Quand l'intelligence artificielle coûte plus cher qu'un employé

L'annonce tonitruante n'aura pas tardé à se muer en une réalité plus nuancée. Alors que les prophéties de remplacement massif des travailleurs par l'intelligence artificielle battaient leur plein, un retournement inattendu s'opère dans les entreprises de la tech : l'IA, loin de réduire les coûts, s'avère parfois plus onéreuse qu'un employé en chair et en os. D'Amazon à Meta en passant par Uber, les géants de la Silicon Valley découvrent que la facture des « tokens » – ces unités de calcul qui monétisent chaque requête – peut vite éclipser les salaires.

Le phénomène a même un nom : le « tokenmaxxing », cette course effrénée à l'utilisation de l'IA pour maximiser les indicateurs internes, sans égard pour la pertinence réelle. Comme le rapporte la presse économique, Amazon a dû fermer un tableau de bord qui mesurait l'utilisation de l'IA après que des employés eurent accompli des tâches uniquement pour y figurer en tête. « N'utilisez pas l'IA juste pour l'utiliser », a prévenu un haut dirigeant. Les témoignages convergent : Uber a dépensé en quatre mois l'intégralité de son budget annuel pour l'outil Claude Code, sans pouvoir établir de lien entre ces dépenses et une amélioration de l'expérience utilisateur. D'autres, comme Microsoft, ont purement annulé certaines licences, invoquant des motifs de sécurité mais surtout de coûts.

Cet emballement suscite des réactions contrastées selon les régions. Dans la tech californienne, l'heure est au désenchantement : après une période d'« intelligence subventionnée » où les investisseurs absorbaient les pertes pour appâter les clients, les entreprises d'IA cherchent désormais la rentabilité, quitte à augmenter les prix. En Chine, la presse spécialisée multiplie les alertes sur l'explosion des coûts, citant des développeurs qui voient leurs factures dépasser les salaires en quelques semaines. En Europe, le débat est plus tempéré. En Italie, le gouverneur de la Banque centrale, Fabio Panetta, appelle à saisir l'IA comme levier de productivité, mais des voix s'élèvent pour rappeler que le marché reste le grand absent de ces discussions. Pendant ce temps, une enquête de la Confédération nationale de l'artisanat italien montre que plus d'un tiers des petites entreprises utilisent désormais l'IA, un chiffre en très forte hausse.

Un constat s'impose : l'IA, telle qu'elle est déployée aujourd'hui, ne tient pas ses promesses macroéconomiques. D'après une analyse du cabinet Gartner reprise par la presse, 80 % des grandes entreprises ayant adopté l'IA ont procédé à des licenciements, mais le taux de retour sur investissement n'affiche aucune corrélation avec l'ampleur des coupes. Autrement dit, remplacer des humains par des algorithmes n'a pas créé de valeur nouvelle ; cela a seulement permis de soigner les bilans à court terme. L'« AI washing » – ce verdissement numérique qui consiste à afficher une modernité de façade – devient un exercice de communication à destination des investisseurs plutôt qu'une véritable stratégie d'efficacité.

L'avenir de l'IA dans l'entreprise se jouera sur la capacité à rationaliser son usage. Les incitations à la course aux tokens, comme les classements internes, apparaissent contre-productives. La réflexion amorcée par certains dirigeants, qui appellent à n'utiliser l'IA qu'à bon escient, ouvre peut-être la voie à une « ère de l'efficacité » post-tokenmaxxing. Reste que les investisseurs et les décideurs politiques devront intégrer cette réalité plus prosaïque : l'IA n'est ni une baguette magique ni un fléau, mais un outil qu'il faut manier avec discernement, sous peine de transformer une révolution technologique en bulle dispendieuse.