Meta et Microsoft réduisent tous deux considérablement l'utilisation de Claude d'Anthropic par leurs propres employés, selon un rapport de The Information, alors que les deux géants de la technologie orientent leurs ingénieurs vers des outils de codage d'IA internes et freinent la spirale des dépenses en IA.
Ce changement affecte les budgets et les flux de travail internes, et non l'accès des clients. Claude reste disponible via les produits commerciaux de Microsoft, et les dépenses des clients sur les modèles Anthropic via les plates-formes d'entreprise de Microsoft continuent de croître alors même que Microsoft resserre les vis sur son propre personnel. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre actualités IA.
Microsoft réduit de plus d'un tiers ses estimations de dépenses anthropiques internes
Microsoft avait précédemment prévu que ses dépenses internes consacrées à la technologie Anthropic dépasseraient le milliard de dollars par an. Cette estimation a depuis chuté de plus d'un tiers après que la direction a demandé aux employés de limiter leur utilisation de Claude et de privilégier les propres outils de Microsoft, notamment GitHub Copilot et les frameworks basés sur OpenAI, a rapporté The Information.
Au sein de la division cloud et IA de Microsoft, les plafonds mensuels de dépenses en IA par employé auraient été réduits de 100 000 dollars à environ 10 000 dollars dans la plupart des cas. Ces chiffres représentent des limites de dépenses plutôt que le reflet de ce que dépensent réellement les ingénieurs, mais les budgets serrés ont frustré certains ingénieurs qui bénéficiaient auparavant d'une grande latitude pour expérimenter différents modèles pionniers.
La directive illustre une tension unique à cette ère d'adoption de l'IA : Microsoft est à la fois le plus grand investisseur et le partenaire de distribution le plus proche d'OpenAI, l'une des plus grandes entreprises clientes d'Anthropic et un concurrent des deux sociétés avec sa propre pile Copilot. Chaque dollar dépensé en interne par Claude finance, dans un sens, les modèles qui concurrencent les outils que Microsoft souhaite que ses propres employés utilisent.
La base d'utilisateurs de Claude Code de Meta a été réduite de moitié
Chez Meta, le nombre d'employés utilisant Claude Code serait passé d'environ 60 000 plus tôt cette année à environ 30 000. Les licenciements ont joué un rôle, mais le principal moteur, selon le rapport, est le pivot stratégique de Meta vers ses propres solutions de codage d'IA : MetaCode, construit sur les modèles propriétaires de Meta, qui revendique désormais plus de 30 000 utilisateurs internes, et Muse Code, avec plus de 6 000 employés utilisateurs. Meta a commencé les tests externes de Muse Code avec des clients en août.
Même si le nombre d'utilisateurs a diminué, les dépenses de Meta pour l'outil de codage d'Anthropic sont restées substantielles. La société aurait alloué plus de 105 millions de dollars à Claude Code sur une seule période de 28 jours, rappelant que moins d'utilisateurs ne signifie pas nécessairement moins d'argent pour Anthropic.
Anthropic continue de croître malgré tout
Rien de tout cela n’a entamé les gros titres d’Anthropic. La société a déclaré aux investisseurs en août que son chiffre d'affaires annualisé avait atteint 65 milliards de dollars fin juillet et qu'elle se préparerait à une introduction en bourse pour une valorisation pouvant atteindre 2 000 milliards de dollars. La perte de certains sièges internes chez deux de ses plus grandes entreprises clientes est une erreur d'arrondi par rapport à la courbe de demande plus large des milliers d'autres entreprises qui acheminent le travail de codage via Claude.
Le retrait de Meta et de Microsoft en dit plus sur les acheteurs que sur les vendeurs. Les deux sociétés comptent parmi les plus gros dépensiers en IA au monde, et toutes deux ont atteint le stade où les budgets IA, qui ont explosé lors de la ruée vers l’adoption initiale, sont soumis à la même discipline que tout autre poste budgétaire. Les assistants de codage sont passés du stade expérimental à l'infrastructure essentielle, et l'infrastructure essentielle fait l'objet d'examens d'approvisionnement.
L'économie derrière les plafonds
Les nouvelles limites de dépenses rendent également la budgétisation prévisible d’une manière que n’a jamais été l’expérimentation illimitée. À 100 000 dollars par employé et par mois, une organisation de 10 000 ingénieurs pourrait théoriquement dépenser plus d'un milliard de dollars par an rien qu'en accès aux modèles, avant les coûts de calcul, d'outillage et d'intégration. Même si l'utilisation réelle n'a jamais approché le plafond, des plafonds aussi généreux rendent impossible la prévision, et la prévision est précisément ce qu'exigent les organisations d'approvisionnement une fois qu'une technologie passe de l'expérimentation à l'article de campagne.
La plus grande tendance : créer ou acheter des outils d'IA
Les rapports rendent également compte du calcul entre la création et l'achat qui se joue actuellement dans l'industrie du logiciel. Les API du modèle Frontier ont permis, très facilement, même aux plus grandes entreprises, d'adopter du jour au lendemain les meilleurs outils d'IA. Mais les agents de codage sont différents d'un chatbot marketing : ils sont au centre des flux de travail d'ingénierie, touchent au code source propriétaire et représentent un coût par siège qui évolue en fonction des effectifs.
Pour Meta, qui a passé des années à construire sa propre organisation de recherche en IA et ses propres familles de modèles, remplacer un assistant de codage externe par un assistant interne construit sur ses propres modèles est une consolidation naturelle. Pour Microsoft, pousser les ingénieurs vers les outils basés sur GitHub Copilot et OpenAI aligne le comportement des employés sur les propres paris produits de l'entreprise.
Le risque, pour les deux, est la capacité. Si les outils internes sont à la traîne des modèles de référence en matière de références de codage, les gains de productivité pourraient s’éroder même si les coûts baissent. Ce commerce, qui consiste à économiser de l'argent plutôt qu'à maximiser l'effet de levier des ingénieurs, est celui auquel toutes les grandes entreprises adoptant l'IA seront confrontées au cours des prochaines années, et les décisions de Meta et de Microsoft seront surveillées de près comme cas de test.
Pour Anthropic, l’épisode est un coup de semonce avec une lueur d’espoir. Ses deux entreprises clientes les plus importantes démontrent que même les budgets IA les plus importants ont des limites et que la qualité du modèle à elle seule ne peut pas garantir le maintien des sièges lorsqu'il existe une alternative crédible, moins chère et contrôlée en interne. La réponse de l'entreprise, comme en témoigne la croissance continue de son chiffre d'affaires, a été de diversifier sa clientèle suffisamment rapidement pour qu'aucun licenciement ne puisse faire évoluer les chiffres.
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