Adoption de l’IA générative et escalade des coûts à long terme
À l’heure actuelle, l’IA générative ressemble à une percée, et c’est le cas. Le potentiel de remodelage de la façon dont les entreprises fonctionnent, prennent des décisions, apprennent à partir des données et créent de la valeur est réel. Mais ne nous leurrons pas : rien de tout cela n’est gratuit. À mesure que les entreprises intègrent la genAI dans leurs systèmes, l’entraînent sur des données propriétaires, l’intègrent dans des flux de travail, la connectent à tout, la structure des coûts change. Ce que vous construisez, c’est une dépendance. Et c’est là que les coûts futurs pourraient devenir un véritable problème.
Lorsque vous adaptez un modèle à votre entreprise, que vous l’affinez pour qu’il corresponde à la voix de votre marque, aux données de vos clients, à vos connaissances internes, vous faites plus que de l’optimisation. Vous créez des frictions contre le changement. Cette dette technique s’accumule rapidement. Reformuler un modèle sur une nouvelle infrastructure plus tard ? Réécrire les intégrations ? Les coûts se multiplient, et non de façon linéaire.
Les fournisseurs en sont conscients. À mesure que l’IA générative deviendra une infrastructure essentielle, la tarification s’éloignera des modèles simples basés sur l’utilisation. Vous paierez en fonction de la valeur apportée par l’IA, et non en fonction de son coût d’exploitation. C’est une bonne affaire pour eux. Les entreprises qui se lancent à corps perdu dans un modèle unique ou une plateforme fermée risquent de se rendre compte qu’elles doivent signer des chèques ouverts pour rester en activité.
Ne commettez pas cette erreur. Structurez dès à présent vos plans de déploiement pour anticiper cette situation. Vous voulez avoir un levier de négociation plus tard, pas des regrets.
Manuel Kistner, PDG de New Gravity, l’a dit sans ambages : la genAI pourrait suivre le même schéma que les premières entreprises de plates-formes qui ont démarré à bas prix pour gagner l’adoption, puis ont changé de prix une fois que les utilisateurs ne pouvaient plus se permettre de partir. Aaron Cohen, consultant en IA, a été encore plus direct. À mesure que les modèles se renforcent, les coûts s’aggravent. Et si votre stratégie de modèle n’est pas conçue pour s’adapter, vous en paierez le prix.
Les précédents historiques indiquent une volatilité des prix des innovations numériques
Observez l’innovation numérique au cours des deux dernières décennies. Lorsque les marchés évoluent, les changements sont rapides et les prix sont les premiers à réagir. Nous l’avons déjà constaté dans de nombreux secteurs. Les navigateurs web sont passés du jour au lendemain du statut de produits payants à celui de produits gratuits. Le trafic crypté, autrefois bloqué derrière des frais SSL de 300 dollars, est désormais la norme, grâce à Let’s Encrypt. Les appels vidéo nécessitaient auparavant des frais de télécommunications élevés. Skype a changé la donne. Il ne s’agissait pas d’ajustements, mais de réinitialisations totales.
Mais la genAI est différente. Le coût de la production est minuscule. Il est pratiquement nul à l’échelle. Pour l’instant, cela permet de contenir les prix. Mais il n’en sera pas ainsi tant que la concurrence et la structure des entreprises ne le feront pas. Si les fournisseurs sont en mesure d’apporter une valeur ajoutée substantielle, et c’est ce qu’ils feront, ils répercuteront cette valeur sur les prix. Pas dans les coûts de calcul. Vous paierez plus cher parce que votre entreprise ne pourrait pas fonctionner sans cela, et non parce que cela leur coûte plus cher.
Dev Nag, PDG de QueryPal, donne des exemples concrets. Il souligne que les appareils photo point-and-shoot ont été balayés par les smartphones. En 2010, les fabricants ont livré 109 millions d’unités. En 2023, ce chiffre était inférieur à 2 millions. Les gens ont-ils pris moins de photos ? Non, ils en ont pris beaucoup plus. La valeur n’a pas disparu, elle s’est déplacée. Et lorsque la valeur se déplace aussi rapidement, les modèles économiques ne se stabilisent pas, ils se transforment.
Attendez-vous donc à de la volatilité. Les chefs d’entreprise aiment les coûts prévisibles. Ce n’est pas le cas avec l’IA. Les aspects économiques de la genAI sont encore en cours de définition. Si vous la traitez comme un outil logiciel traditionnel, vous manquerez le virage et risquez de vous retrouver du mauvais côté d’une courbe de prix qui évolue beaucoup plus vite que prévu.
Prévoyez différemment. Introduisez de la souplesse dans vos modèles de coûts et veillez à ne pas vous enfermer dans des hypothèses de prix qui ne dureront pas.
