L’IA coûte plus cher aux entreprises que la main-d’oeuvre qu’elle était censée remplacer progressivement. Bryan Catanzaro, vice-président chez Nvidia, l’admet désormais volontiers : « Pour mon équipe, le coût de calcul est bien au-delà des coûts des employés ».
D’après une récente étude du MIT, l’automatisation des tâches par l’IA ne serait viable économiquement que dans 23% des emplois, là où une excellente vision est primordiale. Pour les 77% restants, une personne humaine coûte moins cher à l’entreprise.
L’explosion des coûts de l’IA est liée au modèle actuel de tarification, basé sur les ‘tokens’, ces unités de données traitées par les modèles d’IA pendant l’entraînement et l’inférence. Chaque requête, chaque ligne de code générée, chaque tâche automatisée consomme des tokens.
Ainsi, la société Uber aurait d’ores et déjà largement dépassé son budget annuel initial en tokens d’IA pour l’année 2026 en l’espace de quelques mois seulement, rien qu’avec son usage de l’outil Claude Code d’Anthropic.
« L’évolution des prix devient difficilement contrôlable à l’échelle d’une entreprise », affirme Charlotte Seguin, associée en stratégie d’IA chez Magellan Consulting, auprès des Echos. « Les entreprises auront de quoi investir dans l’IA, mais désormais, la question est plutôt celle du pilotage concret de ce budget. Les organisations ne peuvent pas faire un chèque en blanc ».