de dollars américains.

14,3 milliards de dollars, une acquisition de talents vertigineuse

Avant 2025, Meta avait toujours été le leader incontesté des modèles open source, jusqu'à l'émergence de DeepSeek en début d'année, qui a bouleversé le rythme de Meta. Il a même été rapporté que des employés de Meta avaient révélé que les salaires des dirigeants de l'entreprise étaient supérieurs aux coûts de formation de DeepSeek.

Le modèle Llama 4, élaboré à la hâte, a été critiqué dans l'opinion publique pour suspicion de tricherie, et la classe d'inférence et le modèle de version à paramètres maximaux n'ont pas été vus depuis longtemps. Avec le retard technologique, la perte de talents et la difficulté de production, même si Yann LeCun, lauréat du prix Turing, est toujours responsable de la recherche en IA, il est difficile d'inverser ce déclin.

Il est difficile de ne pas dire que Meta a connu son heure la plus sombre en avril.

Zuckerberg, qui a choisi l'IA, ne compte naturellement pas freiner son ambition. Son objectif est d'intégrer l'IA à tous les produits de l'entreprise, notamment les lunettes connectées Ray-Ban et les réseaux sociaux tels que Facebook, Instagram et WhatsApp.

L’IA est le lien le plus important entre tous et celui qui ne peut être laissé de côté.

Sur cette base, nous pouvons constater que Meta a récemment activement débauché des personnes. Zuckerberg a personnellement appelé, envoyé des SMS et des courriels à des chercheurs d'entreprises comme OpenAI et Google, et a même proposé des prix à neuf chiffres pour tenter de les débaucher.

Selon The Information, alors que Zuckerberg perdait du terrain face à ses concurrents, il se tournait de plus en plus vers une figure technique atypique pour obtenir des conseils. Il s'agissait bien du protagoniste de cet article : Alexandr Wang.

Le jeune homme de 28 ans a donné à Zuckerberg de nombreux conseils pratiques.

Même Zuckerberg a commencé à citer les retours d'Alexandr sur les questions d'IA lors de réunions internes. Il pensait qu'Alexandr avait une expérience directe de collaboration avec plusieurs laboratoires de recherche en IA et pouvait comprendre précisément le type de données traitées par ces laboratoires et comment optimiser les modèles.

Plus important encore, c'est Zuckerberg lui-même qui a proposé d'embaucher Alexandr pour diriger l'équipe de superintelligence de Meta.

Au cours de l'année écoulée, Zuckerberg a également approché d'autres candidats, tels que le scientifique en chef de l'IA de Google, Koray Kavukcuoglu, et l'ancienne directrice technique d'OpenAI, Mira Murati, mais il est finalement revenu à Alexandr.

L'une des raisons est qu'Alexandr entretient de bonnes relations avec Chris Cox, directeur des produits de Meta, et d'autres cadres supérieurs. Bien que Scale AI ne soit pas directement impliquée dans le développement de modèles d'IA de pointe, la compréhension d'Alexandr du développement du secteur et sa maîtrise des compétences de base ont gagné la confiance de Zuckerberg.

De plus, le chiffre d'affaires de Scale AI, qui s'élève à 870 millions de dollars l'année dernière, démontre pleinement ses capacités commerciales exceptionnelles.

Rien de nouveau sous le soleil. Cette acquisition est essentiellement une acquisition de talents classique de type Silicon Valley. Les grandes entreprises utilisent le terme « acquisition » pour embaucher les fondateurs et les principaux collaborateurs d'une startup, et l'entreprise acquise cesse souvent ses activités initiales après la transaction.

La Silicon Valley n’est pas étrangère à ce modèle d’acquisition, mais la vague de l’IA a stimulé le développement fulgurant de ce modèle.

Microsoft a acquis la startup d'IA Inflection pour 650 millions de dollars en « frais de licence », essentiellement pour embaucher le fondateur Mustafa Suleyman et son équipe ; Google a acquis la « licence de coopération » de Character.AI pour 2,7 milliards de dollars, en se concentrant également sur son fondateur Noam Shazeer et son personnel technique clé.

L’acquisition de Scale par Meta suit essentiellement le même scénario.

Cette acquisition est la deuxième plus importante de l'histoire de Meta, après celle de WhatsApp pour 22 milliards de dollars la même année. Pour Meta, dont les réserves de trésorerie dépassent 70 milliards de dollars, échanger de l'argent contre des talents et obtenir l'effet d'acheter des os de cheval avec beaucoup d'or ne semble pas être une perte.

Il ne fait aucun doute que la nouvelle de l’acquisition de Scale AI par Meta a secoué l’ensemble du secteur.

D'une part, cette décision apportera de riches rendements aux actionnaires de Scale AI – les premiers investisseurs, notamment Accel, Index Ventures, Founders Fund, etc., conserveront leurs actions restantes tout en encaissant une partie de l'argent.

D'autre part, l'implication d'une entreprise aussi importante a également suscité des inquiétudes parmi d'autres clients de Scale AI, notamment quant à savoir si Scale AI perdra la neutralité de la plateforme après avoir été acquise par Meta, et il existe un risque de fuite de données clients vers Meta.

Selon les dernières nouvelles, Google envisage de mettre un terme définitif à sa collaboration avec Scale AI. Les services de données initialement prévus pour l'entraînement de son modèle Gemini de nouvelle génération, d'une valeur d'environ 150 à 200 millions de dollars américains, seront transférés à d'autres fournisseurs. Les dirigeants d'OpenAI ont également déclaré publiquement qu'ils ne souhaitaient pas que de telles acquisitions par des géants détruisent l'écosystème de l'IA. Si les parties s'excluent mutuellement, cela ralentira le rythme de l'innovation dans le secteur.

Dans le même temps, les concurrents ont profité de la situation.

Le PDG de la société d'annotation de données Labelbox a déclaré publiquement qu'il était prévu de retirer un grand nombre de contrats clients à Scale cette année ; le PDG de Handshake a même déclaré qu'après la publication de la nouvelle de l'acquisition de Meta, la demande des clients a doublé du jour au lendemain.

Bien que la valorisation de Scale ait atteint un nouveau sommet avec le soutien de Meta, la manière d'apaiser les clients et de maintenir la neutralité de la plateforme de services de données seront les principaux défis auxquels l'entreprise devra faire face ensuite.

En tant qu'acquéreur, on ne sait pas encore si Meta peut réellement renverser la situation avec cette acquisition.

La série Llama n'a pas encore totalement récupéré, et des concurrents comme OpenAI, Google et Anthropic restent forts. Meta doit intégrer l'IA à la matrice sociale et les capacités de raisonnement sur de nouveaux matériels tels que les lunettes connectées, tout en prenant en compte l'expérience produit, le recrutement de talents et le pouvoir du discours écologique.

L’arrivée d’Alexandre pourrait être un tournant, ou bien simplement un autre pari coûteux mais décevant.

Pour l’instant, ce ne sont que des paris.

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