Meta découvre à son tour que l’intelligence artificielle générative a un coût bien réel. L’entreprise a transmis une note interne à environ 6 000 employés pour annoncer un encadrement plus serré de l’utilisation des outils d’IA au travail. L’objectif : limiter la consommation de « tokens », ces unités de texte traitées par les modèles d’IA, après une hausse jugée exponentielle des usages internes.

Meta prévoirait désormais des dépenses de plusieurs milliards de dollars en 2026 uniquement pour l’utilisation interne de l’IA. L’entreprise travaille aussi à une plateforme capable de suivre en temps réel la consommation et les coûts par équipe, tout en fixant des budgets et des limites. Les employés seraient encouragés à privilégier MetaCode, l’assistant de programmation maison, plutôt que des outils tiers.

Ce virage est révélateur. Après avoir poussé ses équipes à adopter massivement l’IA, Meta cherche maintenant à en reprendre le contrôle financier. Le dossier s’inscrit dans un contexte beaucoup plus large : l’entreprise a déjà relevé ses prévisions de dépenses d’investissement pour 2026 entre 125 et 145 milliards de dollars, principalement pour soutenir ses ambitions en IA.

Cette situation illustre aussi une nouvelle réalité pour les entreprises : l’IA générative n’est pas gratuite, même lorsqu’elle semble intégrée aux outils du quotidien. Chaque requête, chaque ligne de code générée et chaque document résumé consomment des ressources informatiques importantes. À grande échelle, ces usages peuvent rapidement transformer un outil de productivité en poste de dépense stratégique.

Le cas de Meta pourrait servir d’avertissement à d’autres organisations. L’adoption massive de l’IA doit désormais s’accompagner de règles claires, de mécanismes de suivi et d’une réflexion sur le retour réel sur investissement. La question n’est plus seulement de savoir quels employés utilisent l’IA, mais dans quels contextes, à quel coût et avec quelle valeur ajoutée.

Le message dépasse Meta. Dans les grandes organisations, l’IA n’est plus seulement une promesse de productivité. Elle devient aussi une ligne budgétaire majeure, qu’il faudra mesurer, gouverner et justifier. La prochaine étape ne sera donc pas seulement d’utiliser l’IA davantage, mais de l’utiliser mieux.

Source : The Information