L'ère de l'intelligence artificielle abordable est révolue.

L’évolution des usages de l’intelligence artificielle ouvre des perspectives à une nouvelle catégorie d’entreprises, où des plateformes spécialisées sélectionnent, coordonnent et combinent plusieurs modèles d’IA différents.

VietnamPlus•02/06/2026

Selon le quotidien français La Tribune, suite à l'essor de l'intelligence artificielle générative (IA), les entreprises du monde entier sont confrontées à une nouvelle réalité : le coût de la mise en œuvre de l'IA augmente fortement.

L'ère de l'intelligence artificielle subventionnée, où les fournisseurs acceptaient de vendre leurs services à perte pour attirer les utilisateurs, touche à sa fin. Afin de compenser les coûts d'exploitation considérables des modèles d'IA et de l'infrastructure associée, des entreprises technologiques de pointe comme OpenAI, Google et Anthropic ont commencé à ajuster leurs tarifs en fonction de l'utilisation réelle.

Au début de la généralisation de l'intelligence artificielle, les entreprises technologiques proposaient des prix très attractifs pour inciter les utilisateurs et les entreprises à adopter rapidement cette nouvelle technologie. Cependant, cette stratégie a conduit de nombreux fournisseurs à fonctionner à perte.

Selon les experts du secteur, cette tendance est en train de changer, car la demande en intelligence artificielle croît beaucoup plus vite que la capacité à faire évoluer l'infrastructure informatique.

L'une des principales raisons de la hausse des coûts est l'émergence des agents d'intelligence artificielle (agents IA). Contrairement aux chatbots traditionnels qui se contentent de répondre aux questions, les agents IA peuvent effectuer automatiquement de nombreuses tâches complexes telles que la recherche d'informations, l'analyse de données, la planification ou la coordination avec d'autres systèmes.

Pour accomplir une tâche, une plateforme d'intelligence artificielle peut faire fonctionner simultanément plusieurs agents distincts, puis synthétiser et vérifier les résultats avec d'autres agents. De ce fait, la quantité de données traitées et le nombre de « jetons » (unité de mesure du volume de contenu créé ou traité par l'intelligence artificielle) sont considérablement augmentés par rapport aux conversations classiques.

Image illustrative.

Les pressions sur les coûts s'accentuent face au déséquilibre entre l'offre et la demande sur le marché des infrastructures d'IA. Les centres de données et les fabricants de puces peinent à suivre la croissance rapide de la demande en puissance de calcul. Par conséquent, les coûts de location des infrastructures de cloud computing, des serveurs dédiés et des processeurs d'IA augmentent continuellement.

Dans le domaine du développement logiciel notamment, le coût d'utilisation de l'intelligence artificielle pour la programmation a connu une croissance exponentielle ces derniers temps. Cette tendance a également entraîné une hausse du prix de nombreux modèles d'IA de pointe disponibles sur le marché.

En Europe, l'impact financier de l'intelligence artificielle est de plus en plus évident. Une étude commandée par le cabinet de conseil Asterès pour la Cigref (Association française des grandes entreprises des technologies de l'information) révèle que les entreprises supportent chaque année 140 milliards d'euros de coûts supplémentaires liés à la hausse des prix des services de cloud computing et des logiciels intégrant l'intelligence artificielle.

Il convient de noter que de nombreuses entreprises ayant participé à l'enquête estiment que les gains de productivité obtenus ne sont pas à la hauteur des investissements croissants dans l'intelligence artificielle.

Face à cette réalité, de plus en plus d'entreprises revoient leurs stratégies de déploiement à grande échelle de l'intelligence artificielle. De grandes sociétés comme Target, Starbucks et Uber s'interrogent sur la viabilité économique de l'application de l'IA à l'ensemble de leurs processus opérationnels.

Selon certains consultants en technologie, dans de nombreux cas, les coûts d'exploitation des systèmes d'intelligence artificielle peuvent dépasser le coût d'embauche d'un seul employé après seulement un ou deux mois si une entreprise les utilise de manière excessive.

Même Meta, une entreprise qui prônait autrefois avec force l'utilisation maximale de l'intelligence artificielle au travail, revoit sa position. Andrew Bosworth, son directeur technique, a récemment insisté sur le fait que les employés ne devraient pas utiliser les outils d'IA de manière indiscriminée, sans véritable nécessité. Ce changement de perspective traduit un passage d'une mentalité du type « plus d'IA, c'est mieux » à une approche axée sur la rentabilité et la valeur ajoutée concrète.

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(Source : Digi.watch)

Pour réduire leurs coûts, de nombreuses entreprises se tournent vers des solutions d'intelligence artificielle moins onéreuses. L'une des tendances majeures est l'utilisation de « poids ouverts » : des modèles téléchargeables et déployables gratuitement, qui permettent aux entreprises d'investir uniquement dans leur infrastructure informatique, sans avoir à payer de frais aux fournisseurs.

Parallèlement, les modèles de langage légers (SLM) gagnent en popularité. Comparés aux modèles de langage lourds (LLM) comme ChatGPT, Claude ou Gemini, les SLM consomment moins de ressources et peuvent même s'exécuter sur des serveurs internes ou des ordinateurs personnels, réduisant ainsi considérablement les coûts des services cloud.

Une autre solution consiste à décomposer les exigences complexes en étapes plus petites et distinctes, et à attribuer chaque étape aux modèles les plus adaptés. Cette approche permet aux entreprises d'utiliser des modèles plus petits, plus spécialisés et moins coûteux, au lieu de dépendre entièrement de modèles généralistes à grande échelle. Selon les consultants, les coûts de traitement pourraient chuter d'environ 15 $ à quelques centimes par million de jetons seulement grâce à cette stratégie.

L’évolution des usages de l’intelligence artificielle ouvre des perspectives à une nouvelle catégorie d’entreprises : des plateformes spécialisées dans la sélection, la coordination et la combinaison de multiples modèles d’IA.

Au lieu de dépendre d'un seul fournisseur, les entreprises peuvent utiliser différents outils avec souplesse, selon la tâche à accomplir. C'est un domaine où les startups rivalisent férocement avec les géants de la technologie comme Amazon, qui a développé la plateforme Bedrock permettant aux clients d'accéder et de gérer simultanément plusieurs modèles d'IA.

Cependant, les experts estiment que les principaux développeurs d'IA tels qu'OpenAI, Google et Anthropic ne perdront pas leur position à cause de cela.

Bien que de nombreux clients privilégient le rapport coût-efficacité aux performances maximales, il y aura toujours un groupe d'utilisateurs prêts à payer un prix plus élevé pour les modèles les plus puissants et les plus avancés.

La demande en intelligence artificielle continuant de croître fortement à l'échelle mondiale, ce marché devrait connaître une expansion significative dans les années à venir, plutôt que de devenir un jeu à somme nulle entre les fournisseurs.

L'ère de l'intelligence artificielle abordable est révolue.

L’évolution des usages de l’intelligence artificielle ouvre des perspectives à une nouvelle catégorie d’entreprises, où des plateformes spécialisées sélectionnent, coordonnent et combinent plusieurs modèles d’IA différents.

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