Combien coûte l'IA ? Les utilisateurs de GitHub Copilot réagissent au nouveau système de tarification basé sur l'utilisation. Certains affirment avoir épuisé leur quota mensuel de crédits IA en une journée

Combien coûte l'IA ? Les utilisateurs de GitHub Copilot réagissent au nouveau système de tarification basé sur l'utilisation. Certains affirment avoir épuisé leur quota mensuel de crédits IA en une journée

GitHub a instauré une nouvelle structure tarifaire pour Copilot, remplaçant l'ancien système par un modèle de facturation basé sur l'utilisation. Les abonnés disposent désormais d'un crédit mensuel limité, ce qui provoque la frustration de nombreux développeurs qui épuisent leur quota en seulement quelques heures