Au printemps 2026 les entreprises ont encouragé les collaborateurs à se familiariser avec l'IA par un usage intensif. C'est le tokenmaxxing venant de la Silicon Valley qui se traduit par une surconsommation de tokens IA (les unités de base des LLM). On pensait que plus on utilisera des tokens, plus on utilisera l’IA et ses agents, plus on sera productif. Le volume de tokens devient un indicateur de performance. S'en est suivi des factures lourdes imprévues qui ont choqué les entreprises pendant l'été.

La forte baisse des coûts unitaires et la guerre des prix

Les coûts unitaires des tokens IA ont depuis fortement baissé (parfois de 40 % à plus de 90 % selon les modèles et les périodes), même si les factures totales des entreprises ont souvent continué d’augmenter à cause de l’explosion des nouveaux usages stimulés par la baisse des prix. Il y a eu des améliorations technologiques notamment grâce à de nouvelles puces qui ont baissé le cout de l'inférence (la production de réponses par l'IA à des prompts). Et aussi grâce à des progrès dans les algorithmes.
S'en est suivi une guerre des prix (baisse parfois de 80%) et une vive concurrence.
Mais c'est surtout l'arrivée des LLM open source chinoise qui a tiré les prix vers le bas de façon spectaculaire.
Les acteurs américains de l'IA se sont montrés partagés, avec une nette prédominance du modèle fermé (closed) pour les Labs IA (OpenAI, Anthropic), et un soutien variable à l’open-weights (les poids du LLM) selon les acteurs (Microsoft, Nvidia, Meta).
Les Labs IA ont accéléré les baisses de prix et les sorties de modèles plus performants pour garder l’avantage de la puissance.
La bataille s'est alors déplacée alors du tokenmaxxing au valuemaxxing : l'objectif n'est plus seulement de produire davantage d’intelligence à moindre coût, mais de capter une plus grande part de la valeur économique créée grâce à elle.

L’inversion rapide entre modèles ouverts et fermés

Le résultat a été une inversion très rapide des influences des deux offres : ouvert et fermé.
Sur les plateformes IA destinées aux développeurs, les modèles open source ont fortement accru leur part du volume de tokens en 2026.
Le tableau de bord de Vercel AI Gateway fournit un exemple concret de ce renversement. Dans un instantané de septembre 2026, les modèles dont les poids étaient téléchargeables représentaient 78,4% du volume de tokens, contre 21,6% pour les autres modèles. Ce chiffre ne prouve pas que les modèles open-weight représentent 78,4% du marché mondial de l’IA ou des dépenses consacrées à l’IA. Ce n’est pas encore la preuve d’un renversement mondial du marché de l’IA, mais c’est un signal précoce et significatif que les modèles open-weight gagnent rapidement les usages de production sensibles au coût, au volume et à la possibilité de changer de fournisseur.

Le duopole Anthropic-OpenAI condamné à monter en puissance

Le duopole des Labs IA, Anthropic et OpenAI, est condamné à monter en puissance rapidement. Car dès que ces sociétés cesseront d'être à la pointe de l'innovation, leur valeur risque de s'effondrer. Elles auraient entre 6 et 12 mois d'avance avant d'être commodisées.
Il s'en suit une véritable course en avant. Le rythme auquel les nouveaux modèles sortent actuellement, aussi bien du côté open source que du côté premium (les Anthropic, OpenAI, Grok Bot, les chinois s etc ...), est vertigineux.

