Le « roi du raisonnement » de Google s'en va aussi chez Meta, recruté à l'origine par Fei-Fei Li

marsbitPublié le 2026-06-26Dernière mise à jour le 2026-06-26

Résumé

Un cerveau de la recherche en IA quitte Google pour Meta, accentuant l’exode des talents du géant technologique. Dengyong Zhou (Denny Zhou), chercheur clé chez Google DeepMind souvent qualifié de « roi du raisonnement » pour ses contributions fondamentales aux modèles de langage (comme le Chain-of-Thought), a quitté Google de manière discrète il y a quatre mois pour rejoindre Meta en tant que scientifique chercheur. Son recrutement initial par Google en 2017 était lié à Fei-Fei Li et au centre de recherche Google AI en Chine. Ce départ s’inscrit dans une série de pertes majeures pour Google DeepMind récemment : - Noam Shazeer, co-auteur du Transformer, a quitté Google pour OpenAI. - John Jumper, lauréat du Nobel et responsable d’AlphaFold, a rejoint Anthropic. - D’autres contributeurs clés de Gemini, comme Jonas Adler et Alexander Pritzel, sont également partis pour Anthropic. Parallèlement, Meta renforce ses rangs en embauchant également Dawn Song, experte renommée en sécurité IA, et son équipe de Virtue AI. Un rapport de The Information suggère que les tensions internes chez Google pourraient expliquer en partie ces départs. L’entreprise aurait réorganisé ses priorités au profit d’une « équipe de choc » (Strike Team) dédiée au codage IA, visant à combler son retard face à Anthropic et OpenAI dans ce domaine lucratif. Cette focalisation sur les applications commerciales immédiates, au détriment de projets de recherche plus fondamentaux comme les « modèles du monde » (wor...

La « fuite des cerveaux » de Google gagne encore en importance.

On vient de découvrir que l'homme considéré comme le « roi du raisonnement » de DeepMind – Zhou Dengyong (Denny Zhou) – a quitté Google depuis un certain temps.

Il travaille désormais pour Meta, en tant que chercheur scientifique au sein de MSL.

Le processus s'est déroulé avec une grande discrétion. Pas de longue lettre d'adieu, pas d'annonce tonitruante de Meta. Sans la mise à jour discrète des informations sur son profil LinkedIn, le monde extérieur ignorerait encore que ce talent a changé de maison.

Et en réalité, il travaille déjà discrètement chez Meta depuis quatre mois, bien avant que les départs de Noam Shazeer pour OpenAI et du lauréat du prix Nobel John Jumper pour Anthropic ne fassent les gros titres.

Le tremblement de terre des talents chez Google a peut-être commencé bien plus tôt et est resté bien plus caché que ce que les tendances des réseaux sociaux laissent paraître.

Et The Information, dans un récent reportage, a finalement levé le voile sur la réalité cruelle derrière cette série de changements de personnel –

La nouvelle unité d'assaut « AI Coding » (Codage IA) de Google s'arroge férocement la priorité interne.

Qui est Zhou Dengyong ?

Zhou Dengyong, le premier en matière de raisonnement chez Google.

D'une certaine manière, ce « premier en raisonnement », c'est Fei-Fei Li qui l'a aidé à le recruter pour Google.

Zhou Dengyong travaillait à l'origine chez Microsoft, pendant près de 11 ans.

C'est plus tard, attiré par le projet du centre Google AI en Chine, qu'il est passé de Microsoft à Google.

Et ce projet, c'est Fei-Fei Li qui en était à l'initiative.

Qui aurait pensé qu'il y resterait plus de huit ans ?

Il a rejoint Google Brain en 2017, a créé de ses propres mains l'équipe de raisonnement, qui a ensuite été intégrée à l'équipe Gemini de Google DeepMind après la fusion.

En huit ans, Zhou Dengyong a apporté des contributions majeures à des travaux fondamentaux sur les LLM comme CoT (Chain of Thought), Self-Consistency, Least-to-Most Prompting, etc., avec plus de 128 000 citations sur Google Scholar.

Lors du Google I/O 2022, Sundar Pichai est monté sur scène en personne pour expliquer les progrès de la recherche en raisonnement, qui reposaient sur les travaux de l'équipe de Zhou Dengyong.

