Un nouveau rapport révèle qu'un dollar d'IA sur quatre est gaspillé, soulignant une réalité grandissante pour les entreprises : le défi n'est plus simplement de déployer l'IA, mais de contrôler le coût de son exécution à grande échelle. Alors que les dépenses en IA se généralisent au sein des organisations, la gestion des coûts devient tout aussi critique que l'adoption elle-même.

Cette conclusion provient de Harness, un fournisseur de plateformes de développement de logiciels d'IA, et de son rapport 2026 sur l'état de l'IA dans les FinOps, basé sur une enquête menée auprès de 700 dirigeants FinOps et d'ingénierie. Les FinOps — abréviation d'opérations financières — sont apparus comme une discipline lors de la transition vers l'informatique en nuage, lorsque les organisations ont réalisé qu'elles avaient besoin de pratiques dédiées pour gérer les dépenses d'infrastructure variables ; cette approche est désormais appliquée à l'IA. Selon le rapport, plus de la moitié des organisations n'ont pas de propriétaire dédié pour les coûts d'IA, ce qui rend difficile le suivi des dépenses ou l'identification des pertes. Les organisations utilisent également fréquemment des modèles plus grands et plus coûteux que nécessaire pour des tâches de routine, tandis que l'adoption croissante de l'IA fait augmenter la consommation de jetons (tokens) — le volume de fragments de texte que les modèles traitent et sur lesquels les fournisseurs facturent — même si les coûts par jeton diminuent.

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Les conclusions de Harness reflètent une transition plus large dans l'IA en entreprise. Au cours des deux dernières années, l'accent a été mis sur le déploiement de l'IA générative dans l'ensemble de l'entreprise. Désormais, le défi consiste à s'assurer que ces déploiements restent financièrement viables à mesure que l'utilisation se développe.

Ces conclusions n'étaient pas isolées. Une enquête d'EY publiée cette semaine a révélé que les organisations continuent d'investir dans l'IA tout en accordant une attention beaucoup plus rigoureuse aux coûts des jetons et au retour sur investissement (ROI). Parallèlement, Schneider Electric et AMD ont dévoilé un plan directeur pour les usines d'IA, un autre signe que les entreprises passent de la volonté de prouver le bon fonctionnement de l'IA à la construction d'infrastructures capables de la soutenir à grande échelle.

Ce changement était également visible dans les résultats des hyperscalers, Microsoft, Alphabet et Meta mettant l'accent sur l'exécution du déploiement et de l'infrastructure plutôt que sur la simple augmentation des dépenses en IA. Ensemble, les développements de la semaine suggèrent que la prochaine phase de l'IA en entreprise sera moins définie par le montant dépensé par les entreprises que par l'efficacité avec laquelle elles gèrent ces investissements.

L'IA en entreprise semble suivre un schéma familier. Tout comme l'informatique en nuage avant elle, la course initiale à l'adoption de la technologie cède la place à une plus grande attention portée à la gestion des coûts, à la mesure des retours et à la viabilité de l'expansion des déploiements. Les organisations qui considèrent l'IA comme une capacité opérationnelle plutôt que comme une expérimentation sans limites pourraient être mieux positionnées à l'avenir.

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La FCC bloque les importations de robots humanoïdes chinois, invoquant des risques pour la sécurité : Les États-Unis ont élargi leurs restrictions sur les robots humanoïdes chinois, citant des risques pour la sécurité nationale alors que Washington intensifie ses efforts pour renforcer les capacités nationales en matière d'IA et de robotique.

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Nvidia fait avancer son alliance de sécurité pour l'ouverture de l'IA : Nvidia et des dizaines d'entreprises technologiques ont lancé l'Open Secure AI Alliance pour développer des outils de sécurité ouverts pour l'IA, arguant qu'une plus grande ouverture renforcera les défenses cybernétiques à mesure que les systèmes d'IA deviennent plus autonomes.

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