Le risque principal de verrouillage des fournisseurs dans les déploiements de GenAI
La ruée actuelle vers l’adoption à grande échelle de l’IA générative comporte un risque critique : l’enfermement dans le fournisseur. Il ne s’agit pas d’un problème théorique. Il s’agit d’un problème opérationnel. Lorsqu’une unité opérationnelle choisit un modèle d’IA générative spécifique, commence à lui fournir des données d’entraînement sensibles et le personnalise autour de systèmes propriétaires, cette relation devient rapidement profondément enracinée. L’intégration se fait entre les départements. Les équipes se familiarisent avec les outils. Et les remplacements semblent soudain coûteux, lents et perturbateurs.
Cela crée des dépendances que vous ne pouvez pas vous permettre d’ignorer. Une fois que vous avez investi massivement dans une seule plateforme ou un seul fournisseur, les options se réduisent. Pas seulement en termes de coût. En termes de flexibilité. En matière d’innovation. En termes de négociation. De nombreuses entreprises construisent aujourd’hui sur les API d’entreprises de grande taille comme AWS, Google ou OpenAI. Sur le papier, il s’agit de productivité. Mais d’un point de vue fonctionnel, il s’agit de construire des écosystèmes qui vous enferment.
Stephen Klein, PDG de Curiouser.AI, a replacé la question dans son contexte. Il a décrit ce modèle comme un modèle dans lequel les entreprises louent essentiellement leurs capacités d’IA, au lieu de les posséder. Vous payez constamment pour accéder aux capacités que vous avez contribué à configurer. Et si le fournisseur décide d’augmenter ses prix ou de modifier l’architecture de son modèle ? Votre recours est limité, car ce que vous avez construit est profondément lié à lui.
Plus votre déploiement est important, plus cette relation devient complexe. Si vous avez investi des millions pour former un modèle avec vos données et intégrer ses résultats dans vos applications, changer de fournisseur par la suite n’est pas seulement une question de coût, c’est un projet sur plusieurs trimestres avec un risque d’exécution élevé. La plupart des entreprises ne sont pas préparées à cela.
Vous devez dès à présent prévoir des options. Gérer la surexposition. Évitez de construire de manière à ne pas pouvoir vous en défaire. Conservez la diversité des fournisseurs dans votre pile et concevez-la en gardant à l’esprit la portabilité.
Des stratégies de sources ouvertes et de modèles multiples en guise de contre-mesure
Si la flexibilité à long terme est importante pour votre entreprise, et elle devrait l’être, les modèles à source ouverte et les stratégies multifournisseurs méritent d’être sérieusement pris en considération. Ils ne sont peut-être pas aussi aboutis et, oui, ils nécessitent davantage de travail en interne. Mais ce compromis vous apporte quelque chose d’essentiel : le contrôle.
Avec les modèles à code source ouvert, vous n’attendez pas qu’un fournisseur publie des mises à jour, ajuste les prix ou clarifie les licences. Vous n’êtes pas contraint de prendre une décision qui ne correspond plus à votre trajectoire de croissance ou à vos objectifs de coûts. S’ils sont bien structurés, ces systèmes peuvent s’étendre, s’adapter et évoluer sans avoir à supporter le coût total des licences commerciales ou des architectures de plateforme restrictives.
Stephen Klein a mis en évidence l’avantage et la réalité de l’open source : cela demande du travail. Vous assemblez et affinez en interne. Vous avez besoin de personnes qui comprennent comment optimiser les modèles, les aligner sur les données internes et maintenir les performances au fur et à mesure que les charges de travail augmentent. Il s’agit sans aucun doute d’un défi technique. Mais de nombreuses équipes effectuent déjà ce niveau de personnalisation avec des modèles fermés. La différence essentielle est qu’avec les systèmes à code source ouvert, ces investissements portent leurs fruits à plus long terme.
Les entreprises qui intègrent la compatibilité multi-LLM dans leur infrastructure, permettant aux charges de travail de passer d’un fournisseur à l’autre ou d’un modèle à l’autre, bénéficient également d’un effet de levier. Si un fournisseur modifie ses prix ou ses conditions, vous avez la possibilité de changer de fournisseur. Pas en théorie. En pratique. Ce pouvoir de repositionnement peut vous permettre de maintenir des prix raisonnables et de réduire le risque de blocage.
L’essor de modèles tels que le lama de Meta offre à l’écosystème d’autres possibilités de personnalisation sans dépendre de fournisseurs centralisés. Cette liberté peut s’étendre à l’ensemble des unités opérationnelles sans gonfler les coûts au fil du temps ni éroder le contrôle stratégique.
