Pour piloter le coût de l’IA, métier, DSI et achats doivent partager un même indicateur
Uber, Disney, Meta et GitHub montrent comment la facturation au jeton bouscule les budgets, et pourquoi métier, DSI et achats doivent piloter ensemble.
Par
Mélanie Guyot
En bref
- Uber a épuisé son budget IA annuel en quatre mois, puis plafonné chaque outil à 1 500 dollars par mois et par salarié.
- GitHub, Salesforce, Intercom et SAP facturent désormais l’IA à l’usage, chacun avec sa propre unité.
- Gartner évoque un paradoxe de l’inférence : un modèle de raisonnement agentique multiplie au moins par cinq le coût d’une tâche.
- Le blog GreenSI propose de répartir la facture entre volume, intensité et prix.
Plus les entreprises utilisent l’IA, moins elles savent ce que cette consommation leur rapporte. C’est la tension que pointe un billet du blog GreenSI publié par ZDNet France : le jeton, ou token, est devenu le compteur des dépenses informatiques, et piloter l’IA en production suppose une équation unique portée par trois responsables distincts. Ce texte constitue le troisième épisode d’une série consacrée à la manière dont l’IA générative recompose l’industrie du logiciel.
Quand la consommation se prend pour de la productivité
Chez Uber, 95 % des 5 000 ingénieurs se servent chaque mois d’outils de code agentiques tels que Claude Code ou Cursor. Bloomberg a révélé en juin le garde-fou retenu, assorti d’une procédure de dérogation. Mais l’aveu le plus parlant vient du directeur des opérations.
« très difficile de tracer une ligne »
Andrew Macdonald, directeur des opérations d’Uber, à propos du lien entre statistiques d’usage et 25 % de fonctionnalités utiles en plus pour les clients
Ailleurs, le compteur est devenu un jeu. Au printemps, Disney a mis en place un tableau de bord qui classe ses salariés selon leurs requêtes et leurs tokens ; Business Insider rapporte qu’un employé a cumulé près de 460 000 requêtes Claude en neuf jours. Amazon s’est fixé pour objectif que plus de 80 % de ses développeurs recourent à l’IA chaque semaine, et le Financial Times décrit des agents fabriqués sans utilité, seulement pour monter dans le classement maison. Meta a fini par abandonner ses classements au profit de budgets par division, alors que le New York Times parle de centaines de millions de dollars versés chaque mois à Anthropic. Adam Mosseri, patron d’Instagram, l’a résumé ainsi : « Ce n’est pas si difficile de construire un incinérateur de jetons, mais cela ne crée pas beaucoup de valeur. »
Chaque éditeur invente sa monnaie
Côté fournisseurs, l’unité de facturation glisse vers l’usage mesuré. Les modèles diffèrent sensiblement :
| Éditeur | Mode de facturation |
|---|---|
| GitHub (Copilot) | Depuis le 1er juin, crédits IA décomptés au jeton, inclus et mutualisés dans chaque licence, budgets par centre de coût ou par utilisateur, dépassement facturé ou plafond strict |
| Salesforce | De 2 dollars la conversation à 0,10 dollar l’action, en moins d’un an |
| Intercom | 0,99 dollar par demande résolue sans intervention humaine |
| SAP | Unités IA prépayées, en complément des licences |
Un prix qui baisse, une facture qui grimpe
Le paradoxe tient en trois repères chiffrés, issus de a16z, Menlo Ventures et Gartner.
L’IA a quitté le stade de l’expérimentation. En un an, la part des budgets d’innovation dans les dépenses en modèles de langage a chuté de 25 % à 7 %, et Gartner prévoit qu’en 2026 l’inférence représente 55 % des dépenses d’infrastructure cloud consacrées à l’IA.
Surveiller le seul coût ne suffit pas pour autant. Klarna avait réduit le coût par transaction de son service client de 0,32 à 0,19 dollar, son assistant IA abattant le travail de 700 conseillers. L’entreprise a ensuite réembauché des humains, et son PDG a admis devant Bloomberg que le coût avait pesé de façon trop prédominante.
Volume, intensité, prix : trois mains sur une facture
Pour l’auteur de GreenSI, toute dépense d’IA se décompose en un produit de trois facteurs, chacun confié à un porteur :
- le volume (dossiers, tickets ou contrats traités), qui relève du métier ;
- l’intensité (tokens ou crédits par transaction), qui relève de la DSI ;
- le prix (euros par token ou par crédit), qui relève des achats.
En multipliant intensité et prix, on obtient le coût par résultat métier, présenté comme le seul indicateur commun aux trois acteurs. C’est aussi la logique défendue par Jay Parikh, vice-président exécutif de Microsoft, dans un mémo : « La maximisation des tokens n’est pas ce que nous visons ». Quant à la méthode, GreenSI écarte un comité de pilotage qui autoriserait chaque dépense en amont et lui préfère une revue régulière des montants engagés, une fois ceux-ci consommés.
Pour mesurer l’effet d’un modèle plus sobre sur la variable prix, l’exemple de Claude Haiku 5.5 d’Anthropic illustre la course des éditeurs aux tâches à fort volume.
Photo : Jemimus / Wikimedia Commons, CC BY 2.0
