Microsoft vient de le dire tout haut : faire tourner de l'IA en production explose les budgets. Les coûts de tokens et d'agents IA dépassent désormais ce qu'il en coûterait d'embaucher du personnel humain pour les mêmes tâches.
Le calcul économique s'inverse. Tandis que les startups ont blindé leurs pitch decks sur les gains d'efficacité IA, les géants du cloud découvrent que l'inférence à grande échelle reste ruineuse—surtout avec des modèles qui réclament des milliers de tokens par requête. Les agents autonomes, censés être l'avenir, ne font qu'aggraver la facture.
C'est le choc du réel après l'hype.
C'est le choc du réel après l'hype. L'IA reste puissante, mais elle n'est pas magique : elle consomme des ressources GPU/TPU qui coûtent cher, et chaque appel à l'API pèse. Pour des cas d'usage mass-market ou faible marge, la math ne tient pas.
Ce signal pousse à une maturation nécessaire : chercher l'efficacité, optimiser les prompts, réduire le nombre de tokens générés, puis cibler les vrais cas où l'IA crée de la valeur. Les burn-out IA commencent.