L'investisseuse de NEA Tiffany Luck : les entreprises n'ont toujours pas cerné le ROI de l'IA

Début 2025, le « tokenmaxxing », course informelle des entreprises pour maximiser leur usage de l'IA, est devenu la grande tendance de la Silicon Valley. Quelques mois plus tard, les factures sont arrivées.

Qu'est-ce que le tokenmaxxing

Le terme tokenmaxxing est né en entreprise : des PDG ont directement exhorté leurs équipes à utiliser les outils d'IA sans limite et à pousser la consommation de tokens au maximum. La logique était claire : celui qui utilise le plus l'IA s'adapte plus vite et devance ses concurrents.

La course s'est emballée à tous les niveaux, des équipes isolées aux groupes entiers, des startups aux géants de la tech. Les entreprises ont souscrit massivement des abonnements professionnels à ChatGPT, Claude, Gemini et d'autres outils, rivalisant de fait sur l'ampleur de la consommation. Les classements internes d'usage de l'IA sont devenus un élément de la culture d'entreprise.

Quand la facture est arrivée

La réalité s'est révélée plus rude. Uber, selon des sources ouvertes, a dépensé tout son budget IA annuel en quelques mois. Plusieurs grandes entreprises ont réduit leurs licences Claude, parfois pour des divisions entières incapables de montrer un résultat mesurable. Meta est allée plus loin : l'entreprise a fermé un classement interne de l'usage de l'IA par les salariés.

Cela ne signifie pas un abandon de la technologie. Mais la première phase de tests effrénés touche à sa fin. Elle laisse place à une question qui aurait dû venir en premier : qu'avons-nous obtenu, exactement, pour cet argent ?

Le point de vue de l'investisseuse de NEA

Tiffany Luck, partenaire de NEA, fonds de capital-risque spécialisé dans les investissements technologiques, pose le problème sans détour : le marché des outils d'IA en entreprise commence à peine à cerner son retour sur investissement réel.

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Les entreprises cherchent encore à comprendre quel est leur retour réel sur l'IA », Tiffany Luck, NEA.

D'après ses observations, la plupart des entreprises sont entrées dans la course à l'IA sous la pression de leurs concurrents et par peur de rater la tendance, sans méthode claire pour évaluer l'efficacité. Les indicateurs de réussite n'ont soit jamais été définis, soit se sont révélés inutilisables en pratique. Résultat : les entreprises dépensent des sommes importantes mais ne savent pas répondre à la question de base : cela en vaut-il la peine ?

Et maintenant

Le marché de l'IA en entreprise entre dans une phase de normalisation. Les entreprises commencent à chercher des cas d'usage concrets avec un retour mesurable :

• Automatisation de processus avec un KPI clair
• Réduction des coûts d'exploitation grâce au remplacement partiel du travail manuel
• Accélération du développement, de l'idée à la mise en production
• Amélioration du service client grâce aux agents IA
• Recherche intelligente et analyse des données internes de l'entreprise

Les entreprises qui apprendront les premières à mesurer précisément le retour de l'IA obtiendront non seulement un avantage technologique, mais aussi un modèle économique plus solide pour la prochaine étape de la course.

Ce que cela signifie

L'enthousiasme de la première vague de l'IA en entreprise s'est heurté à la réalité comptable. L'année prochaine montrera qui a su transformer ses expériences d'IA en valeur mesurable, et qui a simplement brûlé son budget en tokens.

*Meta a été reconnue organisation extrémiste et est interdite en Russie.