Tu suis la course aux modèles IA ?
Chaque sortie (GPT, Claude, Gemini, Mistral…) décryptée le soir même, en 5 min. Gratuit.
Inclus dès l'inscription : notre sélection des meilleurs guides & comparatifs IA.
Choisis ton rythme
Gratuit · Pas de spam · Désabonnement en 1 clic
Amazon a récemment pris la décision de fermer son tableau de classement interne, connu sous le nom de Kirorank, en réponse à une utilisation excessive et coûteuse de l'intelligence artificielle. Ce tableau, créé par des employés pour encourager l'utilisation de l'IA, a été abandonné après que des pratiques de 'tokenmaxxing' ont été identifiées. Cette pratique consistait à utiliser l'IA pour des tâches banales afin d'augmenter artificiellement l'utilisation des tokens, ce qui a entraîné des coûts importants pour Amazon.
Un porte-parole d'Amazon a précisé que Kirorank n'était qu'un outil expérimental et non un outil officiel. L'entreprise souhaite désormais se concentrer sur une adoption plus judicieuse de l'IA, en mettant en avant l'innovation et l'efficacité opérationnelle.
Un mémo d'employé divulgué de Dave Treadwell, vice-président senior d'Amazon, avait déjà demandé aux employés de cesser d'utiliser l'IA juste pour le plaisir d'utiliser l'IA. Amazon affirme avoir mesuré l'utilisation des tokens pour comprendre les coûts et l'efficacité, mais a découragé l'utilisation de ces métriques pour évaluer la productivité des développeurs.
Amazon n'est pas seul dans cette démarche. Meta a également fermé un tableau de classement similaire en avril, et Uber a exprimé des préoccupations similaires concernant les coûts de l'IA. D'autres entreprises comme Microsoft, Salesforce et DoorDash ont aussi commencé à limiter leur utilisation de l'IA en raison de coûts croissants et de résultats décevants.
Cependant, l'utilisation de l'IA générative continue de croître, avec Google Gemini atteignant 3,2 quadrillions de tokens par mois en mai 2026. Cette augmentation est en partie due à la popularité croissante des outils de codage et des IA agentiques.
Jackie Rees Ulmer, de l'Université de l'Ohio, estime que bien que la réduction de l'utilisation de l'IA par certaines entreprises ne suffise pas à faire éclater la bulle de l'IA générative, elle souligne l'importance de cibler les applications apportant une réelle valeur. Les entreprises cherchent encore à comprendre comment utiliser l'IA de manière efficace, tout en renforçant les compétences humaines essentielles.