Docteur en IA de l'Académie chinoise des sciences, il est un talent polyvalent rare tant dans le monde universitaire que dans l'industrie.

Et maintenant, cette personne est chez Meta.

Meta en profite pleinement

Parallèlement, Meta vient d'accueillir un autre atout de poids.

La professeure de l'UC Berkeley Song Xiaodong (Dawn Song) a officiellement rejoint l'entreprise en tant que vice-présidente de la recherche en IA pour le MSL de Meta.

Song Xiaodong, surnommée la « mère de la sécurité ».

L'une des chercheuses les plus citées dans le domaine de la sécurité informatique, avec environ 169 000+ citations sur Google Scholar. Elle a apporté des contributions fondatrices dans des domaines comme l'analyse de programmes, la sécurité binaire, la recherche cryptographique, avant de se tourner pleinement vers la sécurité de l'IA et l'IA de confiance.

Licence à l'Université Tsinghua, master à la CMU, doctorat à l'UC Berkeley... et professeure à Berkeley depuis 19 ans.

En 2024, elle a fondé Virtue AI, qui développe des infrastructures de sécurité IA pour les entreprises, et a établi des partenariats avec plusieurs laboratoires d'IA de pointe.

Aujourd'hui, toute l'équipe est intégrée à Meta, y compris Song Xiaodong et les deux autres cofondateurs.

Il faut reconnaître que Meta est d'une efficacité redoutable ces derniers temps en matière de recrutement. Apparemment, miser sur la « recherche » reste plus attractif pour les talents.

Google, qu'est-ce qui se passe ???

Quand OpenAI, Anthropic, et même Meta, une autre grande entreprise de l'ère internet, accueillent de nouveaux talents avec joie –

Google, lui, continue de perdre du sang.

Le 18 juin, Noam Shazeer a annoncé son départ pour OpenAI.

Ce nom n'a pas besoin de présentation. L'un des auteurs principaux du célèbre article « Attention Is All You Need » de 2017, qui a déclenché toute l'ère de l'IA. En 2021, il a quitté Google pour fonder Character.AI. En 2024, Google a dépensé 2,7 milliards de dollars pour racheter l'entreprise et lui-même, lui confiant la co-direction de Gemini.

Résultat : en moins de deux ans, il est retourné chez OpenAI.

Une personne rachetée pour 2,7 milliards de dollars, et Google n'a même pas pu la retenir deux ans.

Le 19 juin, John Jumper a annoncé son départ pour Anthropic.

Vice-président de DeepMind, l'un des cadres clés promus personnellement par Demis Hassabis – seulement six mois après son doctorat, on lui a confié la lourde responsabilité de diriger l'équipe AlphaFold.

En 2024, lui et Hassabis ont reçu conjointement le prix Nobel de chimie pour les travaux révolutionnaires d'AlphaFold sur la prédiction de la structure des protéines.

Mais aujourd'hui, le lauréat du prix Nobel a choisi la concurrence.

Après ces deux coups durs, Google continue de perdre du sang.

Le 24 juin, deux nouveaux noms ont été ajoutés à la « liste des départs » de Google : Jonas Adler et Alexander Pritzel.

Tous deux sont des contributeurs clés de Gemini. Adler est responsable de l'orientation de la programmation IA chez Google, Pritzel travaille sur le pré-entraînement. Tous deux ont participé aux recherches sur AlphaFold et étaient collègues de John Jumper.

Leur destination : également Anthropic.

Google, qu'est-ce qui se passe vraiment ??

Une explication est qu'Anthropic et OpenAI sont tout simplement trop « attractifs » financièrement, se préparant tous deux à entrer en bourse.

Pour un chercheur de haut niveau, un paquet d'actions Pre-IPO peut être plus attractif que n'importe quelle proposition salariale de Google.

Mais l'argent n'est en fin de compte qu'une force d'attraction.

Et la force de répulsion ?

Le dernier indice : Google arme à fond sa « strike team » (équipe d'assaut) AI Coding (Codage IA).

Cette équipe d'assaut a été créée il y a environ deux mois. L'équipe est prestigieuse, incluant non seulement le CTO de DeepMind Koray Kavukcuoglu, mais même le cofondateur Sergey Brin s'est impliqué personnellement.

