Uber a épuisé en seulement quatre mois l'intégralité de son budget 2026 consacré à l'IA. Son directeur des opérations se demande désormais si cela en vaut la peine,

Il n'arrive pas à mesurer les gains réels

Uber a épuisé en seulement quatre mois l'intégralité de son budget 2026 consacré à l'IA. Son directeur des opérations se demande désormais si cela en vaut la peine
il n'arrive pas à mesurer les gains réels

Uber fait face à une crise financière imprévue après avoir épuisé la totalité de son budget annuel alloué à l'IA en seulement quatre mois. La direction peine à identifier des gains de productivités concrets ou des améliorations réelles pour les utilisateurs. Cette situation souligne un décalage inquiétant entre des dépenses technologiques vertigineuses et la création de valeur effective pour l'entreprise. L'expérience d'Uber semble confirmer le constat récent de l'analyste Ed Zitron : « l'IA coûte trop cher et n'est rentable pour personne ». Elle sert d'avertissement sur la distinction cruciale entre l'utilisation intensive de l'IA et une véritable croissance de l'efficacité.

Ces dernières années, Uber a profondément intégré l'IA dans ses processus afin de rendre son modèle économique plus efficace. Tarification dynamique, optimisation des itinéraires, anticipation de la demande : l'IA irrigue chaque rouage de la plateforme de VTC. Pourtant, malgré ces atouts technologiques indéniables, un cadre dirigeant d'Uber tire la sonnette d'alarme sur la dérive des dépenses en matière d'IA au sein du géant américain du VTC.

Lors d’une récente interview dans le podcast Rapid Response, Andrew Macdonald, président et directeur des opérations d’Uber, a déclaré qu’il est difficile d’établir un lien entre l’utilisation croissante de Claude Code par l’entreprise et les innovations destinées à servir les consommateurs.

« Ce lien n’existe pas encore... Si vous n’êtes pas en mesure d’établir un lien direct avec le nombre de fonctionnalités utiles que vous proposez à vos utilisateurs, cet investissement devient plus difficile à justifier », a-t-il déclaré. Il s’agit du dernier épisode d’un dilemme complexe lié à l’adoption de l’IA en entreprise : l’utilisation croissante de l’IA s’accompagne d’une augmentation des coûts, alors même que le prix unitaire de ces outils diminue.

Intégration profonde de l'IA chez Uber : pour quel résultat ?

Uber a massivement adopté les outils de codage, tels que Claude Code et ChatGPT, au sein de ses équipes d'ingénierie. Actuellement, 95 % de ses ingénieurs utilisent ces technologies chaque mois, et près de 70 % du code validé est généré avec l'aide de l'IA. Le PDG d'Uber, Dara Khosrowshahi, a d'ailleurs estimé que ces outils conféraient de véritables superpouvoirs aux employés, permettant d'augmenter la productivité interne d'environ 25 %.


Face à ces gains d'efficacité, Uber a même décidé de ralentir la croissance de ses effectifs humains pour financer ses investissements technologiques. De plus, environ 10 % des modifications de code chez Uber sont désormais produites par des agents autonomes, bien que des humains continuent de vérifier le travail final.

Cependant, selon le directeur des opérations Andrew Macdonald, il est de plus en plus difficile de justifier les coûts liés à l’usage de l’IA. Lors de l'interview, Andrew Macdonald a expliqué qu’une consommation élevée de tokens n’aboutissait pas nécessairement à une augmentation proportionnelle des fonctions utiles pour le consommateur. L'entreprise fait face à un défi financier majeur concernant le retour sur investissement des dépenses dans l'IA.

Andrew Macdonald a mis en lumière un problème interne qualifié de « tokenmaxxing ». Ce terme décrit une situation où les employés consomment énormément de requêtes et de puissance de calcul informatique, augmentant drastiquement les coûts, sans que l'entreprise parvienne à démontrer la valeur réelle apportée par ces dépenses colossales. Dans le cas d'Uber, la société peine à dire exactement en l'IA a enrichie l'expérience des utilisateurs.

Certaines entreprises commencent à douter des capacités de l'IA

Selon Gartner, d'ici à 2030, l'inférence sur des modèles d'IA sophistiqués coûtera aux entreprises du secteur 90 % de moins qu'en 2025. Mais la baisse du prix des tokens ne se traduira pas par une réduction du coût de l'IA pour les entreprises, car les modèles agentiques nécessitent plus de tokens par tâche que les modèles standard, et parce que les fournisseurs d'IA ne répercuteront pas intégralement cette baisse de coûts sur les consommateurs.

