Anthropic va fournir aux entreprises des rapports sur les tokens : les dépenses de ses clients ont été multipliées par 9 en un an

Anthropic a lancé un ensemble de rapports pour ses clients professionnels. Il indique combien l'entreprise dépense en tokens (les unités de texte facturées lors de l'utilisation d'un modèle), ce que les équipes ont accompli avec cet argent et où le travail s'est enlisé. Dans le même temps, on apprend que les affaires d'Anthropic elle-même se portent bien. Au deuxième trimestre, l'entreprise a atteint la rentabilité opérationnelle : son activité principale a rapporté plus qu'elle n'a coûté. Son net revenue retention, qui mesure ce que rapportent les mêmes clients un an plus tard, s'établit à 900%. Les clients qui dépensaient, disons, un dollar au troisième trimestre 2025 en dépensent neuf au troisième trimestre 2026.

Ce que verra le responsable

Les rapports s'appuient sur l'analytique interne et sur des enquêtes auprès des employés. Le manager choisit une période et obtient une vue d'ensemble de son équipe :

• ce que l'équipe a produit sur ces dates ;
• ce que cela a coûté en tokens et en argent ;
• à quelles étapes les processus de travail ont déraillé ;
• des recommandations pour obtenir de meilleurs résultats.

Anthropic promet que, par défaut, elle n'utilisera pas ces données pour entraîner ses modèles. L'entreprise a par ailleurs ajouté des budgets de tokens partagés par groupe. Auparavant, la dépense était répartie entre les individus ; désormais, l'équipe peut gérer un pool commun.

C'est en somme une réponse à la question que posent le plus souvent les grands clients : l'investissement est-il rentable ? TechCrunch relève que la hausse des dépenses en tokens vient surtout d'entreprises soutenues par des fonds de capital-risque. La plupart des entreprises du Fortune 500 ne voient pas encore de retour notable de l'IA.

Une facture que les directeurs financiers n'avaient pas prévue

Un rapport récent de Jellyfish, qui fait de l'analytique pour les développeurs, complète le tableau. L'entreprise a étudié l'usage des outils de code agentiques (ceux qui écrivent et corrigent du code eux-mêmes) parmi 276 mille de ses clients.

• Claude Code et les autres outils reposant sur les modèles d'Anthropic restent les plus populaires. Ils représentent près d'un tiers de toutes les modifications de code proposées et soumises à relecture.
• Les dépenses pour ces outils ont été multipliées par 10 depuis le début de l'année.
• Elles représentent aujourd'hui environ 2% de l'ensemble des dépenses d'ingénierie.

Deux pour cent, c'est peu, mais une hausse d'un facteur dix n'était pas prévue au budget. Nicholas Arcolano, directeur scientifique de Jellyfish, explique que même si 2% paraît une somme modeste, la plupart des directeurs financiers n'avaient pas anticipé une telle croissance. Selon lui, dépenser ne suffit plus : il faut optimiser les coûts et exiger des outils qu'ils rapportent. Les rapports d'Anthropic visent précisément ce point.

Pourquoi les clients ne partent pas chez un concurrent

Cet été, OpenAI a sorti le modèle Astra, et il semblait qu'il allait bousculer Anthropic. Ce n'est pas le cas pour l'instant. Nicholas Albarran, responsable des produits d'IA chez Jellyfish, raconte que Codex (l'outil de code d'OpenAI) est longtemps resté presque invisible dans leurs données et n'a commencé à progresser qu'avec la sortie d'Astra.

À en juger par le réseau social X, la concurrence semble plus vive : tout le monde y dit que Codex est meilleur. Dans les données réelles, le tableau est différent. Anthropic avait fait un travail solide auprès des clients professionnels, et son outil fonctionnait tout simplement bien.

Les utilisateurs ont investi beaucoup d'efforts pour construire leurs processus autour de lui et n'ont pas de raison suffisante de tout changer.

Pour une grande entreprise, le changement est plus compliqué que pour un développeur isolé. Albarran signale un autre facteur : tous les grands laboratoires investissent dans le forward-deployed engineering (FDE). Ce terme désigne des équipes qui envoient des consultants en IA travailler au sein de l'entreprise cliente et l'aider au déploiement. Les nouveaux rapports d'Anthropic peuvent être vus comme une version allégée de cet accompagnement, sans personnes sur place. D'après Albarran, plus une entreprise travaille longtemps avec un même fournisseur, plus il est difficile de le quitter : chaque système a ses particularités, par exemple dans sa manière de traiter les fichiers d'instructions pour les agents. Le coût du changement reste donc non nul.

Ce que cela signifie pour ceux qui paient

Le marché du code agentique passe de la course à la qualité du modèle à la lutte pour la rétention des clients. Celui qui explique au client où est passé l'argent l'emporte. Si vous payez pour Claude Code ou des outils équivalents, il est temps de calculer le coût des tokens par équipe et par résultat, et pas seulement par personne. Ces rapports étant récents, leur utilité n'est pas encore démontrée. Mais ils rendent les dépenses d'IA visibles pour le directeur financier, ce qui constitue un argument de poids au moment de renouveler un contrat.