Revolut affirme avoir divisé par dix sa facture d’utilisation des modèles d’intelligence artificielle pour la programmation en privilégiant un modèle chinois hébergé sur une infrastructure qu’elle contrôle. La fintech utilise désormais GLM-5.3, développé par Z.ai, comme modèle par défaut pour environ 2 000 ingénieurs. Claude Code et Codex restent disponibles, mais leur utilisation devient l’exception.

David Abitbol, responsable des opérations et de l’infrastructure IA chez Revolut, a présenté cette stratégie le 13 octobre à la conférence AI Engineer, à New York. Le problème initial était économique : certains ingénieurs consommaient beaucoup d’IA, sans gains suffisamment convaincants pour justifier les dépenses. Revolut avait donc imposé des limites budgétaires, avant de commencer à héberger elle-même des modèles ouverts au printemps 2026.

Selon Tobias Mann, dans The Register du 3 novembre, l’entreprise a d’abord adopté GLM-5.1, puis GLM-5.3. Ce dernier fonctionne sur 56 processeurs graphiques Nvidia B200. L’équipe a dû optimiser les réglages et la gestion de la mémoire pour offrir des réponses suffisamment rapides aux développeurs. L’économie annoncée repose donc aussi sur un travail d’infrastructure.

Le changement permet également d’élargir les usages. Lorsque chaque requête gruge une enveloppe limitée, les employés peuvent réserver l’IA aux problèmes de programmation les plus difficiles. Avec un accès moins contraint, ils peuvent aussi lui confier des recherches dans la documentation ou des tâches liées au suivi des projets, explique Abitbol.

La réduction de 90 % mérite toutefois d’être précisée. Elle correspond à une comparaison de factures présentée par Revolut. Les données divulguées ne détaillent ni des périodes et volumes d’utilisation comparables ni le coût du travail nécessaire pour exploiter le système. Elles ne permettent donc pas de conclure que le coût total serait divisé par dix dans une autre entreprise.

Au-delà du prix, l’auto-hébergement pose la question du contrôle des données. Abitbol distingue l’utilisation d’un modèle chinois sur une infrastructure choisie par Revolut de l’envoi de requêtes à un service hébergé par son concepteur. Il décrit aussi des restrictions sur les opérations exécutables et une supervision humaine.

Pour les banques et les fintechs canadiennes, ce cas fournit une piste de réflexion : à quel volume d’utilisation devient-il avantageux d’exploiter son propre modèle? L’évaluation doit réunir la facture, les compétences nécessaires, les performances et le contrôle des données. Revolut présente une expérience concrète de cet arbitrage, sans démontrer qu’une même formule conviendrait à toutes les institutions.

Sources : the register, ai engineer

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