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Walmart limite l'usage de Code Puppy pour réduire ses dépenses
Walmart a récemment décidé de restreindre l'utilisation de son assistant IA interne, Code Puppy, en raison de coûts plus élevés que prévu. Initialement, les employés étaient encouragés à utiliser l'outil sans aucune restriction ou stipulation quant aux limites d'utilisation. Désormais, chaque employé se voit attribuer un nombre fixe de tokens IA. Cette mesure vise à maîtriser les dépenses liées à l'IA, alors que les modèles de langage de grande taille (LLM) passent de plus en plus à un modèle de paiement à l'utilisation.
Code Puppy avait été présenté comme un outil capable d'aider les employés dans des tâches variées telles que l'analyse de tableaux et la création de présentations. Cependant, l'usage intensif de cet assistant a entraîné des coûts imprévus, poussant Walmart à revoir sa politique d'utilisation.
Un changement de politique motivé par les coûts
Avec environ 2,1 millions d'employés, même des demandes modestes peuvent entraîner des coûts significatifs pour Walmart. Le modèle de paiement par utilisation remplace l'ancien système d'abonnement à prix fixe, qui offrait un accès presque illimité aux outils IA. Ce changement de politique interne reflète une tendance plus large parmi les grandes entreprises cherchant à équilibrer les coûts et les gains de productivité liés à l'IA.
Walmart a élargi l'utilisation des outils IA dans l'entreprise et a fourni une formation à ses employés sur l'utilisation de l'IA, encourageant les travailleurs à expérimenter et à adopter des usages réussis. L'orientation de Walmart est d'encourager l'utilisation de l'IA là où elle peut créer de la valeur, tout en fournissant des conseils sur le choix des outils appropriés pour chaque tâche. Les employés ont accès à d'autres plateformes IA financées par l'entreprise.
Les défis du suivi de la productivité IA
Une partie du problème peut provenir des méthodes utilisées pour mesurer la productivité dans les workflows basés sur l'IA. Le suivi du nombre et de la complexité des utilisations des outils IA comme mesure de productivité a conduit de nombreux employés à "gamifier" leurs KPI (indicateurs clés de performance). Cette pratique, connue sous le nom de "token maxxing", a été encouragée par un partenaire de Sequoia Capital lors d'une déclaration au Wall Street Journal en avril de cette année. Des classements IA ont émergé dans les entreprises pour célébrer ceux qui utilisent le mieux les logiciels IA, soulignant l'importance croissante de ces pratiques.
Les modèles plus grands, qui effectuent des actions récursives, consomment plus de tokens, ce qui alourdit la facture pour les utilisateurs. Walmart encourage donc ses employés à choisir judicieusement les modèles pour éviter des dépenses inutiles sur des tâches simples comme l'analyse de tableaux ou la création de présentations.
Le modèle de facturation par token gagne du terrain
Le travail IA multi-agents peut également générer des coûts inattendus pour les employeurs. Lorsque les employés utilisent des boucles itératives sur plusieurs agents pour atteindre un résultat, le coût des résultats sous-optimaux peut être mesurable en termes financiers. En limitant l'utilisation des tokens par employé, Walmart cherche à contrôler ses coûts, encourager une utilisation plus judicieuse des outils IA et établir des métriques de retour sur investissement plus claires.
De nombreux fournisseurs d'IA, dont Anthropic et OpenAI, ont déjà adopté ce modèle de facturation par token. Microsoft a également annoncé que GitHub Copilot serait facturé selon ce modèle à partir du 1er juin. Cette tendance croissante met en lumière les défis financiers auxquels les entreprises sont confrontées avec l'adoption de l'IA, comme en témoigne Uber, qui a déjà épuisé son budget IA 2026.