INTELLIGENCE ARTIFICIELLE-À l'approche des introductions en bourse, les discussions sur l'IA portent désormais sur les coûts et les jetons

information fournie par Reuters •03/06/2026 à 22:26

((Traduction automatisée par Reuters à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA générative, veuillez vous référer à l'avertissement suivant: https://bit.ly/rtrsauto)) par Kenrick Cai

La course à l'introduction en bourse dans le secteur de l'IA est officiellement lancée. Anthropic a pris une longueur d'avance lundi en déposant discrètement une demande d'introduction en bourse avant son rival OpenAI. Cette annonce intervient alors que SpaceX, qui a lié la plupart de ses perspectives de croissance à l'IA, prévoit d'entrer en bourse la semaine prochaine. La société dirigée par Elon Musk vise une levée de fonds de 75 milliards de dollars pour une valorisation de 1 750 milliards de dollars , un chiffre qui la classerait instantanément parmi les entreprises les plus valorisées au monde, a rapporté Reuters dans deux scoops publiés mardi.

Elles créent une situation sans précédent à Wall Street — un trio d’introductions en bourse potentiellement phares, d’une valeur de plusieurs milliers de milliards de dollars — qui constituera le test le plus décisif à ce jour pour l’appétit des investisseurs en matière d’IA.

Les semaines à venir pourraient également marquer la fin de certains commentaires sans retenue de la part des dirigeants de ces entreprises, notamment Sam Altman d’OpenAI et Dario Amodei d’Anthropic. Les règles relatives aux introductions en bourse ont tendance à restreindre ce genre de choses. Quiconque se souvient de l’introduction en bourse de Google en 2004 se rappellera peut-être comment une interview accordée à Playboy par ses fondateurs a failli faire capoter le processus en enfreignant les exigences de la « période de silence » de la SEC. Le franc-parler de Musk pourrait affecter (link https://www.reuters.com/legal/transactional/when-ipos-go-wrong-spacex-ai-firms-face-delicate-process-2026-06-03/)

l’entrée en bourse de SpaceX; il a déjà essuyé des critiques pour avoir partagé publiquement des détails sur un accord commercial avec Anthropic qui s’écartait du dossier d’introduction en bourse de SpaceX.

Pour l’instant, cependant, les discussions ne se sont pas arrêtées. Mardi, Altman est apparu dans un livestream d’OpenAI pour annoncer l’intégration de sa plateforme de codage Codex dans ChatGPT. Il s’agissait de la dernière initiative de l’entreprise pour prendre de l’élan sur le marché des entreprises, où Anthropic a connu un succès massif qui l’a aidée à rattraper son rival en termes de valorisation, de chiffre d’affaires et d’autres indicateurs.

Mais ce qui a le plus retenu l'attention dans les commentaires d'Altman, ce n'était pas la mise à jour du produit, mais ce sur quoi il compte se concentrer ensuite: les coûts. Et plus précisément, les “tokens”.

Poursuivez votre lecture pour découvrir pourquoi les tokens sont devenus un indicateur encore plus important que le nombre d'utilisateurs pour mesurer la performance commerciale de l'IA — et comment ils pourraient influencer la course à l'introduction en bourse.

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TOKENMAXXING

Si vous essayez de comprendre comment les entreprises d'IA gagnent réellement de l'argent, les jetons commencent à avoir plus d'importance que le nombre d'utilisateurs qui interagissent avec un modèle d'IA donné.

À un niveau élémentaire, les jetons ne sont que des unités de données. Ils mesurent la quantité de travail effectuée par un modèle lorsqu’il traite une requête. Mais en termes commerciaux, ils sont devenus un indicateur de l’utilisation et, surtout, des revenus. La croissance fulgurante d’Anthropic, bien que son chatbot Claude soit devancé par ChatGPT en termes d’utilisation par les consommateurs, peut être attribuée au fait que les développeurs utilisent les jetons à des taux des dizaines de fois supérieurs à ceux du consommateur moyen.

Cela a propulsé sa plateforme de codage Claude Code vers des milliards de dollars de chiffre d’affaires. L’annonce faite hier par Altman concernant Codex est la dernière tentative d’OpenAI pour rattraper son retard. En termes simples, les laboratoires d’IA tirent profit de l’intensité avec laquelle leurs utilisateurs expérimentés interagissent avec la technologie, plutôt que du simple nombre d’utilisateurs. Mais cette flambée attire également l’attention sur les coûts d’une consommation aussi effrénée. Lors du livestream de mardi, Altman a laissé entendre que les développeurs qui se vantaient de dépenser la totalité de leur budget annuel de jetons en un trimestre frisaient le mème. En mars, le directeur général de Nvidia, Jensen Huang, a proposé lors d’une conférence de l’entreprise que les ingénieurs soient rémunérés en jetons dans le cadre de leur rémunération.

“Si cet ingénieur payé 500 000 dollars ne consommait pas au moins 250 000 dollars de jetons, je serais profondément inquiet,” a ajouté Huang lors d’une intervention dans un podcast à peu près à la même période.

Altman a déclaré que l’utilisateur le plus assidu parmi les employés d’OpenAI avait fait passer sa consommation de jetons de 100 000 par mois à 100 milliards au cours des 6,5 dernières années. Cela représente une multiplication par un million.

Mais le vent commence à tourner. On observe une réaction de plus en plus vive face à cette utilisation massive de jetons, ainsi qu’un malaise croissant parmi les entreprises qui, malgré une croissance vertigineuse des revenus, doivent en réalité en assumer la facture.

Cette panique s’explique en partie par le fait que les chefs d’entreprise ont du mal à suivre l’utilisation de l’IA, a déclaré à Reuters Russell Kaplan, président de la start-up de codage Cognition.

Certaines entreprises qui s'efforcent de mesurer la valeur de leurs investissements en IA se sont trop appuyées sur l'utilisation des tokens, a déclaré M. Kaplan. Mais cet indicateur ne permet pas d'estimer aussi bien les gains de revenus pour les utilisateurs que pour les fournisseurs de modèles.

En d'autres termes, ce n'est pas parce que vous utilisez davantage l'IA que vous en tirez davantage de bénéfices.

“Il ne faut pas maximiser l’utilisation des jetons pour le simple plaisir de le faire,” a déclaré M. Kaplan.

Cette préoccupation commence à se refléter dans la manière dont les entreprises abordent plus largement les dépenses en IA. Ce qui n’était qu’un poste budgétaire mineur il y a peu est désormais un sujet de discussion récurrent dans les salles de réunion. M. Altman l’a reconnu, soulignant qu’OpenAI accorde désormais davantage d’attention aux coûts.

Google, qui se lance également à la conquête des entreprises, a utilisé cet argument précis pour convaincre les entreprises de passer à son modèle Gemini plutôt qu’à des options concurrentes plus coûteuses.

“Nous avons entendu dire que de nombreuses entreprises avaient déjà épuisé leur budget annuel de jetons; nous ne sommes qu’en mai,” a déclaré Pichai lors du discours d’ouverture de la conférence annuelle des développeurs I/O de Google. Les entreprises les plus avancées en matière d’IA pourraient économiser plus d’un milliard de dollars par an, a déclaré Pichai, si elles transféraient la majorité de leurs charges de travail vers Google.

Tout cela plante un décor intéressant pour la vague d’introductions en bourse à venir.

Les investisseurs ne se contenteront pas de parier sur ceux qui ont le plus d’utilisateurs ou les modèles les plus spectaculaires. Ils poseront une question plus fondamentale: qui gagne réellement de l’argent, et à quel prix?

De plus en plus, la réponse à cette question pourrait se résumer aux jetons.