Il le confiait sans fard, il y a quelques semaines. « Je dépense environ 600 euros par mois pour faire tourner des dizaines d’agents et sous-agents qui débattent entre eux. » Les programmes d’Aymeric Roucher tournent jour et nuit, enchaînent les tâches. Lui, le codeur passé chez Hugging Face, ne pianote plus frénétiquement : il supervise des machines. En dépit du tarif, il ne se voit plus travailler ni vivre sans. Des témoignages similaires se multiplient dans le monde. Max Linder, un ingénieur logiciel basé à Stockholm, a récemment assuré au New York Times : « Je débourse probablement plus que mon salaire pour Claude [le service d’IA d’Anthropic : NDLR]. » Son employeur paie l’addition. Certains, comme Meta, encouragent même leurs équipes à brûler le plus de « tokens » possibles, ces petites unités de texte utilisées comme méthode de calcul de la consommation de l’IA. Une tendance baptisée « Tokenmaxxing ».
Cette nouvelle phase de l’IA dite agentique a explosé ces derniers mois. Notamment grâce à Clawdbot, plus connu désormais sous le nom d’OpenClaw. Ce logiciel créé fin 2025 par un développeur autrichien a cartonné sur GitHub, le QG des développeurs du monde entier comme Aymeric Roucher ou Max Linder. OpenClaw n’est pas un LLM comme GPT, qui sous-tend l’agent conversationnel ChatGPT, mais une sorte de chef d’orchestre. Connecté aux différents LLM, il permet de lire des fichiers, envoyer des emails, naviguer sur le web, exécuter du code, en autonomie. Comme un véritable assistant. Sa facilité d’installation et sa gratuité ont fait des ravages. Sa popularité dépasse déjà le seul cercle des codeurs et ingénieurs spécialistes de l’IA. En Chine, le petit homard qui sert de logo à OpenClaw est devenu un phénomène de société en se greffant à la super-app WeChat, dominante sur place.
Les laboratoires d’IA devraient se réjouir de cet engouement. Mais c’est plutôt l’inverse qui se produit. Le cabinet de conseil Gartner estime qu’un flux de travail agentique consomme jusqu’à 30 fois plus de tokens qu’un chatbot classique. Les agents posent la question délicate du vrai coût de l’intelligence artificielle. Car si les chiffres d’affaires progressent – OpenAI et Anthropic, les deux leaders du marché, croisent le fer autour de 25 et 30 milliards de dollars par an – les pertes se creusent d’autant plus. Le premier tablait sur 14 milliards de dollars, au bas mot, pour 2026. Presque trois de plus qu’en 2025. Sans compter la charge globale qui devient, chaque jour, plus difficile à supporter. « Nous n’avons pas assez de puissance de calcul », a reconnu Sarah Friar, la directrice financière d’OpenAI. La compagnie se préparerait à dépenser 600 milliards de dollars pour combler cela d’ici à 2030. Anthropic peine à atteindre les 99,99 % de disponibilité courante dans les services numériques, et devrait, elle aussi, investir massivement dans ses infrastructures. Repoussant, au passage, les interrogations autour de la « bulle IA« .
Abonnements subventionnés
Une solution émerge dans le débat : faire passer les utilisateurs à la caisse. A ce jour, il n’est même pas certain que les plus accros soient rentables pour les fournisseurs d’IA. Le prix du token a fortement chuté ces deux dernières années sous l’effet de la concurrence chinoise, des évolutions techniques, et de la guerre des prix du secteur. Descendant parfois, selon les modèles, sous le dollar pour un million de tokens brûlés. Et le monde de l’IA est ainsi confronté au paradoxe de Jevons : plus elle devient abordable, plus elle est utilisée…
La situation est plus préoccupante qu’elle n’en a l’air. Car OpenClaw et les agents ouvrent la question de la rentabilité des clients lambda, ainsi que de certains professionnels hors du secteur du développement informatique. La majorité a recours aux IA, et même des agents comme dans le service « Computer » de Perplexity, sans verser un centime. Une poignée d’entre eux paie des abonnements, de 20 à plusieurs centaines de dollars par mois. Un modèle répandu, qui avec l’intensification des opérations, risque de devenir caduc. Selon le site The Information, un seul abonné Claude Max aurait par exemple généré 5 600 dollars de coûts sur un forfait à 100 dollars. Un déclic. « On assiste à un découplage complet entre les tarifs des abonnements, hérités d’une époque où les échanges étaient brefs (quelques centaines de tokens), et un usage intensif d’agents qui enchaînent des requêtes pouvant dépasser les 100 000 tokens. Cela ne peut pas durer », résume Frédéric Fleury, professeur à l’ESCP, spécialiste de la stratégie d’entreprise.
