Meta annonce un plan de suppression de 10 % de ses effectifs

• Afin de renforcer son efficacité, l’entreprise prévoit de supprimer environ 10 % de ses effectifs, soit près de 8 000 postes
• Le plan de réduction d’effectifs a été dévoilé dans une note interne envoyée aux employés, et les licenciements devraient avoir lieu le 20 mai
• En plus de cette réduction, l’entreprise a également décidé de ne pas pourvoir 6 000 postes vacants qu’elle prévoyait initialement de recruter
• Cette mesure vise à améliorer l’efficacité opérationnelle tout en compensant la hausse des dépenses en IA
• Aucun détail supplémentaire n’a été fourni sur les critères de réduction par division ni sur les équipes concernées, les informations publiées se concentrant pour l’instant sur l’ampleur globale des suppressions de postes et leur calendrier

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Réactions sur Hacker News

• Honnêtement, je pense que Meta a énormément surrecruté
  En rencontrant directement certains ingénieurs de Meta, j’ai souvent eu l’impression que leur périmètre était trop limité, voire quasiment fictif, si bien qu’ils ne pouvaient pas expliquer clairement ce qu’ils faisaient, n’avaient pas creusé leur stack en profondeur, ou avaient du mal à résoudre des questions de conception de bon sens dès qu’on sortait un peu des problèmes d’entretien classiques
  Il y a évidemment beaucoup de gens brillants et compétents, et c’est aussi vrai que Meta a construit des systèmes impressionnants, mais au final l’explication la plus plausible reste qu’il y avait trop de personnes pour trop peu de travail
  Ces dernières années, il ne serait pas surprenant que le ratio temps en réunion / temps à coder par personne ait fortement grimpé

  • Je me demande si ça parle bien des ingénieurs Meta licenciés cette fois
    Chez Meta, on apprend souvent d’abord à emballer et vendre l’importance de son travail
  • Les effectifs de Meta restent environ 10 % au-dessus de la fin 2021, et l’entreprise a toujours moins de la moitié des employés de Google ou Apple, et environ un tiers de ceux de Microsoft
    Donc si la situation de Meta est grave, on peut aussi en déduire que celle des autres Big Tech l’est encore plus
  • Je me demande d’abord si ce jugement vient d’une expérience réelle d’entretien avec des ingénieurs Meta, ou si c’est juste une supposition
  • Parmi les personnes licenciées, il y en avait beaucoup qui travaillaient sur des missions réellement critiques
    J’en faisais partie
  • C’est le genre de chose qui arrive souvent quand une direction incompétente continue à empiler des recrutements en cascade
    Quelqu’un arrive à un poste important, mais tout ce qu’il sait faire, c’est déléguer la responsabilité ou recruter des subordonnés sur lesquels s’appuyer, puis ces subordonnés ont eux-mêmes besoin de headcount sous eux, et au final même les équipes d’IC finissent par enfler
    On appelle souvent ça de l’empire building, mais en réalité c’est surtout de l’incompétence

• Certaines entreprises sont si grandes qu’on perd complètement le sens des proportions
  Rien que le nombre de personnes licenciées aujourd’hui représente plusieurs fois l’effectif total de la plus grosse entreprise où j’ai travaillé

  • Les entreprises gigantesques fonctionnent vraiment comme un monde à part
    Rien qu’en prenant la cantine comme exemple, c’est presque une petite entreprise à elle seule : il faut des gens pour créer, tester, déployer et exploiter une app de commande de repas, d’autres pour maintenir le backend et les serveurs, d’autres encore pour intégrer et gérer le système de paiement, alors que rien de tout ça n’est directement lié au cœur de métier
    C’est comme si une autre grande entreprise vivait à l’intérieur de la première
  • Vu de l’extérieur, on ne sait presque rien de ce que faisaient les personnes licenciées, ni même de qui elles étaient
  • Le fonctionnement interne ressemble souvent davantage à un gouvernement ou à l’armée qu’à une entreprise ordinaire

• Si on a déjà passé la boucle d’entretiens chez Meta, on comprend à quel point ça peut être inefficace sur le long terme
  C’est une méthode très large pour passer les candidats au crible, donc beaucoup de gens l’ont sûrement vécue : le candidat essaie péniblement de montrer ses compétences et son expérience dans 6 ou 7 entretiens de 38 minutes, tandis que l’intervieweur se focalise sur une grille de signaux prédéfinis
  Puis, une fois la personne recrutée, savoir si elle va réellement bien performer dans une équipe donnée semble presque relever du pile ou face

