Tribunes

Budget IA : la prochaine bombe à retardement dans les DSI

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L'encadrement des budgets d'IA doit se préparer aujourd'hui, avant le passage à l'échelle. Surtout alors que l'IA agentique complexifie la lisibilité des coûts. Faute de quoi les DSI découvriront les réalités budgétaires de cette technologie sur leurs factures.

PublicitéIl y a quelques semaines, une information est passée presque inaperçue dans les médias spécialisés : la société Uber a consommé l'intégralité de son budget IA en 4 mois et se retrouve obligée de plafonner à 1 500 dollars par utilisateur et par mois l'usage de chaque outil agentique. Uber avait particulièrement encouragé l'usage de l'IA, mais sans imaginer la portée de l'absence d'encadrement des coûts.

Anecdote ? Contre-exemple extrême ? Je ne le crois pas. Je pense au contraire que c'est le signal avant-coureur d'une crise de gouvernance financière qui est en train de se former, en silence, dans des centaines d'organisations.

Depuis deux ans, je rencontre des DSI qui pilotent des budgets IT rigoureusement construits, des plans pluriannuels soigneusement négociés, des contrats logiciels encadrés. Et qui, en parallèle, déploient de l'IA dans une logique de "test and learn", sans jamais vraiment se poser la question fondamentale : comment va-t-on piloter le coût de ce que nous mettons en production ?

La réponse, aujourd'hui, est souvent la même : on ne sait pas encore vraiment comme le faire, à l'échelle d'une grande organisation.

L'IA n'est pas un logiciel, son coût non plus

Le premier problème est conceptuel. L'informatique a été construit sur une logique de coûts fixes et prévisibles : licences par utilisateurs, abonnements annuels, serveurs dimensionnés. Le budget se bâtissait une fois par an, se suivait trimestriellement, les contrats se renégociaient tous les trois ans en général. Tout le monde comprenait les règles.

L'IA générative rompt ce contrat implicite. Son unité de facturation n'est plus le siège, ni le serveur, mais le token. Trois à quatre mots, facturés différemment à l'entrée et à la sortie, selon des grilles qui varient d'un modèle à l'autre, d'une version à l'autre. Un e-mail standard représente environ 200 tokens. Un rapport d'analyse sur un contrat complexe peut en mobiliser 80 000. Et demain, un agent autonome qui orchestre dix outils pour répondre à une seule demande métier pourra en consommer plusieurs centaines de milliers en quelques secondes, sans que personne n'ait appuyé sur un bouton, ni validé une décision d'engagement de dépense.

La prévisibilité budgétaire, telle qu'elle a été construite dans les années 2000, n'est tout simplement pas compatible avec ce modèle économique. Pas encore, en tout cas.

Le vrai danger : l'IA agentique

Si la GenAI à base de copilotes a déjà fragilisé la prévisibilité, l'IA agentique est en train d'en changer la nature profonde. Un agent IA ne répond pas à une question. Il reçoit un objectif, le décompose en sous-tâches, interroge des API, lit des documents, écrit dans des systèmes, prend des décisions et enchaîne des actions de manière autonome. Sa facturation ne repose plus sur un token isolé, c'est un coût composite : tokens d'entrée, tokens de sortie, appels API, protocole MCP, exécutions d'actions, connexions à des outils tiers. Chez Microsoft Copilot Studio, un agent RH peut consommer entre 1 et 15 "messages" par interaction utilisateur selon la complexité de la demande. Facteur 15. Pour un même usage, un même utilisateur, une même semaine.

PublicitéChez Salesforce, un cas documenté montre qu'une seule question d'un utilisateur pouvait déclencher jusqu'à 8 "conversations" facturées. Sans définition contractuelle précise de l'unité, sans plafond technique, sans kill switch, le budget peut dériver en quelques jours d'une façon qu'aucun contrôleur de gestion n'a anticipée.

Le modèle multi-agents aggrave encore le tableau : quand plusieurs agents spécialisés coopèrent pour traiter une mission complexe, le coût devient multi-fournisseur, multi-métriques, difficile à attribuer, et quasi impossible à prévoir sans modélisation spécifique. C'est le futur proche ; il est déjà en production dans certaines organisations pionnières.

Quatre angles morts de la gouvernance actuelle

En observant les organisations, j'observe systématiquement les mêmes lacunes.

