Meta limite l'utilisation des jetons IA alors que les coûts internes atteignent des milliards

Meta impose des limites d'utilisation de jetons à environ 6 000 employés après que les coûts internes liés à l'IA ont grimpé à des milliards de dollars, exposant un fossé grandissant entre l'adoption de l'IA et son économie.

« Personne ne devrait utiliser l'IA juste pour utiliser l'IA », a écrit Andrew Bosworth, directeur technologique de Meta, dans une note interne d'avril obtenue par The Information, ajoutant que « l'utilisation de jetons en elle-même n'est pas une mesure d'impact ».

Les employés ont consommé 73,7 billions de jetons sur une seule période de 30 jours, alimentés par un phénomène appelé « tokenmaxxing » — des travailleurs exécutant délibérément plusieurs tâches IA simultanément pour grimper dans un classement interne appelé « Claudeonomics » qui classait les 250 meilleurs utilisateurs par consommation de jetons. Meta a retiré ce classement après la flambée.

La crise des coûts chez l'un des plus grands dépensiers en IA — Meta a alloué 145 milliards de dollars en dépenses d'investissement annuelles, en partie pour l'infrastructure IA — soulève une question fondamentale pour le secteur : si les entreprises qui construisent l'IA ne peuvent pas payer leurs propres factures de jetons, qu'est-ce que cela signifie pour les marges bénéficiaires des fournisseurs de modèles comme OpenAI et Anthropic ?

Le problème du Tokenmaxxing

L'explosion des coûts internes remonte à un changement de politique en novembre, lorsque Meta a indiqué aux employés que démontrer des « résultats professionnels pilotés par l'IA » serait une exigence de performance essentielle pour 2026, les meilleurs éléments recevant des primes. L'incitation a eu l'effet inverse. Au lieu d'utiliser l'IA de manière sélective, certains employés ont commencé à rivaliser sur le classement « Claudeonomics », qui suivait la consommation de jetons. Un ensemble de données internes a montré que la consommation est passée de 60,2 billions de jetons sur une période de 30 jours à 73,7 billions avant que l'entreprise ne retire le classement.

Meta construit désormais un tableau de bord central appelé « AI Gateway » pour surveiller en temps réel l'utilisation et les dépenses IA à l'échelle de l'entreprise, avec des alertes automatiques en cas de pics de consommation anormaux. L'entreprise prévoit de déployer cet outil auprès d'un plus grand nombre d'employés dans les semaines à venir et de mettre en place des allocations budgétaires structurées de jetons d'ici 2027. Elle pousse également ses travailleurs vers son assistant de codage interne, MetaCode, afin de réduire la dépendance à l'égard de Claude d'Anthropic, devenu l'outil de codage principal des ingénieurs de Meta.

Pression sur les coûts à l'échelle du secteur

Meta n'est pas la seule. Amazon a fermé un classement interne IA le mois dernier après que des employés ont effectué des opérations inutiles pour améliorer leurs scores, faisant grimper les coûts de calcul. Uber et ServiceNow ont épuisé leurs budgets annuels pour les outils d'Anthropic au cours des premiers mois de 2026, selon The Information. ServiceNow surveille désormais l'utilisation quotidienne par employé pour suivre et contenir les coûts. Les sociétés de capital-risque imposent également des limites d'utilisation de l'IA à leurs équipes, les factures quotidiennes de jetons atteignant des milliers de dollars.

Cette discipline de dépenses se répercute sur l'ensemble du marché de l'IA. L'indice de dépenses en jetons LLM, qui suit le prix moyen payé par million de jetons sur le marché, a baissé pendant sept séances de bourse consécutives jusqu'au 11 juin — la plus longue série de pertes depuis janvier. L'indice avait plus que doublé depuis décembre avant d'atteindre un sommet en mai et de s'inverser brutalement.

OpenAI envisage de réduire les prix des jetons pour gagner des clients institutionnels avant son dépôt de dossier d'introduction en bourse confidentiel cette semaine, rapporte le Wall Street Journal. Le directeur général Sam Altman a qualifié les coûts d'utilisation de l'IA de « problème énorme » et a déclaré que l'entreprise « aiderait les gens à obtenir plus de valeur pour moins de dépenses ». Toute baisse de prix, bien que compétitive, exercerait une pression directe sur les marges d'OpenAI et d'Anthropic, qui perdent chacune des milliards de dollars sur la puissance de calcul nécessaire au fonctionnement de leurs systèmes d'IA.

Ce que cela signifie pour les investisseurs

Le passage d'un récit de croissance basé sur « plus de jetons, c'est mieux » à une réalité contrainte par les coûts a des implications sur l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA. Morgan Stanley a qualifié le récent repli des prix des jetons de « dos d'âne », tandis que Citadel a soutenu que la contrainte déterminante pour l'adoption de l'IA est passée de la capacité des modèles au coût et à la rareté, les utilisateurs accélérant leur transition vers des modèles moins chers.

Pour les fournisseurs de modèles comme OpenAI et Anthropic, la pression est double : leurs plus grands clients plafonnent leur utilisation, alors même que les fournisseurs eux-mêmes doivent réduire leurs prix pour maintenir leurs parts de marché. Pour les fournisseurs de matériel comme Nvidia, dont les revenus des centres de données dépendent de l'expansion de la demande de calcul IA, un ralentissement durable de la croissance de la consommation de jetons pourrait remettre en question les attentes en matière de dépenses d'investissement intégrées dans les valorisations actuelles. Les actions Meta, qui se négocient à environ 22 fois les bénéfices à terme, n'ont pas encore reflété le coût total des dépenses internes en IA que l'entreprise tente désormais de contenir.

Cet article est fourni à titre d'information uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.