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
Les entreprises modèrent leurs investissements en IA
Les analystes de la banque UBS ont récemment mis en lumière une tendance notable dans le domaine de l'intelligence artificielle. Lors de discussions avec diverses entreprises, ils ont observé que ces dernières commencent à modérer leurs dépenses en IA. Bien que cela puisse sembler alarmant, il est crucial de noter qu'aucune entreprise n'a complètement arrêté ses projets d'IA.
Cette observation met en évidence un changement dans l'approche des entreprises vis-à-vis de l'IA. Les jours où les entreprises investissaient sans compter dans les jetons d'IA semblent révolus. Les dirigeants d'entreprises sont désormais plus attentifs aux dépenses associées à cette technologie.
Des chiffres révélateurs
Selon un rapport rédigé par les analystes Karl Keirstead, Timothy Arcuri et Taylor McGinnis, environ 60 % des entreprises ont décidé de ralentir leurs dépenses en IA. Ce chiffre est basé sur une douzaine de conversations avec des responsables informatiques menées au cours des dernières semaines. Ces entreprises mettent en place des garde-fous pour mieux contrôler leurs dépenses.
La question des coûts liés aux jetons d'IA est devenue un sujet de préoccupation majeur, notamment pour les grandes entreprises. Les directeurs financiers et techniques constatent une augmentation des factures d'IA, ce qui rend difficile la justification de ces coûts face à un retour sur investissement souvent limité. Andrew Macdonald, directeur des opérations chez Uber, avait déjà souligné cette difficulté en mai dernier.
Un vent contraire modeste
Les discussions entamées début juin ont permis aux analystes de détecter ce qu'ils appellent un "vent contraire modeste". Bien que l'impact de ce ralentissement varie d'une entreprise à l'autre, la tendance est confirmée par des conversations récentes. Certaines entreprises continuent d'investir dans l'IA car elles constatent un retour sur investissement compensatoire ou ont des priorités organisationnelles qui encouragent l'innovation.
L'optimisation des dépenses en jetons est devenue un enjeu central pour la plupart des organisations. Certaines entreprises ralentissent considérablement leurs dépenses, tandis que d'autres, en début de déploiement ou déjà avancées, continuent d'investir pour stimuler l'innovation.
Les fabricants de modèles d'IA sous pression
Les fabricants de modèles d'IA, tels qu'OpenAI et Anthropic, pourraient être les plus touchés par ces réductions budgétaires à court terme. Les analystes ont spécifiquement mentionné que les modèles open-source et chinois, comme DeepSeek, pourraient en revanche tirer parti de cette situation, surtout pour les entreprises cherchant des solutions pour des tâches non programmatiques.
Malgré ces ajustements, les analystes d'UBS ne considèrent pas cette tendance comme alarmante. Ils la qualifient de "problème sain", soulignant que l'optimisation des dépenses en IA est une pratique normale. Ils ajoutent qu'il est probable que de nouveaux modèles, entraînés sur des puces de nouvelle génération, pourraient encore réduire les coûts des jetons.
Vers une nouvelle génération de modèles
Les grandes entreprises d'IA continuent de vanter l'efficacité de leurs modèles en matière de jetons. Google, par exemple, a développé le modèle Gemini 3.5 Flash, tandis qu'Anthropic a récemment lancé Claude Sonnet 5, un modèle plus autonome et moins coûteux.
Une entreprise interrogée par UBS a indiqué que l'industrie est en train de quitter la phase d'expérimentation de l'IA. L'accent est désormais mis sur l'utilisation efficace des jetons, transformant l'optimisation en une discipline d'ingénierie continue.
Réduction des outils utilisés
Un autre témoignage recueilli par UBS révèle qu'une entreprise, initialement très engagée dans l'IA, a dû réduire le nombre d'outils utilisés. Avec cinq outils d'IA en interne, elle a déjà consommé la majeure partie de son budget de jetons pour l'année. Désormais, elle se limite à deux outils, tout en surveillant attentivement leur utilisation.
