Une IA moins chère, c'est mieux : la flambée des coûts redéfinit la manière dont les entreprises choisissent leurs modèles

information fournie par Reuters •29/06/2026 à 12:15

((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))

* La tarification à l'utilisation rend les dépenses liées à l'IA imprévisibles, malgré la baisse du cours des jetons

* Selon les estimations de Gartner, les coûts de développement en IA dépasseront le salaire moyen d’un développeur d’ici 2028

* Les modèles chinois ne coûtent que 18 centimes par million de jetons, contre une moyenne de 4 dollars pour les modèles haut de gamme, selon Citi

par Aditya Soni

Les modèles d’IA puissants et coûteux de la Silicon Valley sont devenus une nécessité pour les entreprises qui souhaitent se préparer pour l’avenir. Mais aujourd’hui, un nombre croissant de directeurs généraux du secteur technologique affirment que des options moins onéreuses seraient essentielles pour favoriser leur adoption à plus grande échelle.

Des dirigeants de premier plan, tels que Satya Nadella, de Microsoft ( MSFT.O ), Nikesh Arora, de Palo Alto Networks ( PANW.O ), et Brian Armstrong, de Coinbase Global ( COIN.O ), ont déclaré que des modèles plus petits et moins coûteux pouvaient répondre à une grande partie des besoins des entreprises.

Ce point de vue résulte d’une réévaluation au sein des entreprises qui, jusqu’à récemment, encourageaient une utilisation intensive des outils d’IA, considérant souvent l’augmentation de la consommation comme un indicateur de productivité, un phénomène surnommé "tokenmaxxing" . Aujourd’hui, ces factures commencent à peser lourdement.

Les prix des "tokens" – les unités utilisées pour mesurer l’utilisation de l’IA – sont en baisse, mais le coût de réalisation d’une tâche augmente à mesure que les entreprises d’IA passent d’abonnements forfaitaires à une tarification basée sur l’utilisation. Les entreprises se retrouvent ainsi confrontées à des factures imprévisibles et souvent plus élevées, car l’utilisation par tâche devient plus difficile à estimer.

Uber UBER.N , par exemple, a épuisé l’intégralité de son budget IA pour 2026 en seulement quatre mois, après que ses employés se sont précipités pour adopter des outils de codage basés sur l’IA, forçant la direction à plafonner l’utilisation, selon certaines informations (link https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-02/uber-caps-usage-of-ai-tools-like-claude-code-to-cut-costs).

"Le changement de modèle de licence a pris beaucoup de monde par surprise", a déclaré Harold Byun, directeur général de BlueRock, une start-up qui aide les entreprises à exploiter leurs systèmes d’IA en toute sécurité. "Immédiatement après cela, nous avons reçu un certain nombre de signalements de clients indiquant un pic de 20 % à 30 % en termes de dépassement de budget."

LES ENTREPRISES S’INQUIÈTENT DE FACTURES EXORBITANTES

À mesure que les entreprises recourent davantage à l’IA, leurs coûts dépassent les estimations initiales, car les tâches impliquent désormais davantage d’étapes, de données et des entrées plus longues.

Gartner estime que les coûts de codage liés à l’IA dépasseront le salaire moyen d’un développeur d’ici 2028, tandis qu’une enquête menée par le cabinet d’études révèle que les trois quarts des dirigeants prévoient une hausse de leurs budgets technologiques cette année, près de la moitié d’entre eux anticipant même des hausses à deux chiffres.

Cela a conduit les entreprises à adopter des modèles moins coûteux et à se tourner vers des outils de routage tels qu’OpenRouter, une place de marché dédiée à l’IA, afin d’attribuer les tâches au système le plus rentable tout en réservant les modèles haut de gamme aux travaux complexes tels que le codage.

Selon une note de Citi, la part des jetons open source traités sur OpenRouter a bondi à 65 % en juin, contre 34 % en janvier.

Cela devrait profiter aux créateurs de modèles open source tels que la société chinoise DeepSeek, qui ont été largement adoptés par les start-ups mais ont peiné à percer auprès des grandes entreprises en raison de préoccupations liées à la sécurité.

"Si vous voulez conquérir le marché des entreprises, vous devriez fixer les prix des jetons à l’avance", a écrit Arora, de Palo Alto Networks, sur X la semaine dernière, exhortant les laboratoires d’IA à facturer dès aujourd’hui à leurs clients les tarifs plus bas que les jetons devraient atteindre dans quelques années.

OpenAI semble s’adapter à cette évolution. Le créateur de ChatGPT envisagerait en effet d’importantes baisses de prix, notamment sur l’utilisation des jetons, en prévision de mesures similaires de la part de son concurrent Anthropic.

Toutefois, le passage à des modèles moins coûteux pourrait nuire à la croissance de leur chiffre d’affaires, d’autant plus qu’ils se préparent à d’éventuelles introductions en Bourse.

"Une dynamique de guerre des prix s’installera entre OpenAI et Anthropic, alors que les deux sociétés s’affrontent pour être la première à entrer en Bourse", a déclaré Christopher Brown, conseiller financier spécialisé dans la gestion de patrimoine privé chez Synovus Securities, qui détient des actions dans plusieurs grandes entreprises technologiques.

Les valeurs technologiques ont subi une vague de ventes pendant une grande partie de la semaine dernière, les investisseurs réévaluant les valorisations des entreprises d’IA alors que les doutes quant au retour sur investissement de ces dépenses massives étaient aggravés par les faibles performances post-introduction en Bourse de SpaceX et par des informations selon lesquelles OpenAI pourrait retarder son introduction en Bourse.

L'OPEN SOURCE ET LES MODÈLES CHINOIS ATTIRENT L'ATTENTION

La flambée des coûts pousse de plus en plus d’entreprises à se tourner vers des modèles open source, notamment des alternatives chinoises moins coûteuses. Les quatre modèles les plus populaires sur OpenRouter sont tous chinois, DeepSeek occupant la première place.

Les modèles chinois comblent leur retard en termes de performances par rapport aux meilleurs modèles américains, tout en ne facturant que 18 centimes par million de jetons, contre 4 dollars en moyenne pour les modèles de pointe, selon la note de Citi.

"Ils (modèles open source) avaient auparavant plus d’un an de retard (par rapport aux principaux modèles d’IA). Aujourd’hui, on estime probablement qu’ils ont environ quatre mois de retard. Et cet écart continuera de se réduire", a déclaré M. Byun, de BlueRock.

Pourtant, certains analystes ont estimé que les inquiétudes concernant la sécurité des modèles chinois risquaient de freiner leur adoption par les entreprises, en particulier dans des secteurs sensibles tels que la cybersécurité.

Ils s’attendent plutôt à ce que les entreprises suivent le modèle du cloud computing, en se tournant vers plusieurs fournisseurs à la recherche de la solution la mieux adaptée et du meilleur prix.

Les modèles open source démontrent qu’ils sont "aussi performants à 90 % pour 10 % du prix", a déclaré Val Bercovici, directeur de l’IA chez WEKA, une entreprise qui aide les sociétés à exploiter des modèles d’IA plus rapidement et à moindre coût. "Nous n’avons pas besoin de dépenser des ressources précieuses à chaque étape du processus."