Uber a épuisé son budget annuel d’IA en seulement quatre mois. Un cas emblématique de ce que j’appelle les « shadow tokens » : des crédits IA payés par l’entreprise, mais dont personne ne contrôle vraiment la consommation. Cette situation révèle un problème croissant dans les entreprises : le manque de gouvernance des coûts liés à l’intelligence artificielle.**

L’ère des dépenses invisibles

Les outils d’IA comme Claude Code offrent une flexibilité inédite, mais aussi des coûts imprévisibles. Contrairement aux logiciels traditionnels, où les dépenses sont prévisibles (abonnements annuels ou coûts de cloud modélisables), l’IA fonctionne sur un modèle où la consommation dépend du comportement des utilisateurs. Plus les sessions sont longues, plus les modèles choisis sont puissants, et plus les coûts explosent.

Uber a découvert trop tard que ses agents IA consommaient sept fois plus de tokens que les sessions standard. Résultat : un budget annuel épuisé en avril, soit quatre mois seulement après le déploiement. Ce n’est pas un cas isolé : selon Deloitte, seulement 21 % des organisations utilisant des agents IA ont mis en place une gouvernance mature.

Pourquoi les entreprises perdent le contrôle

Le problème vient d’une culture où l’adoption de l’IA est encouragée sans garde-fous. Uber a même créé des classements internes basés sur la consommation de tokens, incitant les employés à en utiliser toujours plus. Ce phénomène, appelé « tokenmaxxing », conduit à une logique de quantité plutôt que de qualité.

Les équipes techniques ne sont pas responsables de cette situation. Elles suivent les directives de leur direction, qui considère souvent l’adoption de l’IA comme un indicateur de performance. Le vrai problème est le décalage entre ceux qui poussent à l’adoption et ceux qui gèrent les budgets.

Les gains de productivité ne suffisent pas

L’IA apporte des bénéfices indéniables : gain de temps pour les développeurs, augmentation de la productivité, automatisation des mises à jour. Uber a même constaté que 11 % de ses mises à jour backend étaient générées automatiquement par des agents IA.

Cependant, ces gains ne compensent pas les dépenses incontrôlées. Des administrateurs ont découvert des hausses de coûts de 300 % en un trimestre, sans aucune alerte préalable. Le problème n’est pas l’IA elle-même, mais le manque de visibilité sur ses coûts.

Vers une gouvernance plus stricte

Les CIO doivent trouver un équilibre entre innovation et contrôle des dépenses. Il est essentiel de mettre en place des mécanismes de suivi en temps réel, d’aligner les budgets sur des résultats concrets et d’éduquer les équipes techniques aux enjeux financiers.

D’ici 2028, Gartner prévoit que les coûts d’IA par développeur pourraient égaler leurs salaires. Les entreprises doivent agir maintenant pour éviter une explosion des dépenses qu’elles ne pourront plus maîtriser.