La dépense d’IA par employé chute en août dans les grandes entreprises

Les données de Ramp sur 70 000 entreprises font état, en août, d’un léger palier de l’adoption payante de l’IA et d’une baisse marquée de la dépense par employé chez le 1% des plus gros comptes. Le coût moyen des tokens est tombé à 0,68 $ par million, loin du pic de mars 2026, sous l’effet d’une concurrence frontale entre OpenAI et Anthropic.

Chez les plus gros comptes, la dépense par employé chute et les tokens valent moins

Dans le 1% des entreprises les plus dépensières analysées par Ramp, la dépense d’IA par employé a reculé de près de 10% pour s’établir à 7 205 $. Parallèlement, le coût moyen des tokens est tombé à 0,68 $ par million, alors qu'il avait atteint 1,15 $ en mars 2026. OpenAI et Anthropic ont réduit leurs prix, et selon l’économiste de Ramp Ara Kharazian, la baisse observée dans ce segment s’explique aussi par cette évolution tarifaire, en plus de l’effet vacances. Ramp indique que les laboratoires n’ont pas encore compensé ces baisses de prix par une hausse des volumes. Kharazian estime que la concurrence entre OpenAI et Anthropic rend l’IA plus accessible et fait baisser les prix, ce qui réduit les dépenses dans ce groupe d’entreprises longtemps considéré comme moteur de croissance.

Adoption payante : un palier en août et un contraste avec les chiffres officiels

En août, 56% des clients de Ramp ont payé pour des produits d’IA, soit une progression limitée de 0,4% par rapport au mois précédent, ce qui marque un ralentissement de l’adoption payante sur cette période. Ces chiffres proviennent de l’analyse de 70 000 entreprises par Ramp. En comparaison, une enquête du Bureau du recensement des États-Unis, mise à jour le 23 août, indique que 22% des entreprises déclarent utiliser l’IA. Ramp pourrait surreprésenter des entreprises technophiles, mais ses données constituent l’un des rares suivis directs de dépenses, potentiellement précurseurs. Le mois d’août, période de vacances pour une grande partie de l’industrie, peut expliquer cette stagnation. L’an dernier, l’indice IA de Ramp avait déjà montré peu ou pas de croissance entre août et octobre, avant une reprise en fin d’année.

Clients orientés vers des modèles moins chers, effets sur le retour sur coût et les plateformes

De nombreux clients privilégient des modèles plus anciens et moins coûteux, comme ChatGPT 5.6-Terra d’OpenAI ou Sonnet d’Anthropic, au lieu d’opter pour les dernières versions disponibles. Selon certains salariés de laboratoires de pointe, la majeure partie des dépenses liées à l’entraînement est amortie dans les premières semaines après le lancement d’un modèle, une tendance qui pourrait être remise en cause si l’adoption venait à ralentir. Bien que les modèles open-weight fassent l’objet de discussions, en août, seulement 6,4 % des entreprises investissant dans l’IA ont eu recours à des plateformes de service de modèles ou d’inférence ; ce taux progresse mais reste insuffisant pour avoir un impact significatif sur l’adoption commerciale globale. Ces évolutions contribuent à l’accent mis par les laboratoires sur les usages non techniques via des outils de co-travail. Ce signal conjoncturel pourrait être défavorable aux concepteurs de modèles et aux hyperscalers exposés à de très gros carnets de commandes, tandis que, selon Ara Kharazian, les entreprises utilisatrices d’IA y trouvent pour l’instant leur compte.