Anthropic l’a déjà compris : un OpenClaw ne peut désormais plus être utilisé avec les forfaits existants de la firme. Mais la position des laboratoires d’IA est périlleuse. Faire payer le « vrai » coût de l’IA et des agents à ses clients et abonnés pourrait les faire fuir. « Si un jour les coûts sont vraiment répercutés, nous passerons du buffet à volonté au ticket de rationnement », image Frédéric Fleury. Et ce n’est pas encore souhaitable pour eux. « Les grands labos d’IA savent qu’ils ne peuvent être rentables tout de suite, car il est nécessaire d’acquérir, d’abord, des positions hégémoniques. L’IA est une technologie centralisatrice. Plus que jamais la logique du Winner takes all (le gagnant remporte tout) prévaut. Ce qui justifie encore davantage cette course à l’armement sans but précis de rentabilité à court terme », observe Julien Maldonato, associé chez Deloitte France, expert des services financiers. « Mon intuition est que les niveaux tarifaires vont se segmenter plus agressivement avant qu’on ne voie des hausses généralisées », rassure Jamaal Glenn, investisseur et professeur associé à l’Université de New York. Sam Altman, le patron d’OpenAI, a envisagé à la mi-mars une tarification qui ressemblera un jour à celle de l’électricité.
Dépenser plus pour payer moins
Plusieurs astuces existent pour retarder cette échéance. Le bridage, très en vogue actuellement. Soit par des limites strictes à l’usage des IA par jour, ou par semaine. A baisser en cas de besoin. Soit par des réponses moins élaborées et structurées. « Là encore, la marge de manœuvre des fournisseurs d’IA est faible. Nous ne sommes qu’au tout début de l’adoption de l’IA et de la découverte de cas d’usage intéressants. Ce n’est pas le moment de casser leur jouet », pointe l’associé de Deloitte. Surtout, à l’aube d’introductions en Bourse comme s’apprêtent à le faire OpenAI et Anthropic, afin de lever des centaines de milliards de dollars.
L’autre option, celle prise par le créateur de ChatGPT, consiste en un virage à 180°. La société a abandonné la génération de vidéos avec l’application Sora, jugée trop coûteuse, et recentre ses modèles agentiques les plus puissants sur ceux prêts à verser le prix fort. L’univers du développement informatique (code), où son rival Anthropic s’est distingué, très mature dans ses usages de l’IA, est particulièrement ciblé. Mais pas que. La cybersécurité semble prometteuse, en témoignent les récentes sorties de modèles spécialisés tels Mythos et GPT-5.4-Cyber, réservés pour l’heure à une poignée d’acteurs.
L’avenir du marché de l’IA se résume à une question simple : « combien êtes-vous prêt à payer ? », estime Julien Maldonato. « Des modèles facturés 2 000 euros par mois peuvent paraître excessivement coûteux. Mais s’ils remplacent un avocat d’affaires qui facture 10 000 euros la journée, ce n’est pas grand-chose. Pour un consultant ou un auditeur, la formule professionnelle de ChatGPT à 220 euros me permet actuellement l’économie d’un junior à 3 000 euros par mois. Le retour sur investissement est immédiat. »
Attention, malgré tout, à ne pas les considérer comme des vaches à lait. « Je connais plusieurs équipes de logiciels et de data science qui ont déboursé entre cinq et six chiffres en inférence en très peu de temps sans le vouloir. Rien de tout ça n’était viable, et tout a été drastiquement réduit une fois que les équipes financières s’en sont aperçues, expose le professeur et investisseur américain Jamaal Glenn. L’expertise la plus précieuse à développer en interne actuellement est l’efficience d’inférence. Comment tirer le maximum des agents IA pour obtenir le même résultat à moindre coût ? Je m’attends à ce que cela devienne une spécialisation bien rémunérée dans les prochains mois. » Si les hausses de prix touchent un jour le grand public, celui-ci finira aussi par s’y pencher.
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