Les dépenses des entreprises en IA stagnent à l'été américain et révèlent un plafond de revenus avant l'introduction en bourse d'Anthropic

Le volume d'utilisation de l'intelligence artificielle dans les entreprises n'a jamais été aussi élevé. Le montant qu'elles déboursent pour cela, cependant, a cessé de suivre le rythme. Les données de la plateforme de gestion des dépenses d'entreprise Ramp montrent que les dépenses en tokens n'ont augmenté que de 1,5 % au cours des mois d'août et septembre aux États-Unis — un coup de frein brutal par rapport à l'expansion de 42 % enregistrée en juillet sur le mois précédent.

La donnée arrive à un moment délicat : Anthropic se prépare à entrer en bourse, et la thèse selon laquelle les revenus de l'IA croîtraient à une vitesse exponentielle commence à être remise en question par des chiffres concrets.

Le paradoxe du token bon marché

Le ralentissement ne découle pas d'un manque de demande. Les volumes traités restent en hausse. Ce qui a changé, c'est le prix. La guerre des remises entre OpenAI et Anthropic a rendu l'accès aux modèles beaucoup moins cher, comprimant le revenu par unité consommée.

En septembre, OpenAI a réduit de moitié les prix de l'API de GPT-6 Sol et de GPT-6 Luna. Anthropic a répondu par des réductions significatives sur Fable 5.1 et Opus 5.5 — une décision qui, selon ce que l'entreprise a elle-même rapporté dans un document récent, a soustrait environ 600 millions de dollars à la croissance de son chiffre d'affaires. Les deux sociétés ont également commencé à offrir des remises aux entreprises pour tenter de verrouiller les dépenses des clients, mais l'effet pratique est une pression sur les objectifs de facturation.

La concentration qui inquiète

Le diagnostic de l'économiste en chef de Ramp, Ara Kharazian, met en évidence un risque structurel. La quasi-totalité des dépenses en IA provient d'entreprises technologiques à forte croissance financées par le capital-risque. Tant que ce groupe augmente ses dépenses, le marché soutient la narration. S'il ralentit, l'enchaînement est simultané.

Les signaux apparaissent déjà dans la couche la plus intensive. Le 1 % des entreprises les plus « AI-pilled » — celles qui ont le plus intégré l'IA dans leurs opérations — est retombé à des niveaux légèrement inférieurs à 10 000 dollars par employé et par mois, en deçà des pics de l'été américain. Pour Kharazian, cette contraction isolée suffit à ralentir le revenu total, même avec des volumes en hausse.

La distribution est profondément inégale. L'entreprise médiane dépense entre 12 et 15 dollars par employé et par mois. Le top 10 % débourse entre 600 et 1 000 dollars. L'abîme entre ces niveaux et le plafond de 10 000 dollars du 1 % le plus avancé soulève la question de la capacité de généralisation des cas d'usage.

Où la demande existe réellement

Les agents de codage IA concentrent la demande la plus robuste, dans des secteurs comme le logiciel et la finance. Kharazian estime qu'il n'est pas clair si les cabinets médicaux ou les concessions automobiles parviendront un jour à dépenser l'équivalent du haut de la courbe.

La série d'analyses que l'économiste publie sous le titre « Cracks in the AI Thesis » (fissures dans la thèse de l'IA) soutient que l'ère de l'hypercroissance pourrait être derrière nous. Les données d'octobre, mesurées entre le 23 septembre et le 23 octobre, ont enregistré une réaccélération de 8,9 % des dépenses en tokens — mais, selon lui, les vents contraires sur la croissance des dépenses restent forts.

Le marché des acheteurs s'est consolidé. Pour les fournisseurs de modèles qui cherchent à justifier des valorisations milliardaires en bourse, le défi cesse d'être de conquérir des utilisateurs et devient d'extraire des revenus d'une base qui a déjà appris à négocier.