Dépenses en IA : les entreprises consomment plus mais paient moins

Les entreprises utilisent toujours plus l'intelligence artificielle, mais elles paient de moins en moins pour chaque usage. C'est le constat tiré des données de Ramp, la fintech américaine de cartes et de dépenses d'entreprise, rapportées par TechCrunch le 6 novembre 2026 : les dépenses en IA ont stagné à la fin de l'été alors que les volumes continuaient de grimper.

Cette observation tombe à un moment sensible, alors qu'Anthropic prépare son introduction en Bourse et qu'OpenAI vient de lever des fonds à une valorisation inférieure à ses ambitions initiales. Mais au-delà des marchés financiers, elle intéresse directement les entreprises utilisatrices. Elle montre que la concurrence entre fournisseurs d'IA fait baisser les prix, que les entreprises les plus avancées apprennent à contrôler leurs coûts, et que le marché devient favorable aux acheteurs. Pour les PME françaises qui s'interrogent sur le budget à consacrer aux assistants et aux agents IA, ces chiffres américains apportent un éclairage utile : la question n'est plus seulement d'adopter l'IA, mais de bien la payer.

Ce que montrent les données de Ramp

Des volumes en hausse, des dépenses à plat

Selon TechCrunch, qui s'appuie sur les analyses de l'économiste en chef de Ramp, Ara Kharazian, les dépenses consacrées aux jetons d'IA (l'unité de facturation des modèles) n'ont progressé que de 1,5 % sur août et septembre réunis, après un bond de 42 % en juillet par rapport au mois précédent. Une reprise est apparue ensuite, avec une hausse de 8,9 % entre le 23 septembre et le 23 octobre. Dans le même temps, les volumes de jetons consommés ont continué d'augmenter.

Indicateur (données Ramp)	Valeur
Hausse des dépenses en jetons, juillet (sur un mois)	+ 42 %
Hausse des dépenses en jetons, août et septembre cumulés	+ 1,5 %
Hausse des dépenses, du 23 septembre au 23 octobre	+ 8,9 %
Dépense mensuelle par salarié, entreprise médiane	12 à 15 $
Dépense mensuelle par salarié, 10 % les plus avancées	600 à 1 000 $
Dépense mensuelle par salarié, 1 % les plus avancées	un peu moins de 10 000 $
Part des entreprises américaines payant pour l'IA (septembre 2026)	≈ 55,9 %

Sources : TechCrunch, FRED (Réserve fédérale de Saint-Louis).

Une dépense très concentrée

Le phénomène s'explique en grande partie par la concentration de la dépense. Le 1 % d'entreprises les plus consommatrices dépensent près de 10 000 dollars par salarié et par mois, contre 12 à 15 dollars pour l'entreprise médiane, indique TechCrunch. Quand ces gros consommateurs ralentissent, même légèrement, cela suffit à freiner l'ensemble. « Presque toute la dépense en IA provient d'entreprises tech à forte croissance financées par le capital-risque », résume Ara Kharazian, cité par TechCrunch.

L'adoption, elle, reste large. Selon la série publiée par la Réserve fédérale de Saint-Louis (FRED), environ 55,9 % des entreprises suivies par Ramp avaient effectué un paiement pour un produit ou un service d'IA en septembre 2026. L'échantillon couvre plus de 70 000 entreprises américaines, à partir de leurs paiements par carte, factures et virements. La prochaine publication est prévue le 11 novembre.

Pourquoi les dépenses stagnent

Une guerre des prix entre fournisseurs

La première explication est la baisse des tarifs. TechCrunch rappelle qu'OpenAI a divisé par deux en septembre le prix d'accès à l'API de deux de ses modèles, et qu'Anthropic a fortement réduit les prix de ses modèles phares, une décision qui aurait amputé sa croissance de chiffre d'affaires d'environ 600 millions de dollars selon un document déposé par l'entreprise. Meta et Nvidia lancent par ailleurs des offres pour entreprises fondées sur des modèles bon marché ou ouverts, et des modèles ouverts chinois et américains complètent la concurrence.

Des entreprises qui apprennent à contrôler leurs coûts

La seconde explication tient au comportement des clients. Les utilisateurs avancés mettent en place des règles qui bloquent les modèles les plus chers pour les tâches longues, imposent des budgets par salarié et orientent les demandes vers des modèles plus légers, selon TechCrunch. Pour Ara Kharazian, le marché est devenu un marché d'acheteurs : on peut utiliser davantage d'IA en payant moins pour chaque usage.

L'économiste développe cette analyse dans une série intitulée « Cracks in the AI Thesis », publiée sur le blog économique de Ramp, où il constate que les entreprises consomment plus d'IA à moindre coût, ce qui rapporte moins aux éditeurs de modèles. Il se montre aussi sceptique sur la capacité des agents personnels, jugés moins productifs économiquement que les outils de programmation, à porter la prochaine vague de croissance.

