Tout ce qui brille n’est pas IA. Plusieurs entreprises commencent à se rendre compte qu’il n’est pas forcément rentable d’injecter cette technologie dans tout et n’importe quoi.

Pour Andrew Macdonald, le directeur des opérations d’Uber, il est de plus en plus difficile de justifier les coûts liés à l’usage de l’IA générative. Invité du podcast Rapid Response, il a expliqué qu’une consommation élevée de tokens n’aboutissait pas nécessairement à une augmentation proportionnelle des fonctions utiles pour le consommateur.

« Ce lien n’existe pas encore, n’est-ce pas ? », se demande-t-il. « Implicitement, je pense qu’il y a peut-être davantage de [fonctions] qui sont livrées, mais il est très difficile d’établir un lien clair entre [les tokens consommés] et le fait de se dire : « D’accord, maintenant nous produisons réellement 25 % de fonctionnalités utiles en plus pour les consommateurs » ».

Ce constat n’est pas isolé au sein d’Uber. En avril, le directeur technique de la plateforme VTC, Praveen Neppalli Naga, s’était étonné chez The Information d’avoir explosé son budget IA de l’année… en seulement quatre mois. Il expliquait alors que 70 % environ du code validé provient d’outils IA, tandis que les dépenses oscillent entre 500 et 2 000 $ par mois et par développeur. Les coûts liés à l’IA chez Uber ont été multipliés par six depuis 2024.

L’IA n’est pas « gratuite », poursuit Andrew Macdonald. Ça peut sembler être le cas quand on est un utilisateur lambda, mais la situation est très différente pour une entreprise. Cette petite musique commence à s’entendre un peu partout dans l’industrie ; les gains en productivité ne sont pas nécessairement au rendez-vous, tandis que des pratiques comme le tokenmaxxing montrent les limites de l’exploitation à outrance de cette technologie.

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  Lundi 25 mai 2026 à 11h48 25/05/2026 11h48

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