En définitive, si vous souhaitez contrôler à long terme les coûts et les résultats de l’IA, la mise en place d’une capacité d’adaptation ouverte n’est pas facultative. Il s’agit d’un élément fondamental.
Des perspectives optimistes sur l’interopérabilité et des hausses de prix gérables
Tout le monde ne s’attend pas à ce que les coûts de l’IA générique deviennent incontrôlables. Il existe de solides raisons de croire qu’un certain niveau de stabilité des prix est possible, du moins pour l’instant. L’une de ces raisons est l’interopérabilité. De nombreuses entreprises choisissent d’intégrer des outils d’IA en utilisant des couches légères qui ne lient pas l’ensemble de leur pile technologique à un seul fournisseur. Cela leur donne la possibilité de changer de fournisseur si la tarification devient un problème.
James Villarrubia, ancien responsable de l’innovation numérique et de l’IA à la NASA et boursier présidentiel pour l’innovation, y voit une différence importante par rapport aux craintes antérieures liées à la migration vers le cloud ou le SaaS. Il souligne que les systèmes d’entreprise sont délibérément conçus pour interagir avec de multiples API, dont beaucoup ont été élaborées pour prendre en charge le format de l’OpenAI. Comme les fournisseurs se sont précipités dans cet espace en utilisant des structures similaires, le passage de l’un à l’autre n’est pas aussi coûteux ou complexe qu’il pourrait l’être.
Un autre signal positif est l’évolution vers des modèles de base avec des besoins de personnalisation réduits. Les entreprises avaient l’habitude de procéder à de nombreux ajustements. Aujourd’hui, selon M. Villarrubia, elles sont de plus en plus nombreuses à passer directement à des modèles de base comme le LLaMA de Meta et à n’appliquer qu’une formation supplémentaire minimale. Cette tendance réduit à la fois le coût des mises à jour du modèle et le risque de verrouillage de la plate-forme.
Il modifie également la façon dont les entreprises mesurent les coûts de changement. Si la majeure partie de votre couche d’intelligence fonctionne sur des API génériques et que vos modèles nécessitent peu de recyclage, le changement ne s’accompagne pas d’un ralentissement opérationnel massif. Cela ramène le pouvoir de négociation vers l’entreprise.
Il y a également un aspect stratégique à cela. Les fabricants de modèles savent que des hausses de prix agressives pourraient se retourner contre eux et ralentir l’adoption par les entreprises. Si les fournisseurs veulent que les entreprises passent à des modèles plus récents et plus puissants, ils devront maintenir des prix accessibles. M. Villarrubia affirme que la simplification de l’architecture et l’encouragement à la modernisation sont dans l’intérêt des fournisseurs, ce qui signifie qu’ils n’ont pas intérêt à restreindre l’accessibilité financière.
Il n’y a donc pas que des pressions et des inconvénients. Si les entreprises continuent à concevoir des systèmes pour la portabilité et limitent les ajustements, elles peuvent maintenir la flexibilité et garder les fournisseurs honnêtes.
La dynamique concurrentielle peut temporairement contenir des prix extrêmes
Le marché actuel de la genAI reste compétitif. Un grand nombre d’acteurs, une innovation rapide et la diversité des modèles permettent de contenir les prix. Cela permet aux entreprises de négocier de meilleurs accords et de retarder la pression sur les coûts. Mais cette fenêtre pourrait ne pas durer.
La consolidation du marché est inévitable. On ne peut pas maintenir indéfiniment le niveau actuel de fragmentation. Lorsque les quelques premiers fournisseurs commencent à dominer, la flexibilité des prix disparaît, et avec elle, l’optionnalité. La planification doit tenir compte de cet avenir. Le positionnement stratégique d’aujourd’hui protège la structure des coûts de demain.
Néanmoins, la concurrence est réelle pour l’instant. Les fournisseurs réduisent leurs tarifs, lancent rapidement de nouvelles fonctionnalités et proposent des modèles ouverts pour gagner des parts de marché. Les entreprises devraient en tirer parti. Négociez des contrats à plus court terme avec des clauses de réévaluation, tirez parti de plusieurs fournisseurs lorsque c’est possible et mettez en œuvre des outils qui rendent viable le transfert de trafic entre les modèles.
Dev Nag, PDG de QueryPal, a déjà souligné comment les produits à faible coût marginal peuvent faire évoluer les marchés de manière soudaine. Mais il est important de voir que les fournisseurs de genAI ne suivront pas nécessairement la même trajectoire, en particulier lorsque les modèles sont étroitement liés aux données et aux cas d’utilisation de l’entreprise. L’économie fondamentale des services numériques exerce une pression à la baisse, mais les modèles commerciaux déployés peuvent créer une dynamique de prix à la hausse s’ils ne sont pas contrôlés.
