L'intelligence est artificielle,
mais la facturation, elle, est bien réelle.
Les coûts unitaires diminuent, mais la complexité des usages peut faire exploser la facture.
3 conseils concrets pour garder le contrôle
- 1
Garder de la flexibilité et arbitrer
S'appuyer sur une plateforme qui permet d'ajuster les modèles en fonction des évolutions technologiques et économiques, et d'arbitrer en continu entre performance et coût.
- 2
Anticiper le passage à l'échelle
Un coût acceptable sur un POC peut devenir très différent une fois l'IA largement utilisée. Projeter les volumes, les usages et les coûts en production permet d'anticiper la facture avant le déploiement à grande échelle.
- 3
Piloter la rentabilité
Pour chaque cas d'usage, choisir 1 à 2 indicateurs simples, les mesurer et les challenger dans la durée, pour s'assurer que chaque euro investi génère une économie ou un gain réel et mesurable, au-delà de la promesse de départ.
Le point essentiel est bien là : s'assurer que l'IA est réellement rentable dans la durée.
Une IA moins chère n'est pas forcément une meilleure IA. Une IA rentable, oui.
Source : 2026 – « Inference Paradox »
Regard d’expert par Olivier BRUSSEE, Président de Décilia.
Gartner parle d’un véritable « Inference Paradox » : les coûts unitaires de token baissent, mais la complexité des usages peut faire exploser la facture. D’ici 2028, Gartner prévoit que le coût d’inférence d’un workflow agentique pourrait être multiplié par plus de 5.
Alors, comment garder le contrôle ?
1. Garder de la flexibilité et arbitrer : s’appuyer sur une plateforme qui permet d’ajuster les modèles selon les évolutions technologiques et économiques.
2. Anticiper le passage à l’échelle : un coût acceptable en POC peut devenir tout autre une fois l’IA largement utilisée.
3. Piloter la rentabilité : pour chaque usage, choisir un ou deux indicateurs, les mesurer et les challenger dans la durée pour vérifier que chaque euro investi crée une économie ou un gain réel et mesurable, au-delà de la promesse de départ.
Le point essentiel est là : s’assurer que l’IA est réellement rentable dans la durée.