  • Mon expérience a été complètement différente
    J’ai eu quelques questions techniques lors du screening recruteur, puis une discussion plus longue, un coding screen et un arch deep dive
    L’ensemble du processus était très professionnel, et toutes les personnes que j’ai rencontrées donnaient vraiment l’impression de vouloir ma réussite
    C’était peut-être du jeu d’acteur, mais du point de vue du candidat, ce genre d’attitude aide pas mal
    Mes entretiens datent de 2020/2021, donc ça a peut-être changé depuis
  • Du coup, je serais curieux de savoir ce que tu considères comme la meilleure combinaison d’entretien
    Si on pose la question à des amis cols bleus, ils diront qu’il suffit de voir quelqu’un une fois pendant trois bières, et si on la pose à des gens mariés, ils diront que la phase de séduction et l’onboarding ressemblent à plusieurs rendez-vous étalés sur des années
    En tant qu’EM, j’étais plutôt favorable à un processus de 3 à 6 heures avec éventuellement un take-home, vu l’investissement financier et en attention que cela représente, tandis qu’en tant qu’IC, je préférais montrer un portfolio GitHub et un CV, puis régler ça rapidement en 1 à 2 heures
    Il doit bien y avoir un juste milieu, et je serais curieux d’avoir ton avis
  • Les entretiens courts ont l’avantage de forcer la concentration sur des questions à fort signal
    C’est mieux que de diluer plein de questions faciles sur une heure entière
    En revanche, je trouve dommage que l’ensemble du processus donne une impression aussi sèche et mécanique
  • J’y vois le résultat d’une optimisation pour l’équité et la cohérence
    Il faut gérer un très grand nombre de candidats aux parcours extrêmement variés, donc un processus standardisé est nécessaire
    Ce n’est pas parfait, mais la logique se tient, et une fois l’entretien réussi, il y a aussi l’étape de team matching, donc l’affectation n’est pas totalement aléatoire
  • À une époque, on exigeait même un NDA rien que pour passer l’entretien, ce que j’avais trouvé assez insultant et absurde
    Du coup, je suis simplement resté dans mon poste existant en Big Tech

• Est-ce que c’est le résultat de ce moment où Zuck disait avoir dépensé 80 milliards de dollars dans la mauvaise direction tout en affirmant qu’il « assumerait entièrement la responsabilité » ?

  • Assumer la responsabilité ne veut pas dire payer des gens à ne rien faire

• Je n’en ferais pas une lecture trop large
  En ce moment, l’économie semble assez fragile à cause de la flambée des prix de l’énergie et des problèmes d’approvisionnement ; le choc arrive d’abord sur l’industrie, le fret et le transport, mais comme ces secteurs ne sont pas petits, l’impact finit par se diffuser à l’économie mondiale
  Dans le nord de l’Europe où je vis, il y a déjà des licenciements dans ces secteurs, et les banques relèvent aussi leurs taux à l’avance en prévision de l’inflation, ce qui rend à la fois le crédit aux particuliers et le financement industriel plus coûteux
  Si cette dynamique continue, plusieurs zones économiques pourraient continuer à se contracter ou voir la situation empirer

  • J’ai vraiment du mal à comprendre les hausses de taux en ce moment
    Avec les prix de l’énergie et les licenciements, la capacité de consommation va déjà fortement diminuer, donc on a l’impression que les banques centrales sur-réagissent cette fois parce qu’elles se sont tellement trompées la dernière fois sur l’inflation

• Je m’attendais à 20 % de licenciements, comme ce qui circulait il y a quelques semaines
  Et je pense toujours que le jour où Mark décidera de lâcher ce poids, on apprendra aussi l’abandon des casques Quest

  • J’ai du mal à croire que ce soit la fin
    Vu la trajectoire de Meta ces dernières années, d’autres licenciements restent tout à fait possibles
    Côté Quest, l’équipe Horizon Worlds a déjà subi une grosse vague de coupes au début de l’année, autour de 1 000 personnes, et c’était distinct de ces 10 %
  • Ce serait dommage qu’ils abandonnent Quest
    Je ne l’ai jamais essayé moi-même, mais la technologie devient vraiment de plus en plus impressionnante, et je pourrais acheter la nouvelle génération quand elle sortira
  • D’après l’article Reuters cité plus haut, si je me souviens bien, il était question de 10 % le 20 mai, puis d’autres réductions d’effectifs tout au long de 2026
  • Certains voient un scénario 10 % en mai, 10 % en novembre

