Meta entre dans la bataille des développeurs : lance un nouvel agent de code face à Anthropic et OpenAI

Meta entre dans l'arène des outils de programmation basés sur l'intelligence artificielle et lance Muse Code, un nouvel agent de code conçu pour concurrencer les outils d'entreprises d'IA de premier plan comme Anthropic et OpenAI. Le nouvel outil permet aux développeurs de s'appuyer sur un agent autonome pour effectuer des tâches d'ingénierie logicielle, allant de la planification des changements de code à l'écriture, au test et à la vérification des résultats.

Muse Code est l'un des premiers lancements significatifs sous la direction d'Alexander Wong, responsable du domaine de l'intelligence artificielle chez Meta et dirigeant des activités de Meta Superintelligence Labs, responsable du développement des modèles de base de l'entreprise. Wong a rejoint Meta l'année dernière dans le cadre de la démarche du PDG de l'entreprise, Mark Zuckerberg, visant à renforcer le domaine de l'IA après des critiques sur le rythme de progression de l'entreprise par rapport à ses concurrents.

« Il peut être installé avec une seule commande, puis utilisé pour effectuer des tâches complètes d'ingénierie logicielle dans une grande variété d'utilisations : planifier des changements, écrire du code et vérifier les résultats », a déclaré Wong dans une interview.

Le lancement de Muse Code intervient dans un contexte de lutte croissante entre les géants de la technologie pour le contrôle du marché des outils d'IA pour les développeurs. L'outil de Meta rejoint des produits comme Claude Code d'Anthropic et Codex d'OpenAI, qui permettent aux développeurs de créer des applications et de gérer des processus de développement via une interface basée sur des agents d'IA. Le nouvel outil est disponible à ce stade en version de prévisualisation et fonctionne aux côtés du dernier modèle d'intelligence artificielle de l'entreprise, Muse Spark 1.2.

Wong n'a pas communiqué de données d'utilisation concernant les modèles Muse Spark, mais a déclaré que « l'adoption a été impressionnante et forte ». Selon lui, le dernier modèle Muse Spark a été développé parallèlement à Muse Code, ce qui a permis d'améliorer les performances de codage du système.

Meta choisit de concurrencer principalement par le prix. Les développeurs pourront utiliser Muse Code selon un modèle de paiement à l'utilisation, parallèlement à un forfait moins cher destiné aux contributeurs. Wong a affirmé que ce forfait serait « plus de 10 fois moins cher que le niveau de paiement à l'utilisation ». Cependant, les utilisateurs du forfait bon marché devront accepter que Meta utilise leurs données pour améliorer le modèle.

Selon Wong, l'entreprise n'essaie pas nécessairement de battre Anthropic et OpenAI en termes de capacités, mais plutôt de différencier ses produits par un coût inférieur. « Nous différencions le nouvel outil de codage et la famille de modèles Muse Spark par le prix », a-t-il déclaré.

Au cœur de Muse Code se trouve un mécanisme appelé harness — une enveloppe permettant aux développeurs de gérer des modèles d'IA adaptés à différents projets logiciels. Le service sera disponible via la page développeurs de Meta, où l'entreprise propose également un accès à l'interface API du modèle Muse Spark, ainsi que via la plateforme OpenRouter qui héberge une variété de modèles d'IA.

Meta a également commencé à accepter les demandes pour un service de rétention de données zéro (zero-data retention), où les données des développeurs ne seront pas conservées pour l'amélioration des modèles. « C'est une capacité organisationnelle significative qui est importante pour de nombreux utilisateurs », a déclaré Wong.

Cette démarche intervient à une période où Meta continue d'injecter des investissements massifs dans les infrastructures d'IA, notamment les centres de données et les systèmes informatiques. L'entreprise tente de transformer ces investissements en un nouveau moteur de croissance, bien qu'actuellement environ 98 % de ses revenus proviennent toujours de la publicité en ligne basée sur l'analyse des données des utilisateurs.