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Depuis le 1er juin 2026, GitHub Copilot a introduit un système de facturation basé sur des jetons, modifiant le coût d'utilisation de ce service d'intelligence artificielle pour le développement logiciel. Bien que les tarifs d'abonnement mensuels restent inchangés, les utilisateurs doivent désormais gérer un nombre limité de crédits mensuels, ce qui a conduit à une augmentation des coûts pour beaucoup.
Un système de crédits qui change la donne
Les abonnements à GitHub Copilot, tels que Copilot Pro à 10 $ par mois, Business à 19 $ par utilisateur, et Enterprise à 39 $ par utilisateur, incluent désormais un nombre fixe de crédits. Par exemple, un utilisateur de Copilot Enterprise reçoit 3 900 crédits par mois, tandis qu'un utilisateur de Copilot Business dispose de 1 900 crédits. Ces crédits sont utilisés en fonction de l'effort en silicium dépensé par l'IA, et les coûts varient selon le modèle utilisé. Par exemple, l'utilisation de ChatGPT-5.2 coûte 1,75 $ par million de jetons d'entrée, tandis que les crédits de sortie sont facturés 14 $ par million de jetons. Les entrées mises en cache sont tarifées à 0,175 $ par million de jetons.
Les complétions de code dans l'environnement de développement intégré (IDE) d'un développeur et les suggestions de « prochaine édition » restent gratuites, mais les processus de révision de code sont facturés aux mêmes tarifs que les autres activités de GitHub Copilot. Une fois leurs crédits alloués épuisés, les utilisateurs ont la possibilité d'en acheter davantage.
Des utilisateurs mécontents
Les retours des utilisateurs sur cette nouvelle tarification sont nombreux. Certains rapportent que leurs crédits s'épuisent bien plus rapidement que prévu. L'utilisateur rvs99 a constaté que 12 % de ses crédits avaient été utilisés pour une tâche mineure, tandis que l'utilisateur prhost a vu ses 7 000 crédits réduits de moitié en une seule journée. L'utilisateur zoomp05 a exprimé le sentiment général en déclarant que la stratégie de GitHub était claire, mais qu'il aurait été préférable de l'annoncer comme un essai subventionné.
Les premières offres d'abonnement de GitHub étaient probablement considérées comme des produits d'appel par Microsoft, mais l'exploitation d'un modèle de langage de grande taille (LLM) implique des coûts supplémentaires liés au développement de nouveaux modèles, à la maintenance, à la construction de centres de données, et au remboursement de prêts futurs.
Quelles alternatives pour les entreprises ?
Face à ces changements, les entreprises doivent réévaluer le retour sur investissement (ROI) que les plateformes de codage IA apportent et ajuster les allocations budgétaires en conséquence. Elles peuvent envisager de réorganiser leurs flux de travail pour réduire les coûts, ou explorer des alternatives moins onéreuses. Les modèles ouverts hébergés sur site ne sont pas des LLM de pointe et manquent de nombreuses fonctionnalités des plateformes de codage professionnelles. Des modèles proches de la frontière sont hébergés par des fournisseurs de LLM tels que Huawei et Alibaba. Des plateformes de codage secondaires telles que Cursor peuvent offrir un répit temporaire, bien qu'elles utilisent souvent des modèles de pointe d'OpenAI et d'Anthropic, et pourraient adopter une facturation similaire à GitHub Copilot.