Brin a écrit avec un sentiment d'urgence dans une note interne :

Pour gagner la dernière ligne droite, nous devons combler de toute urgence l'écart en matière d'Agent et faire de Gemini le principal acteur du Codage.

Aujourd'hui, l'anxiété de Brin a reçu une réponse – Les pouvoirs de l'équipe d'assaut AI Coding de Google ont été considérablement augmentés.

Selon un rapport de The Information, le « Midtraining » (formation intermédiaire ?) a été intégré au champ de recherche de cette équipe d'assaut, qui ne se concentre plus uniquement sur l'optimisation technique au niveau des Agents.

Qu'est-ce que cela signifie ?

Traduction : Google est en train de restructurer la méthode d'entraînement de Gemini en donnant la priorité absolue à l'indicateur « Coding ».

Et cette orientation est sans aucun doute très différente de la voie de l'AGI basée sur un « modèle du monde » (world model) initialement envisagée par Hassabis et de nombreux chercheurs de DeepMind.

Auprès de deux personnes proches de DeepMind, QuantumBit (le média) a appris qu'il y avait effectivement des conflits internes :

1. Les progrès sur le modèle du monde ne sont pas très satisfaisants, et il est possible qu'on décide de ne plus le faire pour l'instant.

2. Gemini a beaucoup de travail à faire, le leadership technique doit se concentrer, et l'équipe a besoin d'être réorganisée.

En combinant cela avec les nombreux indices déjà publics, la vérité devient peut-être un peu plus claire.

Anthropic a renversé la donne grâce au scénario de programmation, OpenAI en a également profité par la suite... La valeur commerciale de la voie du « Coding » a été prouvée à plusieurs reprises.

En revanche, le modèle du monde dans le récit de DeepMind ne montre toujours pas de retour sur investissement commercial, et les progrès techniques eux-mêmes ont rencontré des obstacles.

À la croisée de ces deux voies, la décision est simple –

Le Coding est roi, réajuster l'allocation des ressources de calcul, et donner la priorité absolue à tous les besoins de la Strike Team.

Et cela fait écho à la raison du départ de l'auteur de Transformer, Noam Shazeer, récemment révélée :

Mes allocations de ressources de calcul ont été attribuées à une autre équipe.

Tiens, cette intrigue, on l'a déjà vue quelque part, non ??

Liens de référence :

[1]https://www.axios.com/2026/06/25/meta-hires-virtue-ai-founders-security

[2]https://www.theinformation.com/articles/google-revamps-new-ai-coding-strike-team-amid-struggle-catch-anthropic?rc=ji9vez

[3]https://dawnsong.io/

Cet article provient du compte public WeChat « QuantumBit », auteur : Jay

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Questions liées

QQui est Denny Zhou et pourquoi son départ de Google vers Meta est-il significatif ?

ADenny Zhou, surnommé le 'roi du raisonnement' de DeepMind, est un chercheur scientifique renommé qui a passé plus de huit ans chez Google, où il a créé l'équipe de raisonnement et contribué de manière significative aux travaux fondamentaux sur les LLM. Son départ discret vers Meta, où il occupe désormais un poste de scientifique chercheur, est significatif car il illustre la fuite des talents de Google vers ses concurrents, un phénomène qui semble plus étendu et plus précoce que ce qui est visible publiquement.

QQuels sont les principaux mouvements de personnel de Google vers d'autres entreprises mentionnés dans l'article ?

AL'article mentionne plusieurs départs clés de Google : Noam Shazeer, co-auteur du Transformer, parti pour OpenAI ; John Jumper, lauréat du prix Nobel et vice-président de DeepMind, parti pour Anthropic ; ainsi que Jonas Adler et Alexander Pritzel, contributeurs clés de Gemini, également partis pour Anthropic. Ces pertes s'ajoutent à celle de Denny Zhou, parti pour Meta.

QQuelle est la raison suggérée dans l'article pour expliquer la fuite des talents de Google ?

