Fiche #39 - Le vrai coût de l’IA : au-delà des tokens - Ce que les prix des tokens ne racontent pas

OBJECTIFS DE LA FICHE #39

Cette fiche décrypte le coût réel d'un déploiement IA dans un fonds d'investissement : prix des tokens, coûts cachés, infrastructure, et retour sur investissement.

Elle explique pourquoi le prix au token ne reflète pas la facture réelle et détaille les coûts cachés que la plupart des organisations n'anticipent pas.

L'objectif est également de fournir des ordres de grandeur concrets et des principes pour budgétiser intelligemment l'IA dans une société de gestion

Les prix des API ont chuté de 80 %. Mais ce n'est pas gratuit.

Bonne nouvelle : entre 2024 et 2026, les prix des tokens ont fortement chuté ces dernières années [1]

Les modèles les plus économiques coûtent désormais en entrée :

• GPT-4o : 2,50 $ / 10 $ par million de tokens (input/output) [2]
• Modèles “flash” (Gemini, DeepSeek) : < 1 $ par million de tokens [3], [4]
• Modèles open-source locaux : coût d'infra uniquement

Mais le prix au token, c'est comme le prix au kilo : ça ne dit pas ce que vous dépenserez à la fin du mois. Ce qui compte, c'est le volume et la fréquence.

En pratique, le budget total est souvent significativement supérieur au simple coût des tokens

Les coûts cachés à anticiper [2], [5] :

• Tokens de raisonnement (x10 à x30 sur requêtes complexes)
• Contexte long (×2 à x4)
• Outils des agents (+2 000 à 5 000 tokens/requête)
• Historique de conversation (8 000-12 000 tokens cumulés)
• Infrastructure : orchestration, monitoring, retries
• Conformité / RGPD / Coûts CyberSécurité

Le coût des tokens a chuté de 80 %. Mais les coûts cachés (raisonnement, contexte, outils, infra) sont 1,5x à 3x selon les usages.

Combien ça coûte pour un fonds ?

Les entreprises dépensent entre 590 et 1 400 $ par employé et par an en outils d'IA, ce sont les ordres de grandeur observés sur le marché [6].

Pour une équipe de 20 personnes : entre 12 000 et 28 000 $ par an en licences et API.

Si vous passez aux agents autonomes, la facture grimpe :

• Agent actif 24/7 : 500 à 2 000 $/mois
• Hébergement et sécurité : variable mais structurant
• Intégration avec vos systèmes : 20-40% du budget API
• Formation des équipes : souvent sous-estimé
• A noter : Une part significative des projets agentiques pourrait être abandonnée à horizon 2027 (Gartner [7])

Le coût des tokens n'est que 10 à 20% de la facture totale IA.

Le ROI : où en est-on vraiment ?

Le vrai changement de paradigme

On ne parle plus seulement de ROI mais de “Return on Time”

Impact sur la qualité de vie au travail, avec un effet potentiel sur le turn-over

4 principes pour budgétiser intelligemment

(et faire du Numérique plus Responsable !)

Ordres de grandeur pour un fonds de PE

• Copilotes (pour la productivité) : 12 000 à 36 000 € / an avec des icences de 50 à 150 € / utilisateur / mois
• Agents IA : 6 000 à 24 000 € / an / agent
• Infra & intégration : +20 à 40% du budget (sécurité, conformité, data)
• Budget total estimé : 30 000 à 100 000 € / an (selon taille, ambition et maturité)

Où le ROI apparaît réellement dans le PE ?

Les cas les plus efficaces

• Due diligence : analyse documentaire
• Deal sourcing : screening marché
• Portfolio monitoring : collecte & analyse KPI
• Veille stratégique

Les limites actuelles

• Données non structurées
• Cas d’usage trop génériques
• Difficulté à mesurer la valeur
• Absence de fondation data

Le problème n’est pas l’IA : c’est la chaîne de données.

Le prérequis oublié : la fondation data

Un agent IA sans données structurées est un système sans mémoire métier.

Sans fondation

• CRM incomplet
• données non fiables
• Silos

⇒ IA inefficace

Avec fondation

• Golden Source
• données traçables
• workflows connectés

⇒ IA utile et mesurable

Il existe des prérequis de maturité : data gouvernance, applications modernisées, vectorisation efficaces des documents, protocoles standardisés d’échange de données…

Ce qu’il faut retenir

★ L’IA n’est pas chère en soi : les coûts unitaires baissent rapidement mais le coût réel reste systémique.

★ Les vrais coûts : l’intégration, l’infrastructure, la gouvernance et la qualité des données.

★ L’IA amplifie votre système existant : si votre data est faible, elle amplifie vos faiblesses.

Références

[1] Iternal Technologies https://iternal.ai/calculators/llm-pricing-calculator

[2] OpenAI : https://openai.com/api/pricing/

[3] Google AI : https://ai.google.dev/pricing

[4] Deepseek : https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

[5] MindStudio : https://www.mindstudio.ai/blog/token-based-pricing

[6] The big AI New Year’s resolution for businesses in 2026: ROI https://fortune.com/2025/12/15/aritficial-intelligence-return-on-investment-aiq/

[7] Over 40% of agentic AI projects will be scrapped by 2027, Gartner says https://www.reuters.com/business/over-40-agentic-ai-projects-will-be-scrapped-by-2027-gartner-says-2025-06-25/