La convergence des modèles et le passage au « harness »

Les modèles d’IA convergent tous vers un niveau de performance très proches. La différenciation devient difficile. En conséquence, les Labs IA n’ont plus le choix : ils doivent monter dans la chaîne de valeur. Proposer uniquement des « tokens », c’est-à-dire l’accès brut au modèle, a de moins en moins de valeur, car ce sont les autres entreprises qui encapsulent ces modèles qui capturent toute la valeur ajoutée. Les laboratoires d’IA devront donc bâtir eux-mêmes des applications concrètes en cybersécurité, en droit ou dans le support client, des domaines où ils n’avaient pas encore clairement affiché leurs ambitions. Ils se retrouveront alors en concurrence directe avec leurs partenaires spécialisés.
Puisque les modèles sont désormais tous à peu près équivalents, à marge d’erreur près, et disponibles à différents prix, l’avantage concurrentiel se situe dans le « harness » ou harnais d'agent, c’est-à-dire tout le système qui entoure le modèle pour le rendre réellement utile.
Le modèle n’est "que" le cerveau. Pour qu’il puisse agir, il faut lui donner un corps : des bras, des jambes, des mains et des yeux. C’est précisément cette incarnation qui fait la vraie différence.

Le positionnement premium

Selon D. Sacks, ancien chef de l'IA auprès de Donald Trump, Anthropic et OpenAI forment actuellement un duopole assez stable sur l’intelligence de pointe. Ils disposent d’une avance significative sur les autres entreprises, ce qui leur permet de facturer un prix premium.
Mais la majorité des tokens sera utilisée via des modèles open source ou de l’intelligence "commodity ", c’est-à-dire standardisée et peu différenciée.
Cependant, une part significative du marché, que ce soit 10 %, 20 % ou 30 % , restera prête à payer ce fort surplus de prix pour accéder à une véritable intelligence de frontière.
Plusieurs experts pensent que les Labs IA travaillent sur des modèles qui ont deux générations d’avance. Mais ils ne les mettront jamais à disposition du marché directement. Ils pourraient par exemple s’appuyer sur leurs modèles pour concevoir des médicaments, puis les commercialiser eux-mêmes. C’est une façon de tirer parti de leur avance technologique pour se diversifier.

Les applications d’entreprise et les modèles open-weight

La plupart des applications d’entreprise vont tourner sur des modèles open-weight, et le code sera écrit avec des modèles moins chers, et ainsi de suite. On ne voit pas pourquoi on irait utiliser un modèle haut de gamme pour écrire du code alors qu’on peut le faire gratuitement, et que quasiment tout le monde en interne dans l'entreprise peut coder sans aucun coût.
Le vrai problème d’Anthropic par exemple semble se situer dans la nature et la concentration de sa clientèle. Aujourd’hui, son modèle économique repose sur la vente d’un produit clairement positionné comme premium (Claude). Or, si la grande majorité des usages en entreprise se tourne vers des modèles open-weight ou beaucoup moins chers, la situation va devenir critique : cette plus petite clientèle prête à payer un prix élevé pour de l'« intelligence de frontière » est-elle suffisamment importante et stable ? Anthropic peut-elle réellement conquérir des parts de marché significatives en restant uniquement sur ce créneau haut de gamme, ou risque-t-elle de se retrouver limitée à une niche trop étroite ?

Sécurité de l’IA, capture réglementaire et schizophrénie des dirigeants

Suite à la crise de la sécurité de l’IA et les prévisions apocalyptiques selon lesquelles il y aurait "10% de chance que l'IA détruira l’humanité", elles demandent à l’État américain de tout ralentir, mais en réalité cela semble bien être une tentative de s’autoréguler dans le cadre d'une « capture réglementaire » qui leur permet de fixer des règles inaccessibles aux autres et d’avancer ainsi plus vite.
L'ambiguïté des postures des Labs IA fait qu'il y a dans l'air une schizophrénie d’entreprise : le DG d'Anthropic publie un essai appelant à ralentir la course à la frontière de l’IA, quelques jours seulement avant le lancement de Claude 5.5 qui repousse justement cette frontière vers plus de puissance. Il devait forcément le savoir, en écrivant son essai. Parallèlement, selon D. Sacks, il publie un essai sur les bio-risques liés à l’IA et la nécessité de les freiner tout en annonçant un nouveau laboratoire de biologie par l'IA (un "wet" lab ) à San Francisco qui a déjà fait une grande découverte : un nouveau "système" d'enzymes...
Et de son côté, Sam Altman le PDG d’OpenAI qui est d'accord pour le ralentissement des progrès et pour être régulé, a déclaré au magazine américain Politico que les gens devraient accepter les risques de l’IA afin d’en tirer les bénéfices. « Nous pensons que le monde devrait accepter que certaines mauvaises choses se produisent pour les avantages de cette technologie et pour que les gens aient de l’agency (autonomie) », a-t-il déclaré au site. Le compromis en vaudra la peine, a-t-il soutenu : « Je ne ferais pas le choix de dire : " Nous allons nous assurer qu’il n’y ait aucun piratage majeur, aucune utilisation abusive de cette technologie, zéro arnaque, zéro d'autres mauvaises choses qui pourraient arriver… Parce que je pense que les gens feront énormément plus de bonnes choses que de mauvaises. "
Difficile d'y voir clair…