• Il est intéressant, et presque honnête, qu’ils n’aient pas maquillé cette décision en succès interne d’efficacité grâce à l’IA
  Bien sûr, ils veulent être plus efficaces et l’IA joue sûrement un rôle, mais ils n’ont pas proclamé la victoire à l’avance
  Cela dit, il y a un vrai problème économique en arrière-plan
  Les taux ont monté, le coût des investissements IA est élevé, et chaque dollar investi dans une entreprise doit aujourd’hui générer un rendement supérieur à celui d’il y a cinq ans, puisqu’il faut le comparer au simple fait d’acheter des bons du Trésor
  Et pour l’instant, Meta n’est pas à la hauteur de cette attente
  Malgré tout, pour moi ça n’excuse rien
  On dirait pratiquement un aveu de défaite, une décision de couper des emplois et d’abandonner pour soutenir le cours de l’action
  Meta a les données utilisateurs, les ambitions IA, la distribution et la marque
  Alors que le monde est en train d’être reconfiguré, ils pourraient faire n’importe quoi ; au lieu de ça, ils se contentent de supprimer des postes, maximiser les profits et battre en retraite
  Ça ressemble à un choix dicté par la peur

  • Les licenciements sont quelque chose de très courant dans les entreprises
    Je ne vois pas pourquoi il faudrait qualifier ça de lâche
    Sinon, ça reviendrait à dire qu’elles n’auraient jamais dû recruter au départ
  • Ces très grandes entreprises suivent souvent un schéma où, après des licenciements massifs, elles recrutent de nouveau de manière importante dans les 6 à 18 mois
  • Dire ouvertement aujourd’hui que l’IA remplace des emplois humains et provoque des licenciements serait très mauvais en termes d’image et politiquement
    Que ce soit vrai ou non, la plupart des entreprises ne le diraient pas ainsi, même si c’était le cas
    Certaines se sont déjà pris un retour de bâton en formulant les choses de cette manière, et pour des entreprises très visibles comme Meta ou Microsoft, ce serait encore plus vrai
    Microsoft a lui aussi récemment annoncé vouloir réduire ses effectifs d’environ 7 % via des buyouts et autres mesures, et après avoir supprimé 15 000 postes en 2025, l’entreprise compte encore autour de 210 000 salariés
  • Sans les détails, c’est peut-être une interprétation exagérée
    Meta licenciait probablement déjà autour de 5 % par an dans le cadre de la gestion de la performance, et le reste pourrait ne pas être lié à l’IA mais à des activités peu rentables dans lesquelles l’entreprise ne veut plus investir, comme une réduction de la voilure dans la VR
  • En réalité, on peut aussi se demander ce qu’il leur reste encore à faire à ce stade
    Les opportunités sont limitées

• Oracle et Amazon semblent suivre une dynamique similaire, comme si les grands groupes entraient en mode réduction des coûts avant une mauvaise nouvelle
  Et cette mauvaise nouvelle n’est pas forcément l’IA elle-même

  • Je pense justement que l’histoire de l’IA est la bonne
    Simplement, le message serait plutôt : « l’IA rapporte moins d’argent que prévu, mais ne vous inquiétez pas, on a compensé les pertes en supprimant suffisamment de postes »

• Quand on regarde layoffs.fyi en ce moment, l’ambiance n’est pas bonne

  • Mais je me demande si ce site recense vraiment toutes les réductions d’effectifs
    Si une entreprise réduit lentement ses effectifs via des PIP ou l’attrition naturelle, tout en cessant simplement de recruter, l’ampleur de la baisse totale peut passer inaperçue
    Il faudrait au fond un meilleur indicateur de l’évolution nette des effectifs

• Si davantage d’ingénieurs se retrouvent à chercher un emploi, je me demande si la qualité des candidatures YC va monter
  Ce serait assez jubilatoire de voir des anciens de grands groupes viser les points faibles des énormes SaaS incumbents

  • En réalité, c’est ce qui devrait se passer
    Si les outils d’IA rendent vraiment la création de choses plus facile, on devrait voir apparaître en masse de nouvelles startups capables de résoudre des problèmes qui étaient auparavant trop difficiles ou trop coûteux à traiter
    Je le vois directement dans la startup de 20 personnes où je suis depuis un an
    Ce n’est pas la nôtre, mais nous travaillons sur des problèmes de rapprochement financier pour de très grandes entreprises de mon pays, et nous pouvons désormais construire quelque chose qui, auparavant, n’aurait tout simplement pas pu passer à l’échelle
    J’aimerais voir davantage de super startups B2B et B2C qui s’attaquent à la santé, à l’usage du temps et aux problèmes d’argent