Selon une enquête de 404 Media, plusieurs grandes entreprises, dont Amazon, Adobe, Atlassian, Citi, GitHub et Accenture, tentent désormais de limiter l’usage interne de l’intelligence artificielle. En cause : des coûts qui montent rapidement, parfois de façon difficile à prévoir, alors que les fournisseurs d’outils d’IA facturent de plus en plus selon l’utilisation réelle plutôt qu’au forfait.

404 Media dit s’appuyer sur des conversations Slack, des captures d’écran de tableaux de bord internes, des courriels et des témoignages d’employés, certaines entreprises demandent à leurs équipes de choisir des modèles moins puissants pour réduire la consommation de jetons, ces unités utilisées pour mesurer et facturer les requêtes envoyées aux modèles d’IA. Dans au moins un cas, les dépenses mensuelles auraient triplé pour dépasser 15 millions de dollars par mois.

Le cas de Citi illustre bien cette nouvelle phase. Selon un courriel interne, la banque aurait coupé l’accès à certains modèles récents de Claude et de ChatGPT, dont Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.7 et GPT-5.5, en raison de leur consommation beaucoup plus élevée de crédits d’IA. Le message interne demandait aux employés de choisir le bon modèle selon la tâche, en réservant les modèles les plus avancés aux besoins complexes, comme le raisonnement architectural ou certaines tâches de développement avancées. Citi a toutefois nié auprès de 404 Media avoir désactivé des modèles ou imposé des quotas individuels.

Chez Atlassian, l’entreprise derrière Jira, l’usage illimité des outils d’IA aurait aussi pris fin. 404 Media affirme avoir consulté un tableau de bord interne montrant que les dépenses liées aux grands modèles de langage, à AWS, à Google Cloud et à OpenAI seraient passées d’environ 5 millions de dollars en août 2025 à plus de 15 millions en mai 2026. L’entreprise serait en voie de dépenser plus de 120 millions de dollars sur l’année financière pour ces outils. Atlassian conteste ces chiffres, sans préciser lesquels seraient inexacts.

Cette limitation change les habitudes de travail. Un employé d’Atlassian cité par 404 Media affirme que plusieurs collègues, qui avaient adapté leur façon de travailler pour maximiser l’usage de l’IA, se retrouvent maintenant à court de crédits après deux ou trois jours, surtout lorsqu’ils utilisent des agents ou les modèles Claude les plus récents. La réaction illustre un problème plus large : certaines équipes ont intégré l’IA très rapidement dans leurs processus, avant même que les coûts réels soient bien compris.

Chez Adobe, l’accès illimité à Claude ne serait pas renouvelé après le 30 juin, selon un employé cité par 404 Media. Chez Amazon, l’entreprise avait récemment retiré un classement interne qui comparait les employés selon leur utilisation des outils d’IA. Des employés interrogés par 404 Media soupçonnent que ce classement encourageait une utilisation excessive et coûteuse. Amazon affirme pour sa part que ses consignes sur l’usage de l’IA n’ont pas changé.

GitHub, de son côté, n’imposerait pas encore de limite aux employés, mais envisagerait de réduire les coûts en testant des modèles ouverts et en évaluant une facturation par utilisateur. Cette approche déplacerait le suivi budgétaire de l’équipe ou du projet vers l’employé lui-même.

L’enquête de 404 Media montre aussi que l’usage coûteux de l’IA ne vient pas toujours des tâches les plus stratégiques. Accenture aurait constaté chez certains clients une forte consommation de jetons pour des usages relativement banals, comme la conversion de fichiers PDF en présentations. Cela pose une question simple, mais centrale : l’IA génère-t-elle assez de valeur pour justifier son coût, surtout lorsqu’elle est utilisée massivement pour des tâches de bureau courantes?

Le virage est important. Depuis deux ans, beaucoup d’entreprises ont encouragé leurs employés à adopter rapidement l’IA générative, souvent au nom de la productivité, de l’innovation et de la compétitivité. Mais la réalité budgétaire commence à rattraper cet enthousiasme. Les directions financières veulent maintenant savoir qui utilise ces outils, pour quelles tâches, avec quels modèles et avec quel retour sur investissement.

Cette situation ne signifie pas que les entreprises abandonnent l’IA. Elle montre plutôt que l’adoption entre dans une phase plus disciplinée. Les modèles les plus puissants pourraient être réservés aux tâches qui les justifient vraiment, tandis que les usages simples seraient redirigés vers des modèles moins coûteux. Après la période d’expérimentation tous azimuts, les entreprises découvrent maintenant ce que plusieurs appellent déjà « l’économie des jetons ».

La promesse de l’IA en entreprise reste donc intacte, mais elle devient plus encadrée. Pour les employés, cela pourrait signifier moins d’accès illimité, plus de règles internes et une surveillance plus fine des usages. Pour les fournisseurs d’IA, le message est tout aussi clair : la facture devient un sujet stratégique. Et pour les entreprises, l’enjeu n’est plus seulement d’utiliser l’IA, mais de savoir quand elle vaut réellement son prix.

Source : 404 Media

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