La plupart des grandes organisations prévoient d'accroître leur utilisation de modèles d'IA ouverts pour garder les coûts sous contrôle, selon un nouveau rapport de l'Institut de recherche Capgemini, qui révèle que près de six entreprises sur dix ont dépensé beaucoup plus en intelligence artificielle que ce qu'elles avaient prévu ou budgétisé au cours de l'année écoulée.
Le rapport, basé sur une enquête menée en septembre 2026 auprès de 500 cadres supérieurs dans 10 pays et 13 secteurs, révèle que 59 % des organisations dépensent beaucoup plus que prévu en IA. Parmi les organisations concernées, les dépenses étaient en moyenne 24 % plus élevées que prévu, et 21 % des organisations interrogées ont dépassé leurs budgets IA de plus de 30 %. La principale conclusion de l'étude – selon laquelle la plupart des grandes entreprises envisagent d'utiliser davantage l'IA pour plafonner leurs factures, comme l'a rapporté Reuters – indique que les stratégies d'IA des entreprises entrent dans une phase de discipline des coûts. Les résultats arrivent dans un contexte plus large couverture de l'industrie de l'IA d'entreprises qui repensent la façon dont elles achètent et déploient des modèles.
Où va l'argent
Le rapport met en évidence une lacune persistante dans la manière dont les entreprises estiment le coût total du déploiement de l’IA. Au-delà des dépenses directes telles que l’utilisation des modèles et des jetons, les organisations doivent prendre en compte les coûts indirects qui sont faciles à sous-estimer : la surveillance humaine des résultats de l’IA, la correction des erreurs générées par l’IA et le travail de gouvernance.
La moitié des dirigeants interrogés ont déclaré que les dépenses en matière d'IA avaient été approuvées sans visibilité adéquate sur leur coût total, et seulement 56 % ont déclaré avoir confiance dans leur capacité à prévoir l'évolution des coûts de l'IA à mesure que l'adoption se développe. En d’autres termes, pour la plupart des entreprises, les budgets de l’IA ont été fixés avant que quiconque comprenne pleinement ce que coûte réellement le fonctionnement de l’IA à grande échelle.
"La discipline des coûts à elle seule ne créera pas un parc d'IA rentable, tout comme la création de valeur sans contrôle des coûts ne sera pas durable", a déclaré Volker Darius, PDG de Capgemini Invent, dans un communiqué accompagnant le rapport. "Les organisations doivent mesurer ensemble le coût, la qualité et la valeur commerciale, et utiliser le modèle le plus approprié pour chaque tâche."
Des paris mono-fournisseur aux stratégies multi-modèles
L’augmentation des dépenses incite les entreprises à reconsidérer structurellement leurs stratégies en matière d’IA. Plus de trois dirigeants sur cinq s'attendent à ce que leur organisation adopte une stratégie multimodèle au cours des 12 prochains mois, en sélectionnant différents modèles d'IA en fonction du coût, des performances, de la vitesse et des exigences commerciales.
Cela marque un changement par rapport au modèle des deux dernières années, dans lequel de nombreuses entreprises se sont standardisées sur un ou deux fournisseurs modèles frontières pour tout, des chatbots au traitement des documents. Une approche multimodèle permet aux entreprises d'acheminer des tâches simples et volumineuses vers des modèles moins chers tout en réservant des modèles frontières coûteux aux travaux qui les nécessitent réellement.
Selon le rapport, près de trois organisations sur cinq prévoient également d'étendre leur utilisation de modèles ouverts (des modèles dont les paramètres sont rendus publics et peuvent être exécutés sur la propre infrastructure de l'entreprise) et de modèles plus petits et spécialisés adaptés à des tâches spécifiques.
Pourquoi les modèles à poids ouvert ont un moment
Le segment des poids ouverts s'est développé rapidement en tant qu'alternative aux modèles propriétaires uniquement API. Étant donné que les modèles ouverts peuvent être auto-hébergés, les organisations dont les charges de travail sont stables et prévisibles peuvent éviter la facturation par jeton et négocier une courbe de coûts différente, en échangeant les coûts d'infrastructure et d'exploitation contre de la prévisibilité. Les analyses du secteur ont estimé que les jetons issus de modèles ouverts coûtent une fraction de ceux comparables propriétaires, bien que l'économie totale dépende de l'utilisation et des capacités d'ingénierie internes.
Les résultats de Capgemini suggèrent que le calcul s’oriente davantage vers des modèles ouverts et de petite taille, car les dépenses en IA augmentent plus rapidement que la valeur qu’elles créent manifestement. La pression sur les coûts, dans ce cadre, n’est pas un rejet de l’IA – 59 % des entreprises ont dépensé trop d’argent parce qu’elles utilisaient plus d’IA que prévu, pas moins – mais une exigence de précision sur la destination de chaque dollar modèle.
Ce que cela signifie pour le marché de l'IA
Les implications du rapport vont dans plusieurs directions à la fois. Pour les fournisseurs de modèles propriétaires, cela indique que les acheteurs d'entreprise sont de plus en plus disposés à se diversifier et à s'éloigner des API frontières à prix élevé, là où un modèle plus petit ou ouvert fera l'affaire. Pour les fournisseurs de cloud et d'infrastructures, les stratégies multimodèles promettent des charges de travail plus hétérogènes et une demande accrue pour les outils de service qui rendent le passage d'un modèle à l'autre à moindre coût.
Pour les entreprises elles-mêmes, le message est que la gestion des coûts de l’IA devient une discipline à part entière, plus proche de la planification financière que de l’expérimentation. Les conclusions du rapport selon lesquelles la moitié des dépenses en IA ont été approuvées sans visibilité totale des coûts suggèrent que de nombreuses organisations auront besoin de meilleures mesures avant de pouvoir optimiser.
Le rapport de l'Institut de recherche Capgemini s'ajoute à un nombre croissant d'enquêtes démontrant que la prochaine phase du marché de l'IA d'entreprise sera définie non pas par celui qui adoptera l'IA, mais par celui qui la déploie de manière rentable – et que la combinaison de modèles au sein des grandes organisations est sur le point de devenir beaucoup plus variée.
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