En bref, les dirigeants doivent tirer parti de la concurrence actuelle tout en se préparant à un choix plus restreint à l’avenir. Intégrez la flexibilité des prix dans l’infrastructure. Ne partez pas du principe que la dynamique actuelle se maintiendra. Les entreprises qui s’enferment dans des relations rigides au cours de cette phase pourraient se retrouver bloquées lorsque le marché se consolide et que les prix changent.
Utilisez la concurrence à bon escient. Il ne s’agit pas seulement de réduire les coûts immédiats. Il s’agit d’assurer un effet de levier à long terme dans un paysage changeant.
Risques liés aux contrats à long terme sur un marché naissant
S’engager dans un contrat à long terme pour des solutions d’IA générative peut sembler être un moyen de garantir des coûts prévisibles. Mais dans un marché qui évolue à cette vitesse, cela peut créer plus de risques que de stabilité. Les produits d’IA générative n’ont pas été testés sur de longues périodes. Les modèles de base s’améliorent encore rapidement, les exigences en matière d’infrastructure évoluent et les prix de la concurrence ne se sont pas encore stabilisés. S’engager sur des durées fixes dans cet environnement peut conduire à surpayer pour une valeur dépassée, ou à être coincé avec des performances limitées lorsque des options supérieures deviennent disponibles.
James Villarrubia, ancien responsable de l’innovation numérique et de l’IA à la NASA, s’est exprimé directement à ce sujet. Il met en garde contre les contrats de cinq ans pour des technologies qui existent depuis à peine aussi longtemps. Le problème n’est pas théorique, il est opérationnel. Trop de choses peuvent changer au cours de cette période, notamment les performances du modèle, les voies d’intégration et la dynamique du marché. S’engager sur une tarification statique dans un marché qui ne fonctionne pas encore dans des conditions stables rend plus difficile la correction de la trajectoire en cas de besoin.
Les entreprises peuvent se sentir obligées de conclure des accords avec les premiers arrivés. Mais le coût de la flexibilité l’emporte souvent sur l’avantage temporaire d’une bonne affaire. Les fournisseurs insisteront pour obtenir des engagements plus longs afin de verrouiller les revenus et d’étendre leur empreinte. Ce n’est pas nécessairement dans l’intérêt de l’acheteur, en particulier lorsque la flexibilité peut être plus précieuse que les remises à court terme.
Les entreprises devraient plutôt s’efforcer d’obtenir des conditions contractuelles qui reflètent l’état de la technologie : des accords à cycle court, une tarification dynamique liée aux résultats et des points de contrôle de l’évaluation. Pour les organisations qui expérimentent déjà plusieurs modèles ou plateformes, le fait de se lier à une seule voie pendant trop longtemps élimine la possibilité de tirer parti des innovations futures.
Il ne s’agit pas d’éviter l’engagement, mais de rester en phase avec l’évolution technologique. Les chefs d’entreprise qui veulent être à la pointe de l’adoption de l’IA doivent structurer leurs relations avec les fournisseurs de manière à soutenir les progrès rapides, et non à y résister. La certitude des prix est importante, mais l’agilité du déploiement l’est tout autant. Si vous vous engagez trop tôt, vous risquez d’être à la traîne au moment où les outils arrivent enfin à maturité.
Dernières réflexions
L’IA générative n’est pas un simple outil que l’on branche. Il s’agit d’une technologie au niveau de l’infrastructure qui est déjà en train de remodeler le fonctionnement des entreprises. Les avantages sont réels : des résultats plus rapides, des processus plus intelligents, une créativité évolutive. Mais cette puissance s’accompagne d’une complexité que vous ne pouvez ignorer. Les coûts ne resteront pas inchangés. La dépendance va s’accroître. Les fournisseurs se positionnent pour capturer la valeur, et pas seulement pour la fournir.
En tant que décideur, votre tâche n’est pas seulement d’adopter l’IA, mais de l’adopter à vos conditions. Cela signifie qu’il faut dès maintenant mettre en place un cadre de flexibilité. N’attendez pas que la pression sur les prix se fasse sentir pour envisager de changer de voie. Construisez une infrastructure qui vous donne de l’effet de levier, et pas seulement de la vitesse. Concevez des stratégies d’intelligence artificielle qui prévoient des options, et non une dépendance à l’égard d’un fournisseur. Faites pression pour obtenir des conditions contractuelles qui reflètent le rythme de l’innovation, et non les modèles de tarification existants.
Vous n’avez pas besoin de ralentir, mais vous devez garder le contrôle. Les formes des coûts, des capacités et de la concurrence de la genAI continuent d’évoluer. Assurez-vous que votre organisation n’est pas un simple passager. Soyez celui qui tient le gouvernail.
