L’engouement pour l’intelligence artificielle est en train de s’essouffler. Récemment encore, de nombreux dirigeants encourageaient leurs équipes à intégrer l’IA dans leurs tâches quotidiennes, notamment la programmation. Cependant, alors qu’ils profitaient de ce nouvel outil, ils se sont rendu compte des dépenses exponentielles engendrée par ces technologies. Bien que leurs employés soient séduits par les outils de codage alimentés par l’IA, les factures continuent de grimper.
La manière dont les entreprises vont gérer cette flambée des coûts en parallèle de leur passion pour l’IA s’annonce délicate. Un cadre d’une grande entreprise technologique a même qualifié cette situation de “vraie casse-tête” pour les entreprises, comme l’a souligné The Economist.
Ce revirement est assez ironique pour les entreprises technologiques, qui figuraient parmi les premières adoptantes de l’IA. Plusieurs dirigeants se sont montrés ravis de réduire leurs effectifs au profit d’agents de codage IA capables de produire un volume de code impressionnant. Ils ont même encouragé leurs employés restants à tirer parti de ces outils. Certaines sociétés, comme Amazon, ont mis en place des classements mesurant l’utilisation des tokens d’IA, transformant la situation en une sorte de compétition ludique. Meta a également intégré l’utilisation de l’IA dans les évaluations de performance.
Cependant, cette dynamique ne vient pas uniquement d’une directive descendante. Des passionnés de l’IA ont adopté ce maximalisme de manière humoristique, l’intitulant « tokenmaxxing ».
Les conséquences de cette stratégie ont été prévisibles et dévastatrices. Dans une entreprise, un employé a dépensé plus de 150 000 dollars chaque mois en tokens d’IA. Un cadre d’Nvidia a révélé que les coûts liés à l’IA pour son équipe de recherche dépassaient même les salaires réels des employés. Un autre cas rapporté a montré qu’une entreprise a dépensé 500 millions de dollars sur Claude en un mois. En moyenne, selon des recherches récentes du Ramp AI Index, les entreprises les plus engagées dans l’IA se retrouvent à débourser environ 7 500 dollars par employé chaque mois.
Face à ces dépenses, l’atmosphère dans l’industrie devient plus prudente. L’IA en tant que telle n’est pas le problème, c’est son utilisation. Les experts recommandent d’établir des limites d’utilisation pour les employés, d’être sélectif dans le déploiement de l’IA et d’opter pour des modèles moins coûteux. Pour illustrer ce changement d’attitude, Amazon et Meta ont récemment abandonné leurs classements d’utilisation de l’IA, tandis qu’un haut dirigeant d’Uber a noté que l’IA n’apportait pas de gains de productivité clairement justifiables face à ses coûts élevés. Peu après cette déclaration, Uber a également imposé un plafond de 1 500 dollars par employé en termes de tokens.
La montée des coûts de l’IA et la réduction de leur utilisation sont de mauvais présages pour les développeurs de modèles. Actuellement, les coûts des tokens pourraient être les plus bas qu’ils ne le seront jamais, grâce à des subventions accordées par les entreprises qui fournissent ces modèles afin d’attirer de nouveaux clients.
Mais les entreprises d’IA peuvent-elles continuer à maintenir des prix compétitifs alors qu’elles peinent à trouver un modèle économique viable ? C’est une question qui pourrait devenir cruciale pour OpenAI. Tandis que d’autres sociétés augmentent leurs tarifs et se tournent vers des facturations basées sur l’utilisation, la société dirigée par Sam Altman envisagerait de baisser ses prix pour provoquer une guerre tarifaire contre son concurrent, Anthropic. Cette stratégie pourrait lui permettre d’attirer davantage de clients à court terme et de rassurer le monde des affaires quant à la rentabilité de ses modèles, mais tout le monde attend de voir si l’accès à une IA bon marché sera durable ou s’il ne s’agit que d’une manœuvre avant une nouvelle hausse des tarifs.
Plus d’infos sur l’IA : La nouvelle équipe d’IA extrêmement coûteuse de Meta est déjà un véritable fiasco.
### FAQ
#### Qu’est-ce que le “tokenmaxxing” ?
Le “tokenmaxxing” fait référence à l’utilisation extrêmement intensive des ressources d’IA, souvent motivée par une sorte de compétition ludique au sein des entreprises, où les employés se mesurent par leur consommation de tokens d’IA.
#### Pourquoi les entreprises réduisent-elles l’utilisation d’IA ?
Les entreprises diminuent leur utilisation de l’IA en raison des coûts croissants liés aux tokens et des retours sur investissement peu clairs. Elles cherchent à rationaliser leurs dépenses tout en continuant à bénéficier des avantages de l’IA.
#### Quels modèles de tarification l’IA pourrait-elle adopter à l’avenir ?
L’avenir pourrait voir une transition vers des modèles de tarification plus flexibles, basés sur l’utilisation réelle ou des abonnements mensuels, afin de rendre l’IA plus accessible tout en équilibrant les coûts.
#### Comment l’IA peut-elle améliorer la productivité sans générer des coûts excessifs ?
En optimisant l’utilisation, en limitant le nombre de tâches exécutées par l’IA et en choisissant des modèles plus rentables, les entreprises peuvent tirer parti de l’IA sans compromettre leur budget.
#### Quelles sont les conséquences d’une utilisation excessive de l’IA au sein des entreprises ?
Une utilisation excessive peut entraîner des dépenses imprévues, une dépendance des employés vis-à-vis des outils d’IA et une pression accrue sur les ressources financières de l’entreprise, ce qui peut nuire à sa santé globale.
