Microsoft annule ses licences Claude Code et Uber a brûlé son budget IA 2026 en quatre mois : la rentabilité de l’IA en entreprise est loin d’être acquise.
Les entreprises poussent aujourd’hui leurs employés à utiliser autant d’IA que possible pour en tirer des gains de productivité. Mais cette pression engendre des fissures, et ces fissures pourraient être irréparables.
Microsoft aurait commencé à annuler la plupart de ses licences directes Claude Code, selon The Verge, orientant plutôt ses ingénieurs vers l’utilisation de GitHub Copilot CLI. Cela survient seulement six mois après que l’entreprise a ouvert l’accès à Claude Code, encourageant des milliers de ses développeurs, chefs de projet, designers et autres employés à expérimenter avec le codage. La technologie est devenue populaire rapidement. Peut-être trop populaire. L’échelle à laquelle les employés l’utilisent incite désormais l’entreprise à faire marche arrière sur un outil dont ses propres ingénieurs avaient pris l’habitude de dépendre. L’annulation des licences Claude Code n’affectera pas le contrat Foundry de Microsoft, qui comprend un investissement allant jusqu’à 5 milliards de dollars dans Anthropic et l’accès des clients Foundry aux modèles Claude, ainsi que l’engagement d’Anthropic d’acheter 30 milliards de dollars de capacité de calcul Azure, selon The Verge.
Sommaire
Uber a épuisé son budget IA en quatre mois
Microsoft n’est pas la seule entreprise à réduire son utilisation interne de l’IA. Le directeur technique d’Uber, Praveen Neppalli Naga, a déclaré à The Information en avril que l’entreprise avait déjà brûlé l’intégralité de son budget 2026 d’outils de codage IA en seulement quatre mois. Cela fait suite à une période où l’entreprise avait activement encouragé l’adoption via des classements internes classant les équipes selon leur utilisation des outils IA.
Ces rapports pourraient doucher les paris que les plus grandes entreprises technologiques ont placés sur la technologie. Tandis que certains s’accrochent à la promesse d’une « renaissance » ou d’une « révolution » de l’IA, le coût de l’adoption s’avère un goulot d’étranglement tenace. Ces développements suggèrent également que les économies liées au remplacement ou à l’augmentation du travail humain par l’IA pourraient être plus complexes que ce que certaines prévisions initiales laissaient entendre. Cela fait écho à ce qu’a récemment déclaré Bryan Catanzaro, vice-président de l’apprentissage profond appliqué chez Nvidia, dans une interview accordée à Axios.
« Pour mon équipe, le coût du calcul informatique dépasse de loin les coûts des employés », a-t-il dit.
Anthropic n’a pas répondu immédiatement à la demande de commentaire de Fortune. Microsoft n’a pas fourni de commentaire.
Meta, Amazon : la course aux tokens comme nouvelle norme interne
Uber et Microsoft ne sont pas les seules entreprises à pousser leurs employés à utiliser autant d’IA que possible. Comme chez Uber, un employé de Meta a créé un classement, baptisé de manière appropriée « Claudeonomics », d’après le modèle IA d’Anthropic, pour suivre quels travailleurs utilisent le plus l’IA. Amazon pousse ses employés à pratiquer le « toxenmaxx », c’est-à-dire à utiliser autant de tokens IA que possible, ces blocs de base du calcul IA. [1]
Mais avec un système de tarification basé sur les tokens, le travail devient plus coûteux avec une utilisation accrue et une meilleure efficacité. Goldman Sachs a récemment prédit que l’IA agentique pourrait entraîner une multiplication par 24 de la consommation de tokens d’ici 2030, à mesure que les consommateurs et les entreprises adoptent des agents IA, atteignant un niveau stupéfiant de 120 quadrillions de tokens par mois. À mesure que les entreprises se tournent vers des agents IA pour améliorer la productivité, les coûts agrégés pourraient augmenter fortement même si le prix de chaque token baisse.
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Des tokens moins chers, mais une facture totale qui grimpe
Mais à mesure que la consommation augmente, le coût des tokens IA individuels devrait chuter fortement. Un rapport récent du cabinet d’études Gartner a révélé qu’en 2030, l’inférence sur un LLM à mille milliards de paramètres, en termes simples un modèle IA très sophistiqué, coûtera aux entreprises IA près de 90 % moins cher qu’en 2025. Même ainsi, Gartner a prédit que des tokens moins chers ne se traduiront pas par une IA d’entreprise moins coûteuse, parce que les modèles agentiques nécessitent beaucoup plus de tokens par tâche que les modèles standard, une consommation accrue peut dépasser la baisse des coûts unitaires, et les fournisseurs d’IA ne répercuteront pas entièrement la baisse des coûts.
IA en entreprise : coûts réels et limites budgétaires
- Microsoft annule ses licences Claude Code six mois après leur déploiement massif en interne.
- Uber a épuisé son budget annuel d'outils IA 2026 en seulement quatre mois.
- Goldman Sachs prévoit une consommation de 120 quadrillions de tokens IA par mois d'ici 2030.
- Gartner anticipe une baisse de 90 % du coût d'inférence des grands LLM entre 2025 et 2030.
- Amazon encourage ses salariés à pratiquer le « toxenmaxx », soit maximiser leur consommation de tokens.
- Bryan Catanzaro (Nvidia) affirme que le coût du calcul dépasse déjà celui des salariés pour son équipe.
Sources
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