Une guerre des prix est en cours entre les fournisseurs d’intelligence artificielle de pointe. Meta va bouleverser la concurrence avec des outils d’IA avancés et moins chers pour les entreprises issus de son nouveau modèle d’IA, Muse. La dernière Grok AI de SpaceX est conçue pour être efficace et faible coût, à un prix 60 % moins cher qu’Anthropic. Microsoft passe d’Anthropic et OpenAI à ses propres outils d’IA internes, moins chers, pour des applications telles qu’Excel et Outlook.
Pendant ce temps, des modèles d’IA chinois moins chers, tels que DeepSeek et Kimi, gagnent rapidement du terrain, même si les enquêtes du Congrès pourraient conduire à des tentatives de restriction des technologies étrangères. La dernière version de Kimi, développée par la société chinoise Moonshot AI, a suscité autant d’enthousiasme de la part des clients américains que d’inquiétude de la part des principales sociétés américaines d’IA et des responsables fédéraux. Les préoccupations politiques américaines incluent les subventions gouvernementales massives de la Chine, le vol de propriété intellectuelle, les risques en matière de cybersécurité et la menace générale de la concurrence chinoise.
La concurrence pourrait exercer une pression sur les marges bénéficiaires des leaders de l’IA, qui doivent encore investir des sommes massives pour développer et déployer des technologies de pointe. Le dernier modèle Grok 4.5 constitue une menace pour Anthropic et OpenAI car il s’agit d’un modèle « assez bon », rapide et très bon marché », écrit Neil Shah, analyste chez Counterpoint Research, dans un article récent. « Les entreprises disposent désormais d’une option intéressante, leur permettant d’optimiser leurs dépenses en IA avant qu’elles ne deviennent incontrôlables. »
Mais il y a un piège pour les entreprises impatientes de voir les prix baisser : les clients ne réaliseront probablement pas d’économies parce que leur utilisation de l’IA augmente si rapidement – l’IA est facturée en fonction de la quantité consommée, ce qui dépasse de loin la baisse du coût unitaire.
Cela reste vrai même si les tendances à long terme semblent prometteuses pour les clients. Le cabinet d’études de marché Gartner affirme qu’une combinaison d’améliorations de l’efficacité des puces, des centres de données, des logiciels et bien plus encore fera baisser les prix. « D’ici 2030, effectuer une inférence sur un grand modèle de langage avec un billion de paramètres coûtera aux fournisseurs GenAI plus de 90 % de moins qu’en 2025 », selon leur analyse de mars.
Toutes les économies ne seront pas répercutées sur les clients, explique Gartner, et l’IA agentique de pointe, qui automatise toutes sortes de tâches informatiques, consomme beaucoup plus de calcul d’IA. « Les modèles agents, par exemple, nécessitent entre 5 et 30 fois plus de jetons par tâche qu’un chatbot génératif standard », explique Gartner. (Les jetons sont les unités de données traitées par l’IA. Les entreprises sont généralement facturées en fonction du nombre de jetons qu’elles utilisent.)
Alors, que vont faire les entreprises pour réduire les budgets IA ? « Les entreprises apprendront et deviendront prudentes pour ne pas s’en tenir à un seul fournisseur ou à un seul modèle », selon Shah. Cela signifie que les tâches les plus complexes peuvent être accomplies avec la meilleure IA la plus coûteuse. Des tâches plus simples peuvent être effectuées avec des outils d’IA moins chers.
Gartner recommande aux entreprises de tenir une liste des tâches qui nécessitent des outils d’IA haut de gamme, de former les employés sur la façon de réduire les coûts de l’IA, d’afficher des limites sur la consommation de jetons individuels et de suivre de près l’utilisation de l’IA.
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