Premier angle mort : l'absence de cartographie consolidée. Les coûts IA sont dispersés entre la DSI, les directions métiers et les business units qui souscrivent directement et parfois en carte bancaire. Personne n'a la vue d'ensemble. Le vrai budget IA de l'entreprise est la somme de dépenses que personne n'a jamais agrégées.

Deuxième angle mort : l'opacité des modèles "crédits". Microsoft, Salesforce, ServiceNow, tous ont basculé vers des unités internes opaques. Combien de crédits pour résumer un e-mail ? Pour analyser un PDF ? Pour exécuter une action agentique ? Ces tables de conversion n'existent souvent pas dans les contrats. Ce que l'on paie réellement ne se sait qu'après plusieurs mois d'usage.

Troisième angle mort : l'absence de plafonds techniques. Une alerte e-mail à 90% de consommation ne sert à rien si l'agent a déjà explosé le budget avant que quelqu'un ait eu le temps de réagir. Ce qu'il faut, c'est un plafond avec arrêt automatique. Pas un avertissement, un disjoncteur ! La plupart des contrats actuels ne le prévoient pas.

Quatrième angle mort : l'empilement tarifaire invisible. Sur un même périmètre agentique, le client paie quatre couches : le compute cloud, le modèle de fondation, la couche applicative et la couche agent. Chacune facturée séparément, par des acteurs différents, avec des unités différentes. Sans vue consolidée du coût de revient (TCO), l'illusion d'un budget maîtrisé tient jusqu'au premier incident de production. On pourrait ajouter à cela le coût des ESN qui aident les organisations à déployer ces fameuses IA.

Ce que les organisations doivent construire maintenant

La bonne nouvelle, c'est que ces risques sont maîtrisables à condition d'agir avant de passer en production à grande échelle, pas après.Trois chantiers me semblent prioritaires :

1) Le FinOps IA, piloté par le SAM. L'équivalent du FinOps Cloud, mais pour l'IA. Un comité mensuel DSI-Achats-Finances, des tableaux de bord en temps réel par usage et par modèle, une procédure de blocage opérationnelle. Ce n'est pas une question de taille d'entreprise, c'est une question de maturité.



2) La contractualisation des garde-fous. Plafond mensuel avec arrêt automatique, alertes à 50, 75 et 90 %, table de conversion crédit-action opposable, définition contractuelle de l'unité de facturation agentique, clause de kill switch sur l'autonomie des agents. Ces clauses ne sont pas des demandes extraordinaires, elles sont le standard que tout acheteur devrait exiger en 2026. Pas en 2027...



3) La gouvernance progressive selon les profils. Un utilisateur occasionnel qui reformule des e-mails n'a pas le même profil de risque budgétaire qu'un 'power user' qui orchestre des agents connectés à l'ERP. La gouvernance doit être proportionnée à l'autonomie de l'IA déployée, pas au prix de l'abonnement.


La réponse est organisationnelle

L'IA va s'imposer dans les organisations. Ce n'est plus un débat. La question n'est pas "faut-il déployer de l'IA", c'est plutôt : "sommes-nous capables de gérer un budget dont la nature même a changé ?" Le logiciel classique avait un coût prévisible parce qu'il était déterministe. L'IA a un coût variable parce qu'elle est probabiliste. L'IA agentique a un coût composite parce qu'elle est autonome. Ce changement de paradigme appelle une réponse organisationnelle que beaucoup d'entreprises n'ont pas encore construite. Les DSI qui posent ces questions aujourd'hui protègent leur organisation. Ceux qui ne les posent pas découvriront leurs réponses sur leurs prochaines factures.

Article rédigé par

Guillaume Geudin, directeur des pôles performance achats chez Elée
Guillaume Geudin est directeur des pôles performance achats chez Elée, cabinet de conseil indépendant dédié à l'optimisation des dépenses logicielles et cloud. Fort de plus de 15 ans d'expérience, il accompagne les grandes entreprises dans la maîtrise durable de leurs coûts technologiques et la gestion des relations avec les principaux éditeurs.

Après plusieurs postes clés en achats IT au sein de grands groupes internationaux, il rejoint Elée en 2018 pour aider DSI, DAF et directions achats à structurer leur sourcing, piloter les renégociations contractuelles complexes et à en maximiser l'optimisation.

Passionné par l'équilibre entre innovation et rigueur budgétaire, il partage son expertise lors de publications et conférences sur les enjeux financiers, de conformité et de souveraineté IT.

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