Seules 26% des entreprises ont une visibilité complète sur leurs dépenses en IA, selon une enquête KPMG. Les trois quarts naviguent à vue, sans savoir vraiment ce que leur coûte l'expérimentation, le déploiement ou la maintenance des modèles. C'est le piège classique du « gratuit » : les APIs semblent bon marché au départ, puis les factures explosent à l'échelle. Les tokens additionnels, les appels API non optimisés, les serveurs GPU tournant en arrière-plan — tout s'additionne silencieusement.
La conséquence ? Des budgets IA qui dérapent sans qu'on sache où l'argent s'envole, des projets qui deviennent soudain non rentables, ou pire, des décisions technologiques prises sur des chiffres biaisés. Ceux qui gardent le contrôle implémentent du cost monitoring granulaire dès le départ : logging systématique par projet, alertes sur les seuils, audit mensuel des usages réels.
