Le prix des API baisse, les capacités des modèles d'IA augmentent

En l’espace de quelques mois, les coûts des API de modèles de langage de dernière génération ont considérablement baissé, tandis que la qualité a augmenté. Pour les entreprises et les administrations publiques, l’enjeu est désormais celui de la qualité : optimiser la performance vaut désormais mieux que courir après les économies.

Imaginez une industrie où le coût des matières premières baisse continuellement, tandis que la qualité des produits s’améliore trimestre après trimestre. C’est ce qui se passe dans l’IA générative : le coût d’utilisation des modèles de pointe diminue, tandis que leurs capacités augmentent. Dans très peu de secteurs, nous assistons à un phénomène comme celui-ci. C’est une accélération qui ne concerne pas (uniquement) les professionnels.

Pour l’économie, cela signifie une chose précise : structurellement, produire de l’intelligence artificielle coûte moins cher, tandis que le « produit » s’affine de plus en plus. Lorsque les coûts baissent et que la productivité augmente, les modèles économiques changent, les barrières à l’entrée diminuent et les citoyens et les entreprises se retrouvent avec des services plus accessibles.

En tant qu'entrepreneur, j'ai suivi de près l'évolution des prix des API des modèles de langage les plus avancés, et j'ai appris à distinguer deux grandes catégories :

• d'une part, il existe des modèles de dernière génération, utilisés pour des tâches relativement simples telles que des résumés, des extractions et des traductions ;

• de l'autre, ceux destinés à aborder des problèmes plus complexes, qui nécessitent du raisonnement, de la planification et la capacité de gérer des séquences d'étapes.

Ces derniers mois, le tableau que je vois est assez clair : le prix moyen par unité de calcul traitée continue de baisser, tandis que les capacités des modèles augmentent, notamment dans leur renseignement opérationnelou dans leur capacité à accomplir des tâches complexes du début à la fin.

Quels changements pour les entreprises et les AP italiennes ?

Tout d’abord, le prototypage devient plus rapide et moins coûteux. Lorsque le coût marginal de tester une idée diminue, la logique conduit à expérimenter davantage. Et des processus qui nécessitaient auparavant des mois et des budgets importants peuvent désormais être lancés et évalués dans des délais beaucoup plus courts, avec un impact direct sur l'innovation.

La baisse des coûts nous pousse également à privilégier la qualité au prix. Choisir le meilleur modèle, même s'il coûte peut-être quelques euros de plus, a du sens car ce prix va bientôt baisser, tandis que la qualité restera un avantage concurrentiel durable.

Ensuite, il y a les nouveaux cas d’utilisation qui deviennent économiquement durables. Des activités auparavant hors de portée (assistance interne, extraction de connaissances à partir d'archives, automatisation de documents, aide à la décision de premier niveau, etc.) commencent à entrer dans le champ du possible.

Enfin, l'effet est particulièrement significatif sur les petites et moyennes entreprises, qui constituent l'épine dorsale du tissu productif de notre pays : la baisse des barrières de coûts rend accessibles des outils et des solutions qui, jusqu'à récemment, étaient réservés aux seules grandes entreprises. En ce sens, l’IA devient une technologie « inférieure », plus démocratique.

La règle d’or : optimiser les performances, plus de coûts

À ce stade, cela n’a aucun sens de planifier le prix. L'objectif doit être de sélectionner le modèle qui offre la meilleure qualité pour la tâche, de bien concevoir le flux (invites, contrôles, métriques) et de le mettre en production. Parce que le prix a tendance à baisser. Se concentrer aujourd’hui sur la réduction de coûts qui seront négligeables demain risque de perdre du temps et, pire encore, de perdre un avantage concurrentiel.

Bien entendu, les objections ne manquent pas. Le premier concerne le budget, qui reste pour de nombreuses entreprises une contrainte incontournable. Mais il ne s’agit pas d’ignorer les coûts : il s’agit plutôt de déplacer le contrôle en aval. Vous pouvez agir avec des systèmes de limitation de débit, de quota et de surveillance.

Ensuite, il y a la question environnementale. Les modèles linguistiques consomment des ressources, mais la direction prise par les fournisseurs est claire : réduire progressivement l'impact énergétique de chaque jeton ou opération. Même dans ce cas, bien concevoir non seulement réduit les coûts, mais limite également la consommation.

Enfin, la peur de verrouiller sur les fournisseurs. C'est un risque réel, mais gérable. Intégration de la conception avec des niveaux d'abstraction – par exemple via adaptateur – vous permet de remplacer un modèle par un autre sans avoir à tout réécrire à partir de zéro. Ainsi, si une meilleure technologie apparaît demain, la migration devient une opportunité et non un cauchemar technique.

Le message n'est pas de « dépenser les yeux fermés », mais d'investir là où cela compte : qualité du modèle, conception du workflow, mesures de sécurité (contenu illicite, vie privée, confidentialité).

Trois recommandations pour les décideurs en matière d'IA

J’aimerais faire trois recommandations à ceux qui sont appelés à prendre des décisions dans le domaine de l’IA.

• La première concerne la démarche : mieux vaut commencer par le haut, en définissant clairement le résultat que l’on souhaite obtenir. Cela signifie établir immédiatement la mesure de la qualité – qu’il s’agisse du taux de résolution d’un cas, de la précision de l’extraction des données ou de la satisfaction du client – ​​puis de choisir le modèle qui maximise ce paramètre.
• La deuxième recommandation est de concevoir pour l’observabilité dès le premier jour. Le suivi des demandes, des coûts, de la qualité et des modes de défaillance n’est pas un détail technique, mais une condition essentielle pour une évolution saine. L’observabilité devient ainsi une sorte d’assurance : elle nous permet de comprendre où intervenir, d’éviter le gaspillage et de garder le contrôle à mesure que les systèmes se développent.
• Le troisième et dernier concerne la question de l'actualisation constante : le rythme de l'innovation est si élevé qu'il n'est pas logique de considérer le choix d'un modèle comme définitif. Il est utile de définir des fenêtres de révision, par exemple sur une base trimestrielle, pendant lesquelles tester des alternatives et, si nécessaire, passer sans hésitation à des solutions plus efficaces.

La transition historique de l’IA ne concerne pas seulement la technologie, mais l’économie dans son ensemble. Lorsqu’une capacité devient plus fiable et moins coûteuse, elle ouvre la porte à des transformations généralisées. Cela s’est déjà produit avec le cloud et le haut débit, et aujourd’hui cela se produit avec l’intelligence artificielle. Et comme pour toute infrastructure, ce n’est pas le prix d’un seul boulon qui détermine la valeur, mais ce sur quoi ce boulon vous permet de construire.