Le piège tarifaire de l'IA pour les entreprises

Une IA bon marché aujourd'hui ne le sera pas nécessairement demain

Les outils actuels évoluent rapidement de simples assistants vers des agents capables de réaliser des tâches complexes : analyser un projet, modifier plusieurs fichiers, tester le programme, rechercher une erreur, corriger le code puis recommencer.

Toutes ces opérations consomment des tokens.

Gartner constate que les entreprises passent également progressivement d'abonnements à prix fixe vers des systèmes dans lesquels la consommation joue un rôle beaucoup plus important. Le coût devient alors variable et beaucoup plus difficile à prévoir.

Dans une autre étude, Gartner indique que certaines entreprises utilisant des agents de programmation ont déjà constaté des coûts jusqu'à 100 fois supérieurs à ceux des simples assistants de programmation.

Le paradoxe de l'IA

Le paradoxe est que le prix unitaire de l'intelligence artificielle continue pourtant de diminuer.

Les modèles deviennent plus efficaces et le coût d'un token baisse. Mais Gartner prévoit que les systèmes agentiques utiliseront tellement plus de calcul que le coût d'inférence d'un workflow agentique pourrait être multiplié par plus de cinq d'ici 2028.

Plus l'IA devient performante, plus nous lui confions de tâches. Et plus nous lui confions de tâches, plus nous consommons de ressources.

Attention à la dépendance

C'est peut-être là que se situe le véritable risque pour les entreprises.

Remplacer progressivement des compétences internes par des services d'IA peut sembler économiquement intéressant tant que ces services restent peu coûteux. Mais une entreprise qui ne possède plus les compétences nécessaires pour travailler sans eux perd également une partie de sa liberté de choix.

Changer de fournisseur, revenir à une solution interne ou simplement réduire l'utilisation de l'IA devient alors beaucoup plus difficile.

Cette question est d'autant plus importante que Gartner constate que les risques de dépendance envers les fournisseurs, de souveraineté des données et de dérive des coûts ne freinent actuellement pas l'adoption des solutions propriétaires d'IA.

Utiliser l'IA sans abandonner les compétences

La question n'est donc probablement pas de choisir entre développeurs et intelligence artificielle.

L'IA peut considérablement augmenter la productivité d'un développeur et prendre en charge certaines tâches répétitives. Mais cela ne signifie pas nécessairement qu'il soit prudent d'abandonner les compétences qu'elle permet aujourd'hui d'automatiser.

L'entreprise qui conserve ses compétences maîtrise encore ses choix technologiques. Celle qui devient entièrement dépendante d'un service externe devra accepter ses évolutions techniques, ses conditions d'utilisation et, surtout, ses futurs tarifs.

L'IA doit peut-être être considérée comme un outil permettant d'augmenter les compétences humaines plutôt que comme une occasion de les supprimer.