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Les entreprises commencent à reconsidérer l'utilisation et la productivité de l'IA à l'approche des échéances de facturation
- Les entreprises qui ont passé des mois à encourager une utilisation maximale de l'IA réduisent désormais drastiquement leurs dépenses après avoir constaté que la consommation de jetons n'est pas corrélée à la productivité.
- Ce repli menace la croissance des revenus d'OpenAI et d'Anthropic, qui dépendent toutes deux de la consommation de jetons d'entreprise pour justifier leur valorisation.
- Le secteur passe d'une mesure de l'adoption de l'IA basée sur le volume d'utilisation à une exigence de retours sur investissement mesurables.
Les entreprises qui ont passé l'année dernière à inciter leurs employés à utiliser les outils d'IA le plus activement possible peinent désormais à en maîtriser les coûts.
Les directeurs financiers exigent désormais des retours sur investissement mesurables concernant les factures d'API sans cesse croissantes, ce qui menace les prévisions de croissance d'OpenAI, d'Anthropic et d'autres grands fournisseurs de modèles de langage.
Pourquoi les entreprises réduisent-elles soudainement leurs dépenses en IA ?
Les entreprises réduisent désormais leurs dépenses en IA, les directeurs financiers exigeant des justifications face à l'explosion des factures d'API. Ce revirement marque la fin de ce que le secteur a surnommé le « tokenmaxxing », et la correction se fait rapidement sentir.
Amazon a récemment supprimé un tableau de bord interne qui tracl'utilisation de l'IA par les employés, la direction ayant conclu que le système générait davantage de tâches répétitives automatisées que de résultats utiles. « N'utilisez pas l'IA simplement pour le plaisir de l'utiliser », a déclaré un vice-président senior d'Amazon au personnel.
Uber a épuisé son budget de développement d'IA prévu pour 2026 en seulement quatre mois. Meta a alors envoyé une note interne à environ 6 000 employés, signalant une « augmentation exponentielle » de l'utilisation de l'IA et les avertissant que l'entreprise risquait des milliards de dollars de coûts internes liés à cette technologie. Depuis, Uber a plafonné les dépenses mensuelles de 1 500 $ par employé pour les outils de développement d'IA.
Le géant du conseil Accenture avait déjà averti ses employés qu'ils risquaient de « perdre des opportunités de promotion » s'ils n'adoptaient pas les outils d'IA. Désormais, Accenture tente d'empêcher son personnel d'utiliser l'IA pour des tâches triviales.
Un enregistrement audio d'une réunion interne a fuité, révélant qu'un cadre d'Accenture déclarait que les dépenses en IA étaient « devenues très imprévisibles ». Ce même cadre a ajouté que les directions financières, opérationnelles et informatiques se demandaient encore si les investissements réalisés étaient rentables
Adam McDaniel et Markus Eisele d'International Business Machines (IBM) ont soutenu dans une analyse récente que la minimisation des jetons est tout aussi mauvaise que la maximisation des jetons, car les deux font de la consommation de jetons l'objectif principal plutôt que de se concentrer sur les résultats commerciaux.
IBM préconise ce qu'elle appelle « l'optimisation de la valeur », qui consiste à mesurer les tâches accomplies, le temps gagné et les reprises évitées plutôt que les jetons consommés.
La réduction des dépenses en IA a-t-elle déjà des répercussions sur les entreprises ?
OpenAI et Anthropic ont fondé leurs plans de croissance sur l'idée que les entreprises continueraient à consommer de plus en plus de jetons.
OpenAI a franchi la barre des 25 milliards de dollars de chiffre d'affaires annuel en début d'année, et sa valorisation atteint 1 000 milliards de dollars, tandis qu'Anthropic est valorisée de quelques milliards de dollars de moins. Les deux entreprises investissent massivement dans la cash de calcul, la recherche et le recrutement, tout en misant sur l'adoption par les entreprises pour assurer leur rentabilité.
Mais les entreprises réservent déjà leurs modèles phares onéreux aux tâches complexes et utilisent des alternatives plus petites et moins coûteuses pour les tâches courantes. Certaines migrent leurs charges de travail vers des modèles open source fonctionnant sur leur propre infrastructure sans frais par jeton.
Selon les prévisions d'IDC, d'ici 2028, 70 % des entreprises leaders en IA utiliseront plusieurs modèles plutôt qu'un seul fournisseur. L'IA deviendrait alors un produit de base, les fournisseurs se faisant concurrence sur les prix plutôt que sur les seules capacités.
Le problème financier est loin d'être résolu. Même le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a reconnu que le coût de l'IA était devenu un « enjeu majeur » pour les clients cette année.
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FAQ
Qu'est-ce que le tokenmaxxing ?
Le « tokenmaxxing » consiste à maximiser l'utilisation de l'IA au sein d'une organisation, souvent tracpar des classements internes et des indicateurs d'utilisation, en partant du principe qu'une consommation plus élevée engendrerait de meilleurs résultats. Des entreprises comme Amazon et Meta ont depuis abandonné ces classements après avoir constaté qu'une utilisation intensive ne se traduisait pas par des gains de productivité proportionnels.
Pourquoi les entreprises réduisent-elles leurs dépenses en IA ?
Après des mois de factures imprévisibles et en forte hausse, les directeurs financiers et les dirigeants exigent des retours sur investissement mesurables en IA. Selon le responsable de la stratégie d'IA chez Accenture, les dépenses en IA sont devenues « un élément important de la structure des coûts », tandis que les dirigeants s'interrogent sur la pertinence de ces dépenses au regard de la valeur ajoutée.
Comment le repli des dépenses des entreprises affecte-t-il OpenAI et Anthropic ?
Les deux entreprises ont bâti leur croissance sur une consommation croissante de tokens par les entreprises. OpenAI a dépassé les 3,4 milliards de dollars de chiffre d'affaires annuel et Anthropic est valorisée à environ 18 milliards de dollars. Toutefois, si les clients se tournent vers des modèles moins coûteux, des alternatives open source ou réduisent les déploiements dont le retour sur investissement est incertain, la croissance du chiffre d'affaires nécessaire à la justification de leur valorisation pourrait ralentir.
Hannah Collymore
Hannah est rédactrice et éditrice, forte d'une expérience de près de dix ans dans la rédaction de blogs et la couverture d'événements liés aux cryptomonnaies. Chez Cryptopolitan, elle contribue à la page d'actualités en rédigeant des articles et en analysant les dernières évolutions de la finance décentralisée DeFi, des comptes gérés par les utilisateurs (RWA), de la réglementation des cryptomonnaies, de l'intelligence artificielle (IA) et des technologies de pointe. Elle est diplômée en administration des affaires de l'université Arcadia.
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