IA : « Il serait risqué de considérer que les prix actuels sont des prix d’équilibre » (entretien)
Pour Ghislain de Pierrefeu de Wavestone, les résultats d’Anthropic n’impliquent pas forcément une hausse des prix à venir, mais ils confirment que l’économie B2B de l’IA n’est pas stabilisée et que les DSI, pris en étau entre utilisateurs et DAF, ont intérêt à penser multi-IA et « Minimum Viable Company ».
Les premiers chiffres, confidentiels, sur les résultats financiers d’Anthropic ont fuité chez Reuters avant sa prochaine IPO. 8 milliards $ de pertes opérationnelles, mais un revenu multiplié par 12. Un cash de 20 milliards $, mais des engagements de dépenses pharaoniques pour 520 milliards $ environ. Ces éléments financiers sont autant de signes sur l’avenir de l’IA B2B qui exerceront une influence sur les DSI.
Expert du domaine et des déploiements concrets, Ghislain de Pierrefeu, Partner IA chez Wavestone, revient ici sur ces chiffres, en appelant à une approche raisonnée et flexible.
LeMagIT : Comment expliquez-vous le décalage entre les fondamentaux, plutôt fragiles d’Anthropic, et sa valorisation record de 1.000 milliards $ voire 2.000 milliards que l’on évoque pour sa prochaine IPO ?
Ghislain de Pierrefeu : La valorisation ne repose manifestement pas sur la rentabilité actuelle d’Anthropic, mais sur une anticipation de sa capacité à capter une part significative d’un marché de l’IA qui est considéré comme potentiellement immense.
La croissance est exceptionnelle. La presse évoque désormais un ARR qui pourrait dépasser 100 milliards de dollars fin 2026 (NDR : une autre fuite chez nos confrères de Axios évoque un ARR de 70 milliards $ pour le concurrent OpenAI).
« L’économie de l’IA n’est pas encore stabilisée. Le coût du compute reste considérable et les modèles économiques évoluent très vite. »
Ghislain de PierrefeuPartner IA chez Wavestone
En revanche, les pertes et surtout les engagements massifs en compute montrent que cette croissance reste extrêmement capitalistique. C’est tout le pari actuel. Savoir si les volumes et les gains d’efficacité permettront, à terme, de transformer cette croissance en rentabilité.
Rappelons par ailleurs qu’Anthropic a fait le choix stratégique fort de privilégier le B2B, pour lequel les mécanismes de payback ne sont pas aussi maîtrisés que dans un modèle B2C bien connu par exemple de Google ou OpenAI.
Dans ce modèle, il faut assurer une continuité de service irréprochable. L’accès au compute en est le maillon central. Ces investissements ne sont pas seulement une dette économique, c’est aussi et surtout une réservation de capacité de production, indispensable à son modèle B2B.
Entre DAF et utilisateurs finaux
Qu’est-ce que ces chiffres apprennent ou confirment aux DSI ?
Ghislain de Pierrefeu : Ils rappellent surtout aux DSI que l’économie de l’IA n’est pas encore stabilisée.
Le coût du compute reste considérable et les modèles économiques évoluent très vite.
Pour une entreprise qui commence à déployer l’IA à grande échelle, il devient donc essentiel de raisonner non seulement en performance des modèles, mais aussi en coût complet, en réversibilité et en dépendance vis-à-vis des fournisseurs.
« Il devient essentiel de raisonner non seulement en performance des modèles, mais aussi en coût complet, en réversibilité et en dépendance. »
Ghislain de PierrefeuPartner IA chez Wavestone
Vue de l’intérieur des grandes entreprises, la grosse complexité avec Anthropic est qu’ils ont séduit les utilisateurs qui plébiscitent massivement les modèles Claude… mais que par la force des choses, une DSI se doit d’être plus rationnelle qu’un utilisateur « grand-public ».
Elle doit mesurer la vraie balance coût/bénéfice, qui plaide souvent pour des solutions plus frugales.
Finalement le DSI doit choisir entre d’une part satisfaire les utilisateurs et maximiser l’adoption et d’autre part satisfaire le CFO et maximiser le ROI… Mais sans adoption, pas de ROI.
Les chiffres d’Anthropic prouvent-ils que les prix vont augmenter ?
Ghislain de Pierrefeu : Non, on ne peut pas en déduire mécaniquement une hausse des prix.
Les coûts unitaires peuvent aussi diminuer très rapidement grâce aux progrès des modèles, des puces et des infrastructures. Et la concurrence – notamment des modèles open weight – exerce une pression à la baisse sur les prix.
En revanche, ces chiffres montrent qu’il serait risqué pour une entreprise de bâtir son business case en considérant que les prix actuels de l’IA sont nécessairement des prix d’équilibre de long terme.
« Minimum Viable Company ».
Le document qui a fuité montre également qu’Anthropic évoque un risque de volatilité de ses clients. Va-t-il chercher à plus « verrouiller » les entreprises qui utilisent Claude aujourd’hui ?
Ghislain de Pierrefeu : Tous les grands acteurs ont intérêt à augmenter la profondeur et la durée de la relation avec leurs clients. Mais ce risque de lock in dépasse largement Anthropic.
Plus une entreprise construit ses agents, ses workflows et ses applications autour d’un modèle ou d’un écosystème spécifique, plus le coût de sortie peut augmenter.
« Le “Minimum Viable Company” permet d’isoler les processus critiques et d’en assurer la résilience complète. »
Ghislain de PierrefeuPartner IA chez Wavestone
Pour les DSI, l’enjeu est donc de préserver autant que possible l’interopérabilité et la capacité à changer de modèle, notamment via des architectures multimodèles, des couches d’abstraction et la maîtrise de leurs propres données et composants critiques.
Côté Wavestone, nous constatons aujourd’hui une explosion de la demande d’Architectes IA/Agentic capables de construire des architectures maîtrisables et modulaires pour limiter ce verrouillage.
Existe-t-il un risque de contrepartie avec Anthropic ? Et comment le mitiger ?
Ghislain de Pierrefeu : À partir de ces seuls chiffres, il serait excessif de conclure à un risque imminent sur Anthropic. En revanche, lorsqu’un fournisseur d’IA devient une composante critique du système d’information, le risque fournisseur doit être traité comme tel, quelle que soit sa valorisation.
Cela passe par une analyse de la solidité financière, mais aussi par des clauses de réversibilité, des scénarios de continuité, la portabilité des données et, pour les usages les plus critiques, par la capacité à basculer vers un autre modèle ou fournisseur.
Nombre d’entreprises, notamment dans les métiers les plus critiques (défense, santé, énergie, etc.) réduisent actuellement leurs risques en définissant ce que serait leur « Minimum Viable Company ». Cela leur permet d’isoler les processus critiques et d’en assurer la résilience complète en cas de défaut (fortuit ou volontaire) de certains fournisseurs, notamment pour l’IA.
Pour approfondir sur IA appliquée, GenAI, IA infusée