Uber a épuisé l'intégralité de son budget annuel alloué à l'IA pour 2026 en l'espace de seulement quatre mois, les coûts mensuels par ingénieur ayant explosé pour atteindre entre 500 et 2 000 dollars. Ce dilemme n'est pas exclusif à Uber, puisque d'autres géants comme Microsoft et Duolingo remettent également en question la justification financière de leurs déploiements d'IA face à l'absence de résultats commerciaux proportionnels aux dépenses.

« Implicitement, je pense qu’il y a peut-être davantage de fonctions qui sont livrées, mais il est très difficile d’établir un lien clair entre les tokens consommés et le fait de se dire : « d’accord, maintenant nous produisons réellement 25 % de fonctionnalités utiles en plus pour les consommateurs » », a déclaré Andrew Macdonald. Pourtant, l'entreprise ne se détourne pas de la technologie. Uber devrait continuer à investir dans l'IA dans les années à venir.

Selon des rapports récents, Microsoft aurait commencé à résilier la plupart de ses licences directes pour Claude Code, incitant plutôt ses ingénieurs à utiliser GitHub Copilot CLI. D'autres dirigeants seraient revenus sur leurs positions initiales, très optimistes, concernant l’IA. L’année dernière, Luis von Ahn, PDG de Duolingo, a revu sa position sur l’IA, affirmant qu’il ne voyait pas cette technologie remplacer les tâches effectuées par ses employés.

Les acteurs de l'IA à la recherche d'un modèle économique rentable

Gartner prévoit que les dépenses dans les gents IA atteindront près de 207 milliards de dollars en 2026, soit une hausse de plus de 139 % par rapport aux 86,4 milliards dépensés en 2025. Uber a consacré 3,4 % de son budget à la R&D en 2025, soit une augmentation de 9 % par rapport à 2024. Ces dépenses s'élèvent à 951 millions de dollars rien qu'au premier trimestre 2026, soit une hausse de près de 17 % par rapport au premier trimestre 2025.

Certains développeurs d'IA modifient leurs modèles tarifaires afin de tirer parti de l'utilisation croissante de l'IA. Anthropic a revu son modèle tarifaire, passant d'un forfait à un modèle basé sur l'utilisation, ce qui signifie que les agents autonomes sont désormais facturés par token en fonction de leur consommation de ressources informatiques. En mars, Sam Altman, PDG d'OpenAI, a exposé la direction générale prise par le secteur lors d'une interview.

« Nous envisageons un avenir où l'intelligence sera un service public, à l'instar de l'électricité ou de l'eau, et où les gens l'achèteront chez nous au compteur », a-t-il déclaré. Mais l'analyste Ed Zitron affirme que l'IA coûte trop cher pour être rentable. Seuls Nvidia, les fabricants de matériel et le BTP en tirent profit.

Anthropic et OpenAI brûlent leurs réserves de liquidités sans aucun plan viable pour arrêter cette hémorragie financière. Ed Zitron estime que les deux entreprises doivent générer ou lever plus de 1,25 billion de dollars au cours des quatre prochaines années. L'analyste soutient aussi que « les prévisions selon lesquelles ces laboratoires deviendraient rentables d'ici 2027 ou 2028 sont purement fantaisistes et destinées à tromper les investisseurs ».

Bouleversements majeurs sur le marché de l'emploi informatique

Les investissements massifs dans l'infrastructure destinée l'IA ont également des conséquences directes et brutales sur le marché mondial du travail, et tout particulièrement en Inde. L'IA annule progressivement l'avantage traditionnel du faible coût de la main-d'œuvre indienne, puisqu'un grand modèle de langage peut désormais effectuer le travail de plusieurs développeurs juniors pour des tâches telles que la révision de code ou le support client.

En conséquence, les entreprises multinationales ont réduit leurs prévisions d'embauche en Inde de 30 % à 50 %. Jusqu'à 99 % des PDG prévoient des suppressions de postes liées à l'IA dans les deux prochaines années, une transition technologique qui frappe en premier les jeunes diplômés en début de carrière. Une profonde anxiété professionnelle s'installe chez les salariés, ce qui entraîne une chute brutale du sentiment de bien-être au travail.

Des acteurs historiques du secteur opèrent des coupes franches dans leurs effectifs pour financer leur transition technologique. Oracle a procédé à environ 10 000 licenciements en Inde pour réorienter ses ressources vers l'IA, tandis que Tata Consultancy Services (TCS) a supprimé 12 000 emplois en 2025 et réduit considérablement le recrutement de nouveaux diplômés. Le bain de sang se poursuit, malgré l'absence de bénéfices promis par l'IA.

Meta a récemment annoncé le licenciement de 8 000 salariés. La demande du marché bascule désormais de la quantité vers l'hyperspécialisation, recherchant des profils rares en apprentissage automatique et en analyse de données, une dynamique à laquelle le système éducatif indien a encore du mal à répondre.

Source : Andrew Macdonald, président et directeur des opérations d’Uber

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