AL'article suggère que, au-delà de l'attrait financier des offres de sociétés pré-IPO comme Anthropic et OpenAI, une raison interne importante est la réorientation stratégique de Google. La création d'une 'équipe de frappe' (Strike Team) prioritaire dédiée au codage AI, qui bénéficie de ressources et de quotas de calcul réaffectés, entre en conflit avec la vision originelle de DeepMind axée sur un 'modèle du monde' pour l'AGI. Cette priorisation du codage au détriment d'autres projets de recherche pousserait certains chercheurs à partir.

QQui est Dawn Song et quel est son nouveau rôle chez Meta ?

ADawn Song (Song Xiaodong) est une professeure renommée de l'UC Berkeley, souvent appelée la 'marraine de la sécurité'. Spécialiste de la sécurité informatique et de l'IA de confiance, elle a cofondé Virtue AI. Elle rejoint désormais Meta en tant que vice-présidente de la recherche en IA au sein du MSL (Meta's Fundamental AI Research team), et toute son équipe de Virtue AI est intégrée avec elle.

QQuel est l'objectif principal de la 'Strike Team' (équipe de frappe) de codage AI de Google selon l'article ?

ASelon l'article, l'objectif principal de la 'Strike Team' de Google est de combler d'urgence l'écart en matière d'agentivité de l'IA et de faire de Gemini le principal moteur en matière de codage. Cette équipe, soutenue par des dirigeants de haut niveau dont le cofondateur Sergey Brin, a vu ses prérogatives étendues pour inclure non seulement l'optimisation technique au niveau des agents, mais aussi des aspects du pré-entraînement des modèles (midtraining), indiquant une réorientation majeure des priorités de développement de Gemini vers les capacités de codage.

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384 vues totalesPublié le 2024.12.17Mis à jour le 2024.12.17