La situation financière d’Anthropic et les perspectives d'introduction en bourse

Anthropic prévoit environ 18 milliards de dollars de revenus en 2026, mais ses dépenses progressent encore plus rapidement et son objectif de cash-flow positif a été repoussé à 2028. Les coûts (notamment formation et exploitation des modèles : environ 12 Md$ de training et 7 Md$ d’inférence/running en 2026 selon les mêmes rapports) progressaient plus vite que prévu.
La situation laisse perplexe. OpenAI, Anthropic et SpaceXAI d'Elon Musk rebaptisé SpaceXSI ne peuvent pas facilement se contenter de LLMs devenus interchangeables du fait de la prolifération des IA Open source banalisés. Leur réel avantage repose sur leur capacité à rester à la frontière : modèles plus puissants, raisonnement, agents, autonomie accrue. Mais cette course devient extraordinairement capitalistique. Elles ont donc décidé de s’introduire en bourse, mais ont retardé l’échéance, dans un climat d’inquiétude croissante face aux risques notamment de sécurité liée aux capacités de l’IA (l'affaire de la cyberattaque de Hugging Face par un essaim d'agents IA voyous venant d'OpenAI) et, peut-être, dans l’espoir de présenter entre-temps des résultats de croissance encore plus solides.
Mais l 'ampleur de la responsabilité juridique et en matière de sécurité liée à l'IA frontière créent une exposition d'incertitude pratiquement illimitée que les marchés financiers publics ne peuvent pas forcément absorber. Alex Karp PDG de Palantir estime qu’OpenAI pourrait pour cette raison ne jamais entrer en Bourse.
L'IA de frontière peut-elle encore être une industrie technologique privée ordinaire ?
Il faudrait peut-être, selon lui, nationaliser le risque par l'intervention de l'Etat. Car un incident majeur pourrait ébranler la confiance au moment même où ces entreprises cherchent à lever des dizaines, voire des centaines de milliards.
Anthropic n’est pas exemptée. Elle développe elle aussi des modèles avancés et pourrait faire face à des risques juridiques et réglementaires comparables. Mais son cas est un peu différent : elle a laissé fuir le 29 septembre 2026 son prospectus S-1 en vue de son introduction en bourse et a fait aussi apparaitre le report de dates dans son calendrier.
Ce document annonce un chiffre d'affaires de 4,6 milliards de dollars, mais une perte nette abyssale de 42 milliards de dollars due aux coûts d'infrastructure. Anthropic vise une valorisation énorme de 2 000 milliards de dollars (2T$) sur le Nasdaq avec son IPO attendue pour novembre 2026. Le deuxième trimestre 2026 a affiché un chiffre d'affaires préliminaire de 11,5 milliards de dollars, atteignant une rentabilité opérationnelle sur ce trimestre

Les deux asymptotes qui limitent la course

Les progrès espérés de l'IA font face à deux asymptotes. L’une, économique : si chaque nouvelle génération coûte beaucoup plus cher pour un gain de valeur de plus en plus faible, la logique de la course se fragilise. L’autre, technologique : rien ne garantit que l’augmentation indéfinie du compute, des données et des paramètres produise encore des progrès substantiels, sauf percée algorithmique ou changement de paradigme.
Ainsi, les investisseurs ne financent pas uniquement avec OpenAI et Anthropic deux entreprises en forte croissance, mais une véritable course technologique dont personne ne peut garantir qu’elle pourra se poursuivre indéfiniment.

