IA à Wall Street : la tokenomie s'invite dans la finance

Les grandes entreprises de données financières, comme FactSet, Moody's, S&P Global et LSEG, ont largement rassuré les investisseurs qui craignaient d'être remplacées par des outils d'IA spécialisés en finance. Le marché avait pourtant vivement réagi plus tôt cette année, lorsqu'Anthropic et d'autres acteurs avaient présenté des produits d'IA destinés au secteur financier, provoquant un mouvement de vente sur les actions de ces fournisseurs de données. Les cours se sont depuis en partie redressés, ces entreprises ayant argué de façon convaincante que la montée en puissance des outils d'IA ne dévalue pas leurs données : banques et gestionnaires d'actifs, soumis à la régulation, continuent d'exiger des informations sous licence, à jour et vérifiables. Mercredi, le directeur financier de FactSet, Joshua Warren, a reconnu que les jetons ("tokens") d'IA "n'étaient pas un poste budgétaire auquel on pensait vraiment en 2025" un aveu révélateur de la rapidité avec laquelle ces coûts sont devenus un sujet central.

Ce changement de perspective a des conséquences concrètes pour l'industrie. La question de savoir qui paie le coût des jetons nécessaires à l'analyse de données par IA dépend désormais de la manière dont l'accès aux données est structuré, et selon que le client utilise ses propres outils d'IA ou ceux du fournisseur. FactSet indique que ses produits d'IA génèrent une croissance et des contrats plus lucratifs, mais que les clients, incertains de leur propre consommation future, réclament davantage de flexibilité tarifaire. Le PDG Sanoke Viswanathan a précisé que l'entreprise ajoute des clauses pour ces "nouveaux modes de consommation". De son côté, Moody's a clarifié dès juin, lors d'une session avec un analyste de JPMorgan, que ce sont les clients qui supportent les coûts de jetons lorsqu'ils utilisent ses données via des outils comme Claude Enterprise, ChatGPT ou Microsoft Copilot, tout en proposant d'aider à maîtriser ces dépenses en structurant ses données pour une exploitation plus rapide et efficace par les agents IA.

Ce débat s'inscrit dans un contexte plus large où les entreprises, tous secteurs confondus, cherchent à mieux contrôler leurs dépenses liées à l'IA, jugées imprévisibles puisqu'un agent peut relancer des requêtes ou tester de multiples jeux de données. FactSet dit s'appuyer sur des contrôles internes, un routage de modèles et un partenariat élargi avec Google lui offrant une tarification préférentielle des jetons. Pour l'instant, rien ne prouve que l'IA ait réellement bouleversé la croissance de ces entreprises, dont les taux restent proches de ceux d'avant la controverse. L'effet le plus visible pourrait plutôt se situer ailleurs, notamment chez LSEG, propriétaire de la Bourse de Londres, qui explore déjà d'autres pistes liées à cette même dynamique.