Chez Meta, des salariés gonflaient leur usage de l’IA pour être bien notés
L’entreprise évaluait ses ingénieurs sur la quantité d’intelligence artificielle qu’ils consommaient. Résultat : une course aux compteurs. La mesure vient d’être retirée des entretiens annuels.
Le 2 septembre, deux dirigeants de Meta ont envoyé aux équipes techniques une version révisée des critères d’évaluation. Deux éléments disparaissent : les tableaux de bord d’adoption de l’IA, et le décompte de jetons (les unités de texte facturées chaque fois qu’on interroge un modèle). Ces indicateurs entraient jusqu’ici dans la note de performance annuelle, celle qui décide des promotions et des augmentations.
Le problème est apparu très vite. Des salariés se sont mis à solliciter les outils plus souvent, non pour travailler mieux, mais pour faire monter leur compteur. Un ingénieur a monté un classement interne des plus gros consommateurs, avec des titres honorifiques à la clé. Le mot « tokenmaxxing » a circulé dans les couloirs : maximiser sa consommation pour bien figurer. La nouvelle formulation est plus sobre, un résultat « peut être obtenu avec l’aide de l’IA ou par d’autres moyens », et les consignes qui imposaient tel outil pour telle tâche ont été supprimées.
L’IA reste encouragée chez Meta, qui déploie en parallèle son agent interne baptisé Hatch. Ce qui change, c’est l’objet de la mesure. Compter les requêtes revient à mesurer l’effort, jamais le résultat, et un indicateur d’effort finit toujours par être joué par ceux qu’il note. Si vous voulez suivre l’IA dans votre équipe, la question utile n’est pas combien de fois l’outil a été ouvert, mais quelle tâche a disparu du planning depuis qu’il est arrivé.