Le monde de la technologie traverse une phase de réalisme face à l'essor de l'intelligence artificielle. Après une période marquée par la pratique surnommée le « tokenmaxxing », où les entreprises encouragèrent une utilisation excessive des unités de traitement des IA pour stimuler la productivité, un changement de cap s'opère. Des géants du secteur comme Amazon et Uber réévaluent désormais leurs investissements, tandis que les fournisseurs d'IA modifient leurs modèles de facturation. Amazon a récemment fermé un tableau de bord interne suivait l'utilisation des jetons d'IA après avoir constaté que certains employés effectuaient des tâches artificielles uniquement pour grimper dans les classements. Dave Treadwell, vice-président senior d'Amazon, a instamment demandé au personnel de cesser d'utiliser l'IA par pure routine, rappelant que l'outil doit servir à résoudre des problèmes clients et innovant. L'entreprise a précisé que ce tableau de bord n'avait pas été conçu pour promouvoir une utilisation vide de sens. De son côté, Andrew Macdonald, directeur des opérations de Uber, a indiqué en mai qu'il n'avait pas encore observé d'améliorations directes liées à l'augmentation des dépenses en intelligence artificielle, déclenchant des débats sur la réalité d'une bulle économique potentielle. Face à ces inquiétudes financières, les géants technologiques s'orientent vers des modèles de coûts plus réalistes. Microsoft a annoncé que son assistant de codage, GitHub Copilot, passerait d'un paiement mensuel fixe à une tarification basée sur l'utilisation. Cette décision, jugée nécessaire par les investisseurs, marque la fin d'une époque où les produits subventionnaient leur croissance. Cette tendance s'étend à d'autres acteurs majeurs comme Anthropic et OpenAI, qui abandonnent les tarifs forfaitaires pour une facturation à l'usage. Bien que cela ait irrité certains développeurs, ces changements sont perçus comme un signe de la maturité du marché où l'addition arrive. Cependant, une perspective optimiste subsiste. À mesure que les entreprises développent des modèles plus efficaces, les coûts pourraient diminuer. Google affirme que son modèle Gemini 3.5 Flash offre des performances comparables aux leaders du marché à un prix inférieur, tout en bénéficiant d'une maîtrise complète de sa chaîne de production, des puces aux centres de données. Concurrents comme OpenAI et Anthropic proposent désormais des modèles plus petits et plus efficaces, marquant une compétition sur l'intelligence par dollar dépensé plutôt que sur la seule puissance brute. Les experts considèrent ce recul du tokenmaxxing comme un « retour à la réalité » nécessaire. Oded Tahori, fondateur de Jeen.ai, souligne que le phénomène initial découlait de la peur de rater une opportunité et d'une méconnaissance des défis techniques. La priorité se déplace désormais vers la connexion entre les dépenses et les résultats concrets. Certaines entreprises, comme Visa, ont déjà mis en place des incitations récompensant les équipes qui utilisent l'IA pour créer de la valeur réelle, plutôt que pour générer du volume. Tim Mills, associé gérant chez ACF Investors, voit dans cette rigueur une vérification constructive de l'utilité de l'IA, rappelant que ces outils engagent des coûts d'infrastructure bien réels et qu'une utilisation non productive ne saurait durer indéfiniment.