Les tokens d’IA passent sous 1 dollar, alors que les dépenses des entreprises stagnent

Derrière l’explosion de l’usage de l’IA, une réalité moins spectaculaire se dessine : chaque requête rapporte moins à ceux qui fournissent les modèles. Le prix moyen des tokens a chuté de plus de moitié en quelques mois, tandis que les dépenses des entreprises cessent de progresser.

Le prix moyen passe sous le seuil symbolique d’un dollar

Selon l’indice de Silicon Data cité par Axios le 22 octobre 2026, le prix moyen pondéré des tokens est passé sous 1 dollar par million de tokens. Il atteignait 2,07 dollars à la fin du mois de mai, soit une baisse de 54 % depuis son sommet.

Cet indicateur agrège les prix pratiqués sur différents modèles et usages. Il ne correspond donc pas au tarif d’un fournisseur précis, mais donne une mesure de la valeur moyenne facturée pour générer ou traiter du texte, du code et d’autres contenus via des interfaces d’IA.

La baisse traduit plusieurs mouvements simultanés. Les fournisseurs historiques réduisent leurs tarifs pour rester compétitifs, tandis que les entreprises intègrent davantage de modèles à poids ouverts, souvent moins coûteux à exploiter. Le marché évolue ainsi vers une forme de banalisation : une requête supplémentaire est plus facile à produire, mais elle pèse moins dans le chiffre d’affaires du fournisseur.

Cette évolution concerne notamment les tâches courantes — résumé, classification, extraction de données ou génération de code simple — pour lesquelles les entreprises peuvent abandonner les modèles les plus performants au profit d’options moins chères. Les modèles haut de gamme conservent un avantage sur les raisonnements complexes, mais ils ne sont plus systématiquement utilisés pour chaque étape d’un processus.

L’usage progresse, pas la facture des entreprises

L’indice de Ramp apporte un éclairage complémentaire. Fondé sur les dépenses réelles d’entreprises auprès d’OpenAI et d’Anthropic, il a reculé de 48 % depuis son sommet de fin février.

Ramp observe toutefois que le volume de tokens consommés continue d’augmenter. Les dépenses professionnelles, elles, restent stables depuis environ deux mois. Ce décalage est central : les entreprises utilisent davantage d’IA sans dépenser davantage auprès des principaux fournisseurs.

La raison tient d’abord à l’arbitrage entre performance et coût. Une entreprise peut augmenter fortement le nombre de requêtes traitées tout en remplaçant une partie des modèles premium par des solutions moins onéreuses. Elle peut aussi réduire la longueur des prompts, mettre en cache certaines réponses ou réserver les modèles les plus chers aux seuls cas où leur précision est indispensable.

Le développement des modèles à poids ouverts renforce cette pression. Une fois le modèle déployé sur sa propre infrastructure ou chez un fournisseur spécialisé, l’entreprise ne paie plus nécessairement chaque token au tarif fixé par OpenAI ou Anthropic. Le coût se déplace vers le calcul, le stockage et l’exploitation, avec davantage de contrôle sur la facture finale.

Des indices qui ne mesurent pas exactement la même chose

Les deux indicateurs ne sont pas directement comparables. Silicon Data suit une évolution de prix moyen, tandis que Ramp mesure des dépenses observées auprès d’un groupe donné de fournisseurs. Le premier renseigne sur la tarification du marché ; le second sur la valeur effectivement captée par certains acteurs.

Leur convergence n’en est pas moins significative. Tous deux suggèrent que la croissance de l’usage ne se transforme pas automatiquement en croissance proportionnelle des revenus. Le nombre de tokens générés peut progresser rapidement alors que le revenu par million de tokens diminue.

Pour les fournisseurs, le calcul devient donc plus exigeant. Une baisse des prix peut stimuler la demande et élargir le marché, mais elle impose aussi une hausse considérable des volumes pour compenser l’érosion du revenu unitaire. La question n’est plus seulement de savoir combien de tokens sont consommés, mais combien il coûte de les produire et de les acheminer.

Une équation financière sous pression

Cette tension arrive au moment où les investissements dans l’infrastructure atteignent des niveaux inédits. Les plus grands hyperscalers américains devraient investir 800 milliards de dollars en 2026, puis 1 100 milliards en 2027.

Ces dépenses financent notamment les processeurs spécialisés, les centres de données, les réseaux et l’électricité nécessaires à l’entraînement et à l’exécution des modèles. Elles peuvent être justifiées par une demande future très forte, mais la baisse du prix des tokens complique la perspective de rentabilisation.

Un fournisseur qui vend moins cher doit compenser par l’un des trois leviers suivants : augmenter les volumes, réduire le coût de calcul ou vendre des services à plus forte valeur ajoutée. Les gains d’efficacité matérielle et logicielle peuvent absorber une partie de la baisse tarifaire. Ils ne garantissent pas pour autant que les revenus progresseront au même rythme que les investissements.

Les grands acteurs cherchent donc à remonter dans la chaîne de valeur. Les API de modèles restent une source de revenus, mais les offres d’agents, les outils de développement, les solutions de sécurité et les intégrations métiers peuvent générer une facturation plus stable. La valeur pourrait se déplacer du token lui-même vers l’environnement logiciel qui l’encadre.

La croissance de l’IA ne garantit pas celle de ses vendeurs

Le marché entre ainsi dans une phase où l’adoption et la monétisation suivent des trajectoires différentes. Pour les entreprises utilisatrices, la baisse des prix est favorable : elle permet de tester davantage de cas d’usage et d’automatiser des tâches auparavant trop coûteuses. Pour les fournisseurs, elle réduit la visibilité sur la capacité à amortir les investissements engagés.

Le signal le plus important n’est pas la baisse isolée de 54 %, mais le fait qu’elle accompagne une progression de l’usage. Une industrie peut croître en volume tout en comprimant ses marges, surtout lorsque les concurrents disposent de modèles comparables et que les clients peuvent changer de fournisseur ou héberger eux-mêmes les systèmes.

Le prochain jalon sera la publication des résultats et des dépenses d’infrastructure des grands fournisseurs au cours des prochains trimestres. Il faudra vérifier si la hausse des volumes compense effectivement la baisse du prix moyen, ou si les revenus liés aux modèles progressent moins vite que les 800 milliards de dollars investis en capacité informatique. C’est à cette condition que l’essor de l’usage permettra de mesurer la solidité économique du secteur, au-delà de ses seuls indicateurs de consommation.