L’adoption de l’IA ralentit alors que les entreprises réévaluent leurs dépenses
L’adoption des outils d’IA par les entreprises a ralenti en août, selon des données de la société de paiements Ramp, qui a interrogé 70 000 entreprises. Les dernières chiffres révèlent que 56 % des clients de Ramp ont effectué des dépenses en produits d’IA en août, soit une augmentation de seulement 0,4 % par rapport au mois précédent.
Cette tendance à une adoption lente a déjà été constatée dans les métriques de Ramp. L’année dernière, l’entreprise avait enregistré une croissance minimale de l’adoption de l’IA entre août et octobre, suivie d’une reprise de la croissance vers la fin de l’année.
Malgré l’avancement rapide des technologies d’IA, même de légers ralentissements peuvent susciter des inquiétudes. Les investissements significatifs dans l’infrastructure d’IA par les grandes entreprises technologiques dépendent des attentes de revenus substantiels pour justifier ces coûts. Bien que l’utilisation ait considérablement augmenté, notamment parmi les ingénieurs logiciels utilisant des outils de codage, toute baisse de l’adoption pourrait compromettre les attentes de revenus.
Il est à noter que les chiffres de Ramp pourraient surestimer l’adoption globale de l’IA, compte tenu de sa clientèle technophile. Un sondage mené par le Bureau du recensement des États-Unis, actualisé le 23 août, révèle que seulement 22 % des entreprises rapportent utiliser des technologies d’IA. Bien que les données d’enquête de Ramp ne soient pas entièrement représentatives, elles se démarquent comme l’un des rares ensembles de données directes sur les dépenses existantes et peuvent servir d’indicateur précoce des tendances du marché.
La période de collecte de données était août, un mois où de nombreux professionnels prennent des vacances, ce qui pourrait contribuer au ralentissement observé. Néanmoins, plusieurs signaux d’alerte persistent pour les entreprises dépendant des dépenses symboliques, comme le souligne l’économiste de Ramp, Ara Kharazian.
Il est significatif qu’il y ait eu une baisse de près de 10 % des dépenses en IA par employé au sein des 1 % d’entreprises les plus performantes dans l’échantillon de Ramp, qui est désormais en moyenne de 7 205 $. Cette diminution peut refléter des variations saisonnières, mais indique également une diminution des coûts des jetons. Alors que des entreprises comme OpenAI et Anthropic réduisent leurs prix, le coût moyen des jetons a chuté à 0,68 $ par million de jetons, contre un pic de 1,15 $ en mars.
Les preuves actuelles suggèrent que les laboratoires d’IA n’ont pas encore compensé ces réductions de prix par une utilisation accrue. De nombreux clients semblent préférer des modèles plus anciens et moins coûteux, tels que ChatGPT 5.6-Terra d’OpenAI et Sonnet d’Anthropic, aux versions plus avancées récemment lancées. Les employés des laboratoires de pointe ont noté qu’une grande partie de l’investissement dans la formation peut être récupérée peu après le lancement d’un nouveau modèle, et un ralentissement de l’adoption pourrait compromettre cette dynamique financière.
Malgré les inquiétudes concernant les modèles open-weight qui pourraient miner les laboratoires de pointe, seulement 6,4 % des entreprises ont rapporté avoir utilisé des plateformes de service de modèles ou d’inférence en août. Ce chiffre augmente progressivement mais reste insuffisant pour modifier le paysage global de l’adoption de l’IA dans le secteur des affaires.
« Nous montrons que la compétition entre OpenAI et Anthropic rend l’IA plus accessible et fait également baisser les prix pour les entreprises — et pas seulement faire baisser les prix, mais réduire les dépenses au sein du 1 % supérieur d’entreprises que le marché s’attendait à voir croître considérablement à l’avenir », a commenté Kharazian.
Cette mise en avant de l’attraction des utilisateurs non techniques pour les outils collaboratifs d’IA illustre davantage le changement de focus au sein des laboratoires d’IA.
Les données récentes pourraient indiquer une tendance préoccupante pour les créateurs de modèles ou hyperscalers fortement investis dans les développements en IA. Cependant, Kharazian fait remarquer que « cela dépend de qui vous êtes sur le marché. Si votre entreprise utilise l’IA, c’est formidable. »