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Agent S se présente comme un cadre agentique ouvert révolutionnaire, spécifiquement conçu pour relever trois défis fondamentaux dans l'automatisation des tâches informatiques : Acquisition de connaissances spécifiques au domaine : Le cadre apprend intelligemment à partir de diverses sources de connaissances externes et d'expériences internes. Cette approche double lui permet de construire un riche répertoire de connaissances spécifiques au domaine, améliorant ainsi sa performance dans l'exécution des tâches. Planification sur de longs horizons de tâches : Agent S utilise une planification hiérarchique augmentée par l'expérience, une approche stratégique qui facilite la décomposition et l'exécution efficaces de tâches complexes. Cette fonctionnalité améliore considérablement sa capacité à gérer plusieurs sous-tâches de manière efficace et efficiente. Gestion d'interfaces dynamiques et non uniformes : Le projet introduit l'Interface Agent-Ordinateur (ACI), une solution innovante qui améliore l'interaction entre les agents et les utilisateurs. En utilisant des Modèles de Langage Multimodaux de Grande Taille (MLLMs), Agent S peut naviguer et manipuler sans effort diverses interfaces graphiques. Grâce à ces fonctionnalités pionnières, Agent S fournit un cadre robuste qui aborde les complexités impliquées dans l'automatisation de l'interaction humaine avec les machines, préparant le terrain pour d'innombrables applications en IA et au-delà. Qui est le créateur d'Agent S ? Bien que le concept d'Agent S soit fondamentalement innovant, des informations spécifiques sur son créateur restent insaisissables. Le créateur est actuellement inconnu, ce qui souligne soit le stade naissant du projet, soit le choix stratégique de garder les membres fondateurs sous le radar. Quoi qu'il en soit, l'accent reste mis sur les capacités et le potentiel du cadre. Qui sont les investisseurs d'Agent S ? Étant donné qu'Agent S est relativement nouveau dans l'écosystème cryptographique, des informations détaillées concernant ses investisseurs et soutiens financiers ne sont pas explicitement documentées. Le manque d'aperçus publiquement disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant le projet soulève des questions sur sa structure de financement et sa feuille de route de développement. Comprendre le soutien est crucial pour évaluer la durabilité du projet et son impact potentiel sur le marché. Comment fonctionne Agent S ? Au cœur d'Agent S se trouve une technologie de pointe qui lui permet de fonctionner efficacement dans divers environnements. Son modèle opérationnel est construit autour de plusieurs caractéristiques clés : Interaction homme-ordinateur semblable à l'humain : Le cadre offre une planification IA avancée, s'efforçant de rendre les interactions avec les ordinateurs plus intuitives. En imitant le comportement humain dans l'exécution des tâches, il promet d'élever l'expérience utilisateur. Mémoire narrative : Utilisée pour tirer parti des expériences de haut niveau, Agent S utilise la mémoire narrative pour suivre les historiques de tâches, améliorant ainsi ses processus de prise de décision. Mémoire épisodique : Cette fonctionnalité fournit aux utilisateurs un accompagnement étape par étape, permettant au cadre d'offrir un soutien contextuel au fur et à mesure que les tâches se déroulent. Support pour OpenACI : Avec la capacité de fonctionner localement, Agent S permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs interactions et flux de travail, s'alignant avec l'éthique décentralisée de Web3. Intégration facile avec des API externes : Sa polyvalence et sa compatibilité avec diverses plateformes IA garantissent qu'Agent S peut s'intégrer sans effort dans des écosystèmes technologiques existants, en faisant un choix attrayant pour les développeurs et les organisations. Ces fonctionnalités contribuent collectivement à la position unique d'Agent S dans l'espace crypto, alors qu'il automatise des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que le projet évolue, ses applications potentielles dans Web3 pourraient redéfinir la manière dont les interactions numériques se déroulent. Chronologie d'Agent S Le développement et les jalons d'Agent S peuvent être encapsulés dans une chronologie qui met en évidence ses événements significatifs : 27 septembre 2024 : Le concept d'Agent S a été lancé dans un document de recherche complet intitulé “Un cadre agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain”, présentant les bases du projet. 10 octobre 2024 : Le document de recherche a été rendu publiquement disponible sur arXiv, offrant une exploration approfondie du cadre et de son évaluation de performance basée sur le benchmark OSWorld. 12 octobre 2024 : Une présentation vidéo a été publiée, fournissant un aperçu visuel des capacités et des caractéristiques d'Agent S, engageant davantage les utilisateurs et investisseurs potentiels. Ces jalons dans la chronologie illustrent non seulement les progrès d'Agent S, mais indiquent également son engagement envers la transparence et l'engagement communautaire. Points clés sur Agent S Alors que le cadre Agent S continue d'évoluer, plusieurs attributs clés se distinguent, soulignant sa nature innovante et son potentiel : Cadre innovant : Conçu pour offrir une utilisation intuitive des ordinateurs semblable à l'interaction humaine, Agent S propose une approche nouvelle de l'automatisation des tâches. Interaction autonome : La capacité d'interagir de manière autonome avec les ordinateurs via une interface graphique signifie un bond vers des solutions informatiques plus intelligentes et efficaces. Automatisation des tâches complexes : Avec sa méthodologie robuste, il peut automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes, rendant les processus plus rapides et moins sujets aux erreurs. Amélioration continue : Les mécanismes d'apprentissage permettent à Agent S de s'améliorer grâce à ses expériences passées, améliorant continuellement sa performance et son efficacité. Polyvalence : Son adaptabilité à travers différents environnements d'exploitation comme OSWorld et WindowsAgentArena garantit qu'il peut servir un large éventail d'applications. Alors qu'Agent S se positionne dans le paysage Web3 et crypto, son potentiel à améliorer les capacités d'interaction et à automatiser les processus représente une avancée significative dans les technologies IA. Grâce à son cadre innovant, Agent S incarne l'avenir des interactions numériques, promettant une expérience plus fluide et efficace pour les utilisateurs à travers divers secteurs. Conclusion Agent S représente un saut audacieux en avant dans le mariage de l'IA et de Web3, avec la capacité de redéfinir notre interaction avec la technologie. Bien qu'il soit encore à ses débuts, les possibilités de son application sont vastes et convaincantes. Grâce à son cadre complet abordant des défis critiques, Agent S vise à mettre les interactions autonomes au premier plan de l'expérience numérique. À mesure que nous plongeons plus profondément dans les domaines des cryptomonnaies et de la décentralisation, des projets comme Agent S joueront sans aucun doute un rôle crucial dans la façon dont la technologie et la collaboration homme-machine évolueront à l'avenir.

1.1k vues totalesPublié le 2025.01.14Mis à jour le 2025.01.14

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2.3k vues totalesPublié le 2025.01.15Mis à jour le 2026.06.02

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