L’IA va coûter plus.
Pourquoi l’illimité était une parenthèse.
Il y a une idée qui a rendu le logiciel confortable pendant vingt ans.
Servir un utilisateur de plus ne coûtait presque rien.
Une copie de plus, un clic de plus, un abonnement de plus : la machine savait absorber.
Avec l’IA, ce réflexe se fissure.
Pas parce que “l’IA est trop chère”.
Mais parce que l’IA n’est pas de la copie. C’est de la production.
À chaque requête, on ne relit pas un stock. On fabrique une réponse. Et fabriquer a un coût physique.
Les Romains avaient un mot pour ça : l’aqueduc.
On pouvait discuter au Sénat toute la journée.
Sans eau, tout s’arrêtait.
Aujourd’hui, l’aqueduc, c’est l’électricité + les data centers + les transformateurs + les files d’attente de capacité.
Et cette partie-là revient au centre.
On a été “éduqués” à croire que le numérique vit hors du réel.
C’est vrai pour beaucoup de choses : stocker, dupliquer, distribuer.
Mais l’inférence, celle qui alimente vos agents, a une nature différente.
Une recherche dans un index : on retrouve.
Une réponse générée : on calcule.
Et calculer, c’est du courant. Beaucoup.
Les projections publiques convergent sur un point : la demande électrique des data centers va fortement augmenter d’ici 2030, tirée notamment par l’IA.
Ce n’est pas une “panne”.
C’est un changement de régime : on passe d’une économie de duplication à une économie de fabrication.
Pourquoi l’illimité va disparaître
Tant que l’IA est “chat”, l’humain reste le goulot : on pose une question, on attend, on ferme.
Mais le mouvement du marché est clair : les agents.
Un agent ne “répond” pas. Il surveille, relance, compare, boucle, exécute.
Il est conçu pour être actif sans vous.
À partir de là, l’illimité devient un problème mécanique :
Si l’usage devient continu,
et si le coût marginal n’est plus proche de zéro,
alors l’accès doit être géré.
La gestion prend deux formes simples, déjà visibles :
Le prix monte (ou devient plus finement mesuré : crédits, quotas, paliers).
La qualité devient variable (dégradation, latence, modèle plus léger aux heures pleines).
Dans les grands hubs, ce n’est pas théorique : les contraintes réseau et les délais de raccordement sont documentés depuis plusieurs années.
Donc oui : le rationnement arrive.
Pas comme une annonce brutale “on coupe tout”.
Plutôt comme une réalité opérationnelle : file d’attente, plafonds, priorités, contrats de capacité.
Pourquoi les coûts vont augmenter (même si les modèles progressent)
On pourrait croire : “les puces seront plus efficaces, donc ce sera moins cher”.
C’est partiellement vrai… et insuffisant.
Parce qu’il y a un effet constant dans l’histoire des systèmes : quand une techno devient plus efficiente, on l’utilise plus, et partout.
L’efficacité ne supprime pas le coût total.
Elle déplace la frontière d’usage.
Ajoutez à ça un second facteur : le monde réel avance lentement.
Déployer un modèle : semaines.
Construire / raccorder / équiper : années.
Commander certains équipements critiques : plusieurs années.
Sur les transformateurs et composants de réseau, les rapports sectoriels parlent encore de délais longs (souvent multi-annuels).
Même si le “coût par token” baisse, le coût de disponibilité (garantir que ça tourne, quand vous en avez besoin) devient le vrai sujet.
Ce que les géants sont en train d’acheter
On commente souvent la course aux modèles.
Mais l’argent part surtout ailleurs : capacité.
Les estimations de capex des hyperscalers continuent de grimper, avec une part importante liée à l’infrastructure IA.
Ce n’est pas seulement “investir”.
C’est réserver l’avenir : terrain, énergie, files d’attente industrielles, contrats long terme.
Et quand une ressource devient “réservable”, ceux qui ne réservent pas… subissent le spot market.
Le vrai risque, pour une PME
Le risque n’est pas “payer plus”.
Le risque, c’est découvrir trop tard que votre système dépend d’une ressource devenue intermittente.
Votre agent de support client ralentit à l’heure où vos clients écrivent.
Votre agent qui prépare des offres commerciales passe en “mode léger”.
Votre automatisation critique dépasse un quota et s’arrête au milieu d’un cycle.
Le rationnement n’a pas besoin d’être spectaculaire pour être destructeur.
Il suffit d’être imprévisible.
Comment sécuriser votre accès (sans tomber dans la parano)
Voici un cadre simple, actionnable, sans fantasme “souveraineté totale”.
1) Cartographier ce qui est vital
Séparez vos usages IA en 3 catégories :
Vital : si ça tombe, vous perdez de l’argent / des clients / de la conformité.
Important : ça améliore la qualité, mais on peut tenir sans.
Confort : gain marginal.
Objectif : ne pas traiter le confort comme du vital.
2) Concevoir une “dégradation acceptable”
Pour chaque usage vital, définissez :
le mode normal (modèle fort, agent complet)
le mode dégradé (modèle plus petit, réponses plus courtes, fréquence réduite)
le mode secours (procédure minimale, semi-manuel)
Le rationnement fait moins peur quand il a déjà un chemin.
3) Éviter le mono-fournisseur pour le vital
Multi-provider, oui.
Mais surtout multi-modes :
Cloud performant pour le complexe / créatif
Modèle local ou plus petit pour la continuité (tri, classement, extraction, brouillons)
L’objectif n’est pas “tout local”.
C’est continuer.
4) Mettre une discipline de coût (avant que le prix vous l’impose)
Trois pratiques sobres qui changent tout :
caching des réponses et des sources (ne pas “reforger” ce qui existe déjà)
limites de contexte (moins de texte inutile dans les prompts)
routes de modèles (petit modèle par défaut, grand modèle sur exception)
Vous n’optimisez pas pour économiser quelques centimes.
Vous optimisez pour rester maître quand l’illimité disparaît.
5) Acheter de la prévisibilité, pas “le meilleur modèle”
À terme, le discours “on utilise le meilleur” aura moins de valeur que :
“On garantit un temps de réponse”
“On garantit une continuité”
“On a un mode dégradé propre”
“On sait expliquer ce que fait le système quand ça chauffe”
Le futur n’est pas seulement une guerre d’intelligence.
C’est une guerre de service.
Dans Youpi, on revient souvent à une idée simple :
la technologie doit devenir invisible, mais la dépendance, elle, doit rester lisible.
Si l’IA devient une infrastructure, alors notre responsabilité n’est pas d’ajouter des couches.
C’est de construire des parcours qui tiennent quand le monde réel résiste.
Moins d’effet “magie”.
Plus de cohérence.
Plus de contrôle.
L’illimité a été une parenthèse confortable.
On ne la regrettera pas.
On apprendra à concevoir des systèmes qui tiennent sans elle.
La question utile, maintenant, n'est pas "jusqu’où l’IA peut aller ?”.
C’est :qu’est-ce qui doit continuer à fonctionner, même quand l’accès se contracte ?
Avec .love