Les agents IA, premiers concernés par la question du coût

Ce débat sur les dépenses concerne tout particulièrement les agents IA. Contrairement à un assistant conversationnel qui répond à une question, un agent enchaîne les étapes : il lit des documents, appelle des outils, vérifie ses résultats et recommence si nécessaire. Chacune de ces étapes consomme des jetons. Une tâche longue confiée à un modèle haut de gamme peut donc coûter beaucoup plus cher qu'une simple requête, sans que l'utilisateur s'en rende compte immédiatement.

C'est précisément pour cette raison que les entreprises les plus avancées bloquent par défaut les modèles les plus chers sur les tâches longues, comme le relève TechCrunch. Pour une PME qui commence à déployer des agents, par exemple pour traiter des factures, répondre à des clients ou préparer des devis, la leçon est simple : le coût d'un agent ne se juge pas à son abonnement, mais à sa consommation réelle sur plusieurs semaines. Mieux vaut le mesurer dès le pilote, tâche par tâche, avant de généraliser. Un tableau de suivi simple, qui rapproche le coût mensuel de chaque agent du temps de travail économisé, suffit souvent à décider s'il faut l'étendre, le reconfigurer ou l'arrêter.

Ce que cela change pour les PME françaises

Ces données sont américaines, mais leurs enseignements sont transposables.

Le bon niveau de dépense

D'abord, une PME n'a pas besoin de dépenser comme une start-up de la tech. Ara Kharazian le dit lui-même à TechCrunch : un cabinet médical ou une concession automobile n'a pas forcément besoin de dépenser autant en IA. L'écart entre 12 dollars par salarié et par mois pour l'entreprise médiane et 10 000 dollars pour les plus avancées montre qu'il n'existe pas de norme unique. Le bon budget dépend des usages réels.

Les réflexes de gestion

Ensuite, les pratiques de contrôle des coûts adoptées par les entreprises les plus avancées sont accessibles à toutes :

• Choisir le modèle selon la tâche : un modèle léger suffit souvent pour résumer un courriel ou classer un document ; les modèles les plus puissants peuvent être réservés aux tâches complexes.
• Fixer des budgets par équipe ou par outil, et suivre la consommation chaque mois.
• Comparer les offres : abonnement par utilisateur ou paiement à l'usage, comme nous l'avions détaillé dans notre article sur le modèle de prix de l'IA pour une PME.
• Tester des modèles ouverts pour les usages récurrents : certaines entreprises ont fortement réduit leur facture, à l'image de Revolut avec ses agents de code.

Un pouvoir de négociation accru

Enfin, la guerre des prix renforce la position des clients. Les fournisseurs proposent des remises aux entreprises pour sécuriser leurs dépenses, rappelle TechCrunch. Une PME qui renouvelle un abonnement ou signe un nouveau contrat a donc intérêt à mettre plusieurs offres en concurrence et à négocier.

Limites et questions ouvertes

Plusieurs précautions s'imposent. Les données de Ramp ne couvrent que les entreprises clientes de cette plateforme, majoritairement américaines, et uniquement les paiements observés : les outils gratuits et les comptes personnels utilisés au travail ne sont pas comptabilisés. Elles mesurent des dépenses, pas l'intensité réelle des usages ni le retour sur investissement.

Par ailleurs, la période étudiée est courte. La reprise observée entre fin septembre et fin octobre montre que la stagnation de l'été pourrait n'être qu'une pause. Enfin, la baisse des prix pourrait s'inverser si le marché se concentre : les fournisseurs qui perdent de l'argent aujourd'hui chercheront à retrouver des marges demain.

Perspectives : ce qu'il faut surveiller

La prochaine publication de l'indice de Ramp, le 11 novembre, dira si la reprise d'octobre se confirme. Il faudra aussi suivre l'introduction en Bourse d'Anthropic, dont la valorisation potentielle a déjà été revue à la baisse selon Bloomberg, cité par TechCrunch, et l'évolution des grilles tarifaires des grands fournisseurs.

Pour les entreprises utilisatrices, la période actuelle est plutôt favorable : les prix baissent, l'offre se diversifie et les outils de contrôle des coûts se généralisent. C'est le bon moment pour structurer ses usages de l'IA et ses agents, en gardant en tête que ces conditions pourraient ne pas durer.

En bref

• Selon les données de Ramp, les dépenses des entreprises en IA ont stagné en août et septembre (+ 1,5 %) alors que les volumes augmentaient.
• La dépense est très concentrée : 12 à 15 dollars par salarié et par mois pour l'entreprise médiane, près de 10 000 dollars pour le 1 % le plus avancé.
• La guerre des prix entre OpenAI, Anthropic et les modèles ouverts fait baisser le coût de chaque usage.
• Environ 55,9 % des entreprises suivies par Ramp payaient pour l'IA en septembre 2026.
• Pour les PME, le marché est favorable aux acheteurs : il faut choisir le bon modèle, fixer des budgets et négocier.

Sources

• Ramp data shows AI spending stalling just as Anthropic nears its IPO, TechCrunch, 6 novembre 2026
• A few underrated trends in AI and software adoption, Ramp Economics Lab, 5 novembre 2026
• Artificial Intelligence Adoption by Ramp Businesses: Overall (RAMPAIALL), FRED, Réserve fédérale de Saint-Louis, mise à jour du 14 octobre 2026

Photo d'illustration : stevepb sur Pixabay.