En onze jours, la fréquentation quotidienne a été multipliée par dix pour atteindre environ 700 000 personnes. Cette croissance expose déjà les fragilités d’une architecture particulièrement coûteuse à déployer à grande échelle.
Meta Muse rencontre ses premières limites
Les données compilées par Similarweb évaluent l’audience de Muse à environ 700 000 utilisateurs actifs quotidiens, contre dix fois moins onze jours auparavant. Le seuil du million n’est donc pas encore atteint, tandis que le service reste limité aux États-Unis et au Canada.
Plusieurs signaux suggèrent pourtant une infrastructure déjà sous tension. Le 9 septembre, Alexander Wang, directeur de l’IA chez Meta, indiquait que l’utilisation initiale avait largement dépassé les projections et que les usagers consommaient environ dix fois plus de ressources que les cohortes de test internes. Meta avait alors réinitialisé l’usage des tokens et relevé les plafonds.
SaaSHub classe actuellement Muse dans un état « dégradé ». Ses contrôles automatisés atteignent encore le service, mais des utilisateurs rapportent des dysfonctionnements, notamment l’impossibilité d’effectuer des recherches.
Un chercheur en IA a également demandé à Muse de créer simultanément 120 sous-agents. Le système n’en a lancé que 33, tandis que les 87 autres tentatives ont échoué. Ce test extrême pointe surtout les limites de la couche d’orchestration et de contrôle lorsque la concurrence augmente fortement.
Une machine virtuelle dédiée à chaque utilisateur
Le problème vient en partie du modèle technique retenu. Meta promet à chaque utilisateur une machine virtuelle isolée comprenant 2 vCPU, 8 Go de RAM et 100 Go de stockage SSD. Cette instance héberge notamment un navigateur cloud capable de parcourir des sites, d’exécuter des tâches en plusieurs étapes et de continuer à travailler après la fermeture de l’application.
Cette isolation doit protéger les données et les identifiants. Un second garde-fou, baptisé Sentinel, surveille continuellement l’environnement et empêche la finalisation d’une transaction sans son approbation ainsi que la confirmation explicite de l’utilisateur.
Des besoins colossaux à 100 millions d’utilisateurs
Une extrapolation à 100 millions d’utilisateurs, niveau envisageable après une ouverture via WhatsApp et Instagram, aboutit à au moins 200 millions de cœurs CPU. Cela représenterait environ 1,58 million de processeurs AMD EPYC à 126 cœurs, et non des Ryzen, dans l’hypothèse théorique où aucune ressource ne serait mutualisée.
Il faudrait également 800 pétaoctets de RAM et 10 000 pétaoctets de SSD, toujours sans partage de charge. Ces chiffres ne constituent donc pas une prévision réaliste du parc matériel final, puisque Meta peut recourir à la mutualisation, à l’allocation dynamique et à différents niveaux de disponibilité. Ils illustrent néanmoins le poids inhabituel d’un agent disposant de son propre environnement persistant.
Meta prépare déjà l’écosystème et la monétisation
Le groupe ne ralentit pas pour autant son déploiement. Un appareil au format porte-clés, nommé Muse Charm, serait en préparation pour interagir avec l’agent, également accessible depuis les lunettes connectées de Meta.
Mark Zuckerberg a indiqué cette semaine que Meta prélèverait une petite commission sur les transactions réalisées par Muse. Le service accorde actuellement jusqu’à 100 millions de tokens gratuits par semaine, avec des abonnements destinés aux utilisateurs intensifs à partir d’environ 20 dollars par mois, soit près de 18 euros hors taxes au taux de change courant.
Le véritable test commencera avec l’intégration aux plateformes grand public du groupe. La mutualisation pourra réduire fortement les besoins théoriques, mais elle entre en tension avec la promesse d’un environnement dédié, isolé et disponible en permanence. À grande échelle, la viabilité de Muse dépendra donc autant de l’efficacité de son orchestration que des performances des modèles eux-mêmes.
Source : Wccftech
