Uber vient de prendre une décision radicale pour contrôler ses dépenses en intelligence artificielle. Le géant du transport a fixé un plafond mensuel de 1500 dollars par outil d’assistance au codage, une mesure qui pourrait bien redéfinir la stratégie technologique des entreprises face à l’explosion des coûts liés aux agents IA.

Cette décision intervient après un début d’année 2026 mouvementé, où Uber a vu son budget IA pour l’année partir en fumée en seulement quatre mois. Une situation prévisible, selon les experts, dans un contexte où l’engouement pour ces technologies a dépassé toutes les projections.

Une politique de rationalisation

Les nouvelles règles, mises en place ces derniers mois, concernent spécifiquement les outils comme Cursor ou Claude Code d’Anthropic PBC. Chaque employé se voit attribuer un budget indépendant par outil, ce qui évite les transferts de dépenses d’un service à l’autre. Cette approche contraste avec certaines pratiques observées ailleurs, où des classements encourageaient une utilisation compétitive et souvent excessive des ressources IA.

En faisant le calcul, cette limite représente environ 11% du package annuel moyen d’un ingénieur logiciel chez Uber, soit 330.000 dollars selon les données de Levels.fyi. Un investissement non négligeable, mais que l’entreprise juge désormais nécessaire pour préserver sa rentabilité.

Le coût réel de l’innovation

Cette mesure donne également une indication précieuse sur la valeur perçue par Uber de ces outils. Avec deux outils actifs par ingénieur, le plafond annuel atteint 36.000 dollars par employé. Un investissement conséquent qui reflète l’importance stratégique accordée à ces technologies.

Pour comparaison, un utilisateur individuel comme moi dépense environ 100 dollars par mois pour chaque fournisseur, grâce à des plans subventionnés qui ne sont plus accessibles aux grandes entreprises. Chez Uber, il resterait donc environ 500 dollars de budget mensuel inutilisé selon mes propres habitudes d’utilisation.

Cette politique montre qu’Uber a pris conscience de la nécessité de maîtriser ses dépenses technologiques, tout en continuant à tirer parti des avantages compétitifs offerts par l’IA. Une approche qui pourrait bien inspirer d’autres entreprises confrontées au même défi de gestion des coûts technologiques.