Selon Deloitte, dans pas mal d’entreprises de la Silicon Valley, l’heure n’est plus au « tokenmaxxing ». Après des mois passés à pousser l’IA générative au maximum, l’objectif a changé : il faut désormais réduire la facture. Entre les assistants de code, les chatbots internes et les grands modèles sollicités sans relâche, le mot d’ordre devient le « tokenminimizing » : suivre les usages de près, poser des plafonds, et parfois fermer certains accès.
À grande échelle, les montants grimpent vite. Deloitte avance que, dans certains grands groupes très consommateurs d’IA, la dépense peut monter jusqu’à 7 500 dollars par salarié et par mois. Et quand des workflows automatisés enchaînent les appels à plusieurs modèles, la facture totale aurait parfois carrément triplé.
Ce qui frappe, c’est que cette hausse arrive alors même que le prix unitaire des tokens a baissé. Dans le même temps, toujours d’après Deloitte, les dépenses mondiales sur ce terrain devraient atteindre 2 590 milliards de dollars en 2026. Et pourtant, seuls 28 % des responsables financiers interrogés par le cabinet disent y voir une valeur claire, mesurable, tangible.
Plusieurs grands groupes ont déjà commencé à resserrer les boulons, toujours selon Deloitte. AT&T a limité certains accès à GitHub Copilot. Meta serait en train de serrer de plus près ses dépenses liées à Anthropic et à d’autres outils. Chez Uber, le budget 2026 consacré au code assisté aurait été consommé dès avril. L’entreprise plafonne maintenant certains usages à 1 500 dollars par mois et par outil.
Walmart a, lui aussi, mis un plafond sur son agent interne, d’après Deloitte. Amazon, de son côté, a supprimé un classement des usages après s’être aperçu qu’il était détourné. Chez Microsoft, certains ingénieurs ont même été repérés avec des dépenses mensuelles allant de 500 à 2 000 dollars uniquement en tokens sur Claude Code.
Le vrai casse-tête est là : reprendre la main sur les budgets sans casser les gains de productivité qui avaient servi d’argument au moment d’adopter ces outils. Beaucoup de directions cherchent donc une ligne de crête. Pas simple à tenir.
C’est ce qui alimente aussi l’arrivée d’une nouvelle couche d’outils de contrôle. Microsoft et Databricks ont lancé des passerelles capables de suivre les dépenses, de les limiter ou, si besoin, de les couper. Factory, une jeune pousse soutenue par Nvidia et valorisée à 1,5 milliard de dollars selon Deloitte, propose pour sa part un routeur qui renvoie les tâches simples vers des modèles moins chers.
Cette logique plaît à un nombre croissant d’équipes. Au lieu d’envoyer toutes les requêtes vers les modèles les plus coûteux, elles gardent ces derniers pour les tâches vraiment complexes et basculent le reste vers des alternatives plus légères, moins chères, parfois open source. On retrouve là une idée défendue par Satya Nadella : les modèles doivent pouvoir être remplacés, pas devenir incontournables.
Le mouvement, cela dit, est encore loin d’avoir gagné tout le monde. Chez Databricks, un responsable de l’ingénierie a expliqué que les équipes disposaient toujours d’un budget illimité. Un détail qui en dit long : quand une entreprise est convaincue que ses usages sont efficaces, elle coupe moins volontiers dans les dépenses. Le signal envoyé par le marché reste assez net. Après la course à la consommation, place à la discipline.
Source : Deloitte
