Les entreprises ajustent désormais leur adoption de l'intelligence artificielle face à des coûts imprévisibles et à un retour sur investissement souvent décevant. Après une phase initiale où de nombreuses organisations encourageaient fortement l'usage de ces outils, voire mettaient en place des classements internes pour maximiser la consommation, le climat a radicalement changé. L'ère de la surconsommation de tokens, qui consistait à optimiser les budgets pour une utilisation intensive, laisse place à une rationnalisation stricte des ressources informatiques. Selon des informations rapportées par la presse spécialisée, le cabinet de conseil Accenture a récemment mis en place des restrictions pour empêcher ses collaborateurs de consommer massivement des tokens, par exemple en utilisant l'IA pour des tâches basiques comme la transformation de documents PDF en présentations. Cette prise de distance intervient brusquement après que l'entreprise avait averti que la non-utilisation de ces outils pouvait compromettre les promotions internes. Ces directives s'appuient sur les constatations de Justice Kwak, responsable de la stratégie intelligence artificielle autonome d'Accenture, qui a souligné que les dépenses en IA sont devenues un poste budgétaire significatif et difficile à contrôler. Les directeurs financiers, opérationnels et informatiques interrogent désormais la valeur réelle apportée par ces investissements. Cette réévaluation des coûts remet en question le modèle économique actuel du secteur. L'inflation du prix des tokens contribue à ce que l'on observe depuis quelques jours sous le nom de correction boursière liée à l'IA, particulièrement visible chez les constructeurs de puces mémoire. L'industrie ne peut plus se reposer uniquement sur son caractère novateur. Pour justifier des dépenses colossales, l'intelligence artificielle doit désormais démontrer sa rentabilité concrète et son efficacité opérationnelle face aux exigences de la direction générale.