La publicité vient renforcer l'équation économique d'OpenAI

Il faut alors trouver d’autres sources de valeur. Une réponse consiste à ne plus vendre uniquement de l’intelligence, mais à monétiser ce qui se trouve autour d’elle.
C’est le rôle potentiel de la publicité, du commerce et des agents. OpenAI a commencé à expérimenter la publicité dans ChatGPT aux États-Unis et Amazon Ads s’est associé à l’entreprise pour permettre à certains annonceurs d’étendre leurs campagnes à ChatGPT.
La logique économique change alors complètement.
Google monétise l’intention de recherche. Amazon monétise l’intention d’achat. Meta monétise principalement l’attention. Un agent conversationnel pourrait réunir les trois : comprendre une intention, recommander une solution, orienter vers une offre et éventuellement effectuer la transaction.
L'activité publicitaire d'OpenAI génère déjà un rythme de revenus annualisés d'un milliard de dollars. Ce montant n'est pas uniquement généré aux États-Unis, puisque la plateforme publicitaire a été largement déployée à l'international. Initialement testées aux États-Unis en février 2026, les publicités dans ChatGPT sont désormais proposées dans plus de 40 pays. OpenAI a officialisé l'arrivée de sa plateforme de gestion d'annonces dans 31 pays européens (dont la France, l'Allemagne et l'Italie), tout en ouvrant l'accès libre-service en Inde, au Moyen-Orient et en Afrique du Nord. Ce cap symbolique de taux de revenus annualisés a été franchi fin août 2026, soit à peine 200 jours après le lancement initial de son offre publicitaire.
Une autre source de revenus est attendue du côté des achats effectués par des agents IA pour le compte des consommateurs.

Le nouveau paradoxe de l’IA américaine

La contradiction entre l’urgence d’accélérer les investissements et celle de ralentir la technologie pourrait bien constituer le véritable « nouveau paradoxe de l’IA ».
Mais les Labs IA croient-ils vraiment leur propre discours ?
Le paradoxe de l’IA c’est que plus l’intelligence devient abondante et bon marché, plus l’industrie nécessaire pour la produire devient gigantesque, et plus les entreprises qui la contrôlent cessent de ressembler à de simples acteurs privés. Ce qui peut tenter gouvernement américain d'enter financièrement dans ces entreprises pour les protéger comme il l'a fait en entrant dans le capital d'Intel à hauteur de 9,9 %. Même si les raisons avancées étaient de soutenir la production de semi-conducteurs sur le sol américain (notamment via le site en Arizona) et renforcer la sécurité nationale face aux tensions géopolitiques. Mais cet investissement a eu pour effet immédiat de rassurer Wall Street qui a compris qu'Intel était désormais officiellement considérée comme un atout national critique impossible à laisser couler (le fameux too big to fail, trop important pour les laisser aire faillite)

Conclusion : qui paiera encore pour la puissance ?

L’IA est devenue aussi un enjeu électoral pour chaque parti, dans chaque juridiction et à tous les échelons du pouvoir. Les prochaines élections seront, à bien des égards, un référendum sur l’IA. Terrain miné pour les Labs IA. Car menace sur les autorisations de construire leurs centres de données dans certains Etats aux Etats-Unis.
Le vrai problème des Labs d’IA, c’est qu’ils peuvent construire des modèles toujours plus puissants, mais, qui acceptera encore de payer pour cette puissance, et qui assumera le risque le jour où le marché cessera d’y croire ?
Les introductions en Bourse d’Anthropic d’ici fin 2026, et peut-être celle d’OpenAI en 2027, donneront sans aucun doute un éclairage utile sur cette question.

Georges Nahon
12 octobre 2026