L’industrie de l’IA avait un besoin urgent de réduire ses coûts pour devenir rentable. Et c’est ce qui se passe

Presque tout dans nos vies augmente de prix, mais il n’en va pas de même avec l’IA : non seulement elle continue d’être plus performante, mais son utilisation coûte également de moins en moins cher. Selon les données de Silicon Data citées par Jefferies, le coût d’inférence moyen est passé de 2,04 $ par million de jetons le 31 mai à 1,18 $ le 8 août. Cela représente une baisse de prix de 43 % en un peu plus de deux mois, et c’est le meilleur signe que la course à l’IA est plus chargée que jamais.

La guerre ne consiste plus seulement à avoir le meilleur modèle. OpenAI a réduit le mois dernier les frais de sa famille de modèles GPT-5.6 jusqu’à 80 %, tandis qu’Anhtropic a lancé l’Opus 5 avec des performances théoriquement proches de celles de Fable 5 pour environ la moitié du prix. En fait, il y a quelques jours, ils ont gelé le prix du Sonnet 5, qui devait bientôt augmenter. Ce que nous voyons montre que les modèles ne cessent de s’améliorer, mais la concurrence entre les laboratoires d’IA amène ces modèles à fournir de plus en plus « d’intelligence par dollar ».

La Chine fait baisser les prix. Les consultants de Jefferies attribuent une grande partie de la situation à l’adoption croissante de modèles d’IA open source étonnamment abordables par les entreprises chinoises. DeepSeek V4 Flash est l’un des exemples les plus évidents : il ne peut pas être comparé en « intelligence » à GPT-5.6 ou Opus 5, mais ses performances sont vraiment extraordinaires si l’on tient compte du fait que le coût est une petite fraction de ce que coûtent ces modèles OpenAI et Anthropic. Il est important de noter que les entreprises d’IA en Chine commencent à jouer un double jeu : d’une part, elles inondent le marché de modèles bon marché, mais d’autre part, elles commencent à proposer des modèles d’IA haut de gamme.

La baisse ne vient pas uniquement des remises commerciales accordées aux entreprises. Les analystes de Jeffeeries soulignent à quel point il existe une concurrence énorme pour obtenir la meilleure rentabilité possible. Aux États-Unis et en Chine, on recherche des modèles plus compacts et spécialisés, des architectures telles que le mélange d’experts (MoE) qui n’activent qu’une partie de leurs paramètres lors de l’inférence, et de meilleurs systèmes qui font plus avec le même matériel. La formation des modèles frontières devient de plus en plus coûteuse, mais leur utilisation une fois formés devient rapidement moins chère, et cela profite à tous les utilisateurs.

Les modèles sont moins chers, mais la facture ne baisse pas trop. Bien que les modèles soient moins chers, les utiliser pour une tâche n’est peut-être pas aussi économique qu’on pourrait le penser. Les agents d’IA ont changé le paysage car ils peuvent travailler des heures, ils « raisonnent » beaucoup avant de répondre pour ne pas se tromper, et ils fabriquent de nombreux outils qui contribuent à quelque chose d’inévitable : la montée en flèche de la consommation de jetons. C’est le vieil effet Jevons appliqué à l’IA : améliorer l’efficacité d’une ressource peut augmenter sa consommation totale, car de nombreux usages plus rentables apparaissent.

Source : Analyse artificielle.

L’IA est sur le point d’être un . Il existe des produits et services standardisés et interchangeables pour lesquels il importe moins de savoir qui les propose que de connaître leur prix ou leur disponibilité. Le pétrole, l’électricité et, ces dernières années, les ordinateurs, Internet et les téléphones portables le sont devenus. L’IA est en passe d’y parvenir, car l’avantage concurrentiel de cette industrie ne résidera pas dans l’accès au modèle le plus intelligent, mais plutôt dans la décision du niveau « d’intelligence » dont chaque tâche a besoin et dans son obtention au coût le plus bas possible. Cela favorise les modèles ouverts et bon marché, ce qui oblige OpenAI et Anthropic à baisser les prix. Face à ce panorama, le défi pour les entreprises est évident : nous convaincre d’utiliser l’IA de manière extravagante.

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