Un système centralisé de surveillance de l'IA et de contrôle des dépenses est en cours de développement chez Meta après que l'entreprise a réalisé qu'elle dépensait plus en interne pour l'IA que prévu. Cette décision montre que les entreprises se demandent si les retours de l'IA justifient les coûts engagés.
L'entreprise a envoyé un mémo à environ 6 000 employés détaillant les plans de plafonds de dépenses en IA, de budgets et de restrictions de jetons. Sous le « AI Gateway », les équipes auraient accès à un aperçu de l'utilisation de l'IA qui enverrait automatiquement des notifications en cas de pics inhabituels de dépenses. La gestion structurée des jetons devrait être entièrement mise en œuvre d'ici 2027.
Le mémo indiquait que Meta constatait une croissance rapide de l'adoption interne de l'IA et qu'elle était susceptible de dépenser des dizaines de milliards pour l'utilisation de l'IA par les employés en 2026.
Les conséquences du tokenmaxxing Le passage de Meta, qui passait de la promotion de l'usage de l'IA à son contrôle, illustre un thème récurrent dans le monde de l'entreprise américaine. L'entreprise incitait auparavant ses employés à utiliser l'IA en leur faisant créer des classements internes (« Claudeonomics », nommé d'après le système d'IA d'Anthropic). Meta ne maintient plus ce classement particulier.
La tendance plus large porte un nom : « tokenmaxxing », qui désigne la pratique consistant à utiliser le nombre maximal de jetons d'IA possible, que ce soit pour gonfler les métriques d'adoption interne ou simplement les consommer. Le même phénomène s'est produit chez Amazon après que ses employés ont mis en place un classement pour suivre l'utilisation des jetons, mais l'entreprise l'a retiré fin mai par crainte de dépenses inutiles, rapporte Business Insider.
L'expérience d'Uber illustre à quel point les coûts peuvent rapidement s'envoler. La société de covoiturage a épuisé son budget prévu pour le codage IA en 2026 dès le mois d'avril, soit quatre mois après le début de l'année. Le directeur d'exploitation d'Uber, Andrew Macdonald, a déclaré à Rapid Response que l'entreprise avait du mal à relier les dépenses de jetons à des résultats mesurables. « Ce lien n'est pas encore là, n'est‑ce pas ? » a déclaré Macdonald. « Il est très difficile de tracer une ligne entre l'une de ces statistiques et, « D'accord, maintenant nous produisons réellement 25 % de fonctionnalités consommateur utiles de plus. » »
Un problème de coûts que l'industrie n'a pas résolu La pression budgétaire dépasse largement la Silicon Valley. Selon une enquête de KPMG rapportée en premier par The Wall Street Journal, seulement 26 % des entreprises disposent d’une vue d’ensemble complète de leurs coûts d'IA, tandis que 50 % ont une visibilité partielle et 22 % n’ont aucune visibilité ou ne découvrent les dépenses qu’après réception des factures. Comme l’a souligné Steve Chase, responsable mondial de l'IA chez KPMG, la société aurait aidé des clients qui ont déjà épuisé leurs budgets annuels de jetons ou de cloud computing en quelques mois.
Microsoft a récemment retiré presque toutes les licences directes de Claude Code et a redirigé les ingénieurs vers son propre GitHub Copilot CLI, rapporte Fortune, seulement six mois après avoir rendu l'outil d'Anthropic accessible à ses employés. Cette décision est intervenue après que l'utilisation par les employés a crû plus rapidement que prévu.
Les considérations économiques suggèrent que les attentes initiales quant à la rentabilité rapide de l'IA grâce aux économies de main‑d’œuvre étaient trop optimistes. Bryan Catanzaro, vice‑président du deep learning appliqué chez NVIDIA, a révélé à Axios que le coût de calcul de son groupe dépasse déjà le coût d’emploi de personnes. Goldman Sachs estime que l'IA agentique pourrait entraîner une multiplication par 24 de la consommation de jetons d'ici 2030, avec des taux mensuels atteignant 120 quadrillions de jetons par mois, même si le prix unitaire des jetons diminue.
De plus, Gartner prédit que la baisse du coût des jetons ne signifiera pas des applications d'IA d’entreprise moins chères, car les algorithmes d'IA agentique utilisent beaucoup plus de jetons par tâche, tandis que les fournisseurs garderont probablement la majeure partie des économies réalisées. « Les chefs de produit ne doivent pas confondre la déflation des jetons de base avec la démocratisation du raisonnement de pointe, » a déclaré Will Sommer, analyste principal chez Gartner. Plus tôt, Cryptopolitan rapportait que Zuckerberg avait admis que Meta avait commis des « erreurs » dans sa transformation IA.
À quoi les employés de Meta peuvent‑ils s’attendre ? Selon les rapports, le mémo a révélé que Meta allait décourager ses employés d’utiliser des logiciels externes de génération de code IA et les inciter à recourir à son propre assistant, MetaCode, auparavant appelé Devmate. Ces changements seront mis en œuvre dans les semaines à venir.
Parallèlement, les efforts de Meta pour réduire les coûts liés à l'IA s’accompagnent de changements organisationnels importants. En mars de cette année, Meta envisageait des licenciements touchant au moins 20 % du total d’environ 79 000 salariés, en partie à cause d’investissements dans l’infrastructure IA estimés à environ 600 milliards de dollars d’ici 2028.
Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a très bien souligné ce défi dans le secteur. Il a déclaré que « c’est la critique la plus juste de l’IA à l’heure actuelle », ajoutant : « Vous entendez des entreprises dire : je dépense une fortune en IA. Et je sais que de belles choses se passent, mais je sais qu’il y a beaucoup de gaspillage. »
Pour l’économie mondiale, la question est de savoir si les budgets IA des entreprises se contracteront avant que la technologie ne tienne ses promesses de productivité, ou si la chute des prix des jetons et de meilleurs outils combleront d’abord l’écart. La réponse façonnera le recrutement, les dépenses d’investissement et la dynamique concurrentielle entre les secteurs pendant des années.
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