☕️ Uber commence à trouver l’addition de l’IA un peu salée

Uber commence à remettre en question la rentabilité de ses investissements en intelligence artificielle. Andrew Macdonald, directeur des opérations du géant américain du transport, a exprimé ses doutes publiquement lors du podcast Rapid Response : une consommation élevée de tokens ne se traduit pas nécessairement par davantage de fonctionnalités utiles pour les utilisateurs finaux. Ce constat rejoint celui de Praveen Neppalli Naga, directeur technique d'Uber, qui avait révélé en avril avoir épuisé en seulement quatre mois le budget IA annuel de l'entreprise. Concrètement, 70 % environ du code validé chez Uber provient désormais d'outils IA, pour un coût oscillant entre 500 et 2 000 dollars par mois et par développeur. Depuis 2024, les dépenses liées à l'IA ont été multipliées par six.

Le problème soulevé par Uber est celui du retour sur investissement : les coûts explosent, mais les bénéfices mesurables peinent à suivre. Macdonald admet qu'il est "très difficile d'établir un lien clair" entre les tokens consommés et une augmentation réelle de 25 % des fonctionnalités utiles livrées aux consommateurs. Pour les entreprises qui déploient l'IA à grande échelle, la technologie est loin d'être gratuite, même si elle peut paraître ainsi pour un utilisateur lambda. Ce décalage entre promesses de productivité et coûts réels commence à préoccuper sérieusement les directions financières et techniques des grandes plateformes numériques.

Ce malaise chez Uber illustre une tendance plus large dans l'industrie tech. La ruée vers l'intégration systématique de l'IA générative dans tous les workflows, parfois surnommée "tokenmaxxing", montre ses premières limites économiques. Plusieurs entreprises découvrent que les gains de productivité espérés ne compensent pas toujours la facture des API et des infrastructures LLM. La question de la soutenabilité financière des modèles agentiques, où l'IA remplace ou assiste des employés humains sur des tâches complexes, se pose avec une acuité croissante, d'autant que les fournisseurs de modèles n'ont pas encore convergé vers des tarifications stables à long terme.