Nous ne payons pas le vrai coût de l'IA

Je paie 100 $ par mois pour Claude.

En mai, si Claude m'avait facturé ma consommation réelle, la facture aurait dépassé 2 000 $.

Je passe mes journées sur Claude Code, Codex et différents modèles d'IA. Une grande partie de notre travail chez Talyco s'appuie déjà sur ces outils. Et je ne suis pas un cas isolé : l'usage de l'IA explose dans toutes les entreprises.

1. 100 $ payés, 2 000 $ de coût réel

Chaque semaine, de nouvelles tâches basculent vers les LLM :

• rédaction,
• analyse,
• développement,
• reporting,
• recherche,
• automatisation.

Dans le même temps, les coûts restent relativement faibles pour les utilisateurs. Cette situation ne durera probablement pas éternellement.

L'article récent sur Uber est révélateur. L'entreprise a déployé massivement des outils d'IA auprès de ses équipes. Résultat : le budget annuel prévu pour l'IA a été consommé en seulement quelques mois.

Aujourd'hui, les grands acteurs de l'IA se livrent une bataille mondiale pour acquérir des utilisateurs. Les abonnements sont attractifs. Les limites sont souvent généreuses. Les investisseurs financent une partie de la croissance.

Mais que se passera-t-il lorsque les modèles devront être rentables ? Lorsque les entreprises devront payer davantage en fonction de leur consommation réelle ?

Le paradoxe est intéressant : c'est probablement au moment où l'usage sera le plus fort que la facture commencera réellement à augmenter. Chez Talyco, nous essayons d'anticiper cette étape dès aujourd'hui.

2. Le problème n'est pas l'IA

Toutes les actions que nous réalisons pour nos clients utilisent déjà une part importante d'IA. Nous produisons plus vite. Nous automatisons davantage. Nous réduisons certaines tâches manuelles.

Mais cela nous place aussi en première ligne. Si demain le coût des modèles augmente fortement, nous serons directement concernés. Et nous pensons que ce problème deviendra progressivement celui de toutes les entreprises.

La question n'est donc pas :

« Comment utiliser plus d'IA ? »

La question est :

« Comment produire la même valeur avec moins de consommation IA ? »

3. L'exemple du reporting

Prenons un cas simple : le reporting marketing.

Chaque semaine, des milliers d'équipes marketing demandent à un LLM : « Analyse cette campagne et fais-moi un reporting. » Pour réaliser cette tâche, le modèle doit récupérer les données, les comprendre, effectuer les calculs, produire les analyses, puis générer la restitution.

Cette opération peut facilement consommer plusieurs milliers de tokens. Sur une équipe complète, répétée chaque semaine, cela représente rapidement une consommation importante.

Mais regardons le problème autrement. Imaginons deux collaborateurs.

Scénario 1 : tout refaire à chaque fois

Vous demandez : « Fais-moi un reporting complet de cette campagne. »

La personne doit récupérer les données, les nettoyer, les mettre au bon format, construire la présentation et produire l'analyse. Cela peut prendre plusieurs heures.

Scénario 2 : exécuter un système déjà pensé

Vous fournissez un template standardisé, une structure précise, les indicateurs à récupérer, les règles de calcul et les emplacements à remplir.

La personne n'a plus qu'à exécuter le processus. Le temps nécessaire chute drastiquement.

4. Notre approche : construire le système, pas l'exécuter à l'infini

Chez Talyco, nous utilisons l'IA pour construire le système. Pas nécessairement pour exécuter chaque tâche à l'infini.

Pour le reporting, nous avons créé :

• des templates standardisés,
• des définitions précises des indicateurs,
• des métadonnées,
• des automatisations qui récupèrent directement les données.

L'IA nous aide à concevoir le premier reporting. Puis la technologie prend le relais.

C'est le même état d'esprit que quand j'ai testé le MCP Meta : on délègue l'exécution, mais c'est la donnée structurée et la méthode qui font la différence, pas l'outil seul.

5. Le futur n'est probablement pas « 100 % IA »

Nous entendons souvent que l'IA va tout faire. Nous pensons que la réalité sera plus nuancée. Le sujet ne sera pas :

IA ou humain.

Le sujet sera :

Quelle est la meilleure combinaison entre humain, IA et technologie ?

Pour chaque action, nous devrons nous poser trois questions :

• Que doit faire l'humain ?
• Que doit faire l'IA ?
• Que peut faire la technologie sans humain ni IA ?

Dans le cas du reporting :

• l'expert senior interprète les résultats et prend les décisions,
• l'IA aide à concevoir le processus,
• la technologie exécute automatiquement les tâches répétitives.

C'est cette combinaison qui nous semble la plus robuste. Pas seulement aujourd'hui, mais aussi le jour où nous devrons payer le vrai coût de l'IA.

6. Notre conviction

L'avenir du marketing ne sera pas construit par ceux qui utilisent le plus d'IA. Il sera construit par ceux qui sauront orchestrer intelligemment :

• l'expertise humaine,
• l'IA,
• et la technologie.

L'IA est un formidable levier d'efficacité. Mais comme toute ressource, elle a un coût. Et les entreprises qui prendront de l'avance seront celles qui commenceront à optimiser ce coût avant qu'il ne devienne un problème.

FAQ

Questions fréquentes

Pourquoi dit-on qu'on ne paie pas le vrai coût de l'IA ?

Parce que les abonnements actuels sont en partie subventionnés. Les grands acteurs de l'IA financent une bataille pour acquérir des utilisateurs : limites généreuses, prix attractifs, croissance soutenue par les investisseurs. Quand les modèles devront être rentables et facturés à la consommation réelle, l'écart se verra. En mai, un abonnement à 100 $ couvrait chez moi une consommation réelle de plus de 2 000 $.

Comment réduire son coût d'IA sans réduire sa production ?

En utilisant l'IA pour construire le système une fois, plutôt que pour exécuter chaque tâche à l'infini. Sur le reporting par exemple : on conçoit avec l'IA des templates, des définitions d'indicateurs, des règles de calcul et des automatisations qui récupèrent directement les données. Le premier reporting a un coût, les suivants deviennent quasiment gratuits car c'est la technologie, pas le LLM, qui les exécute.

L'IA va-t-elle remplacer les équipes marketing ?

Nous ne le pensons pas. Le futur ne sera pas « IA ou humain » mais la meilleure combinaison entre humain, IA et technologie. Pour chaque action, trois questions : que doit faire l'humain, que doit faire l'IA, que peut faire la technologie sans l'un ni l'autre. L'expert interprète et décide, l'IA aide à concevoir le processus, la technologie exécute le répétitif.

Optimiser avant que ça devienne un problème

Le vrai coût de l'IA finira par se voir. Et c'est probablement au moment où l'usage sera le plus fort que la facture grimpera le plus vite.

C'est exactement ce que nous construisons chez Talyco : des fondations data et des automatisations pensées pour que l'IA serve à concevoir le système, pas à le réexécuter indéfiniment. L'expert pilote, l'IA conçoit, la technologie exécute. C'est cette combinaison qui restera robuste, même le jour où il faudra payer le vrai prix.