Facture IA : la mauvaise question

Tribune par Erwan Simon, CEO et co-fondateur de GENIAL

Pendant que la France s'inquiète du prix du token, OpenAI et Anthropic viennent d'investir 5,5 milliards de dollars dans un tout autre problème : le coût humain de l'IA. C'est ce déplacement-là que les dirigeants français doivent comprendre, avant de continuer à arbitrer leur facture à l'aveugle.

Le paradoxe à deux faces

Les Échos titrait mardi 12 mai sur les « sueurs froides » des entreprises face à leur facture IA. Le constat est juste — mais il rate l'essentiel.

Sur la même facture, un dirigeant français voit aujourd'hui deux dérapages opposés. D'un côté, des licences professionnelles à 20 € ou 200 € par poste qui ne sont pas utilisées : coût visible, valeur invisible. De l'autre, des tokens qui s'envolent — 4 000 € sur le mois là où on avait budgété 800 € : coût visible, valeur difficile à objectiver. Conclusions opposées, même cause : on ne mesure pas l'usage. On regarde une facture, on cherche un coupable, on tranche par défaut.

Or le prix du token est divisé par dix chaque année. Bâtir sa stratégie IA sur le coût unitaire revient à bâtir sur du sable.

Un retard de confiance, pas de technologie

L'étude AI Sentiment Study publiée par EY en mars 2026 (18 000 personnes, 23 pays) a classé la France parmi les plus en retard, aux côtés du Japon, du Royaume-Uni, du Canada et de l'Australie. Pendant ce temps, Inde, Chine, Émirats, Brésil, Mexique et Corée du Sud — les nouveaux pionniers — voient 94 % de leur population utiliser l'IA et près d'une personne sur quatre laisser une IA agir en son nom.

Notre retard n'est ni technologique, ni budgétaire, ni humain. C'est un retard de confiance, alimenté par un débat français focalisé sur les coûts et les risques, et incapable de poser la bonne question.

Le chiffre qui aurait dû faire la une

Le 12 mai 2026 — le jour même de l'article des Échos — Arthur Mensch, cofondateur de Mistral AI, donnait devant la commission d'enquête de l'Assemblée nationale un chiffre que personne n'a relevé : « Notre consommation d'IA pour nos employés, c'est 10 % de notre masse salariale. Si vous extrapolez, d'ici trois ou quatre ans, 10 % de la masse salariale en Europe, c'est à peu près un trilliard d'euros. »

Dix pour cent de la masse salariale. Ce n'est plus une dépense logicielle. C'est une catégorie budgétaire à part entière, comparable à la formation, à l'intérim ou à la sous-traitance.

Ce que les fournisseurs viennent d'acter

Le débat français en est encore à parler du prix du token. Pendant ce temps, les fournisseurs eux-mêmes viennent de basculer 5,5 milliards de dollars vers un tout autre sujet : le déploiement humain de l'IA chez le client.

Le 4 mai 2026, Anthropic annonce une joint-venture de 1,5 Md$ avec Blackstone, Hellman & Friedman et Goldman Sachs, pour embarquer des ingénieurs directement dans les opérations de ses clients. Jon Gray, président de Blackstone, nomme le verrou : « L'un des principaux goulets d'étranglement de l'adoption de l'IA, c'est la rareté des ingénieurs capables de déployer à grande vitesse. »

Le 11 mai, OpenAI réplique avec 4 Md$ adossés à 19 fonds menés par TPG, et rachète Tomoro, un cabinet écossais de 150 Forward Deployed Engineers — ces profils hybrides mi-ingénieurs mi-opérationnels métiers popularisés par Palantir, dont le travail consiste à s'installer dans les équipes du client pour transformer une capacité technique en valeur business.

Le signal est limpide. Fortune le résume d'un chiffre : pour chaque dollar dépensé en logiciel, les entreprises dépensent six dollars en services. C'est ce ratio que les deux joint-ventures américaines viennent de se positionner pour capturer.

Cette inflexion inverse trente ans d'informatique d'entreprise. Avant : on achetait un logiciel, on payait un projet d'intégration livré clé en main, on attendait un gain de productivité. Aujourd'hui : on achète une capacité brute — des tokens, des agents —, et la couche d'intégration métier doit être construite à l'intérieur de l'entreprise. Cette couche, c'est de l'humain. Un investissement qui ne produit pas de gain immédiat, mais de la capacité à produire des gains.

Les dirigeants en retard sur leurs équipes

Il y a un dernier décalage qui devrait inquiéter autant que la facture. Pendant que les directions débattent de stratégie, deux salariés français sur trois utilisent déjà l'IA générative, et la moitié l'utilise de manière hebdomadaire.

L'IA n'est plus un sujet de transformation à venir. Elle est déjà dans les flux de travail — mais invisible pour les directions. Quand un dirigeant découvre sa facture en fin de mois, ce qu'il découvre en réalité, c'est qu'il ignorait ce que faisaient ses propres équipes des outils qu'il avait — ou n'avait pas — autorisés.

L'asymétrie est encore plus marquée dans les PME et ETI, grandes absentes du débat public. Pas de DSI, pas de Direction Achats, pas de FinOps. Les équipes adoptent en Shadow AI, le dirigeant subit la facture, et coupe par défaut. Catastrophe stratégique, au moment précis où il faudrait piloter.

La dépense IA est une dépense RH

Si Mensch a raison — et si 10 % de la masse salariale européenne consacrée à l'IA n'est plus une projection mais une trajectoire —, alors la ligne budgétaire à surveiller n'est plus celle des licences SaaS. C'est une fraction de la masse salariale elle-même, à mi-chemin entre la dépense logicielle, la dépense de formation et la dépense de sous-traitance.

Ces 10 % sont aussi cohérents avec la tendance des entreprises capables de multiplier par dix l'indicateur du chiffre d'affaires par salarié, révélé par des sociétés comme Gamma, Lovable ou Manus.

Pour les dirigeants français qui veulent rattraper le retard pointé par EY, l'urgence n'est pas de négocier de meilleurs prix avec Anthropic ou OpenAI — la dépendance à ces fournisseurs est l'autre versant du sujet, traité dans Souveraineté IA : quand débrancher une IA devient un sujet de présidentielle 2027. C'est de cesser de raisonner en « coût IT » pour raisonner en « investissement humain rapporté à une consommation algorithmique ». Concrètement :

• Combien de temps de mes équipes est consacré à transformer ces tokens en valeur ?
• Quels profils me manquent ?
• Suis-je prêt à investir dans des équipes qui ne produiront pas de gain immédiat, comme les Américains viennent de le faire à hauteur de 5,5 milliards de dollars en une semaine ?

La question n'est plus « combien coûte l'IA ? ». Elle est : « quelle part de mon enveloppe humaine suis-je prêt à réallouer pour que cette technologie crée une valeur pour l'entreprise — et comment je le saurai ? »

Tant que les dirigeants français n'auront pas commencé à répondre à cette question, ils continueront de prendre des décisions à l'aveugle sur un sujet où leurs équipes, elles, avancent déjà à découvert.

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Erwan Simon est CEO et co-fondateur de GENIAL, société bordelaise spécialisée dans le déploiement opérationnel de l'IA générative en PME et ETI. Il est agréé BPI France Expert IA et Ambassadeur du programme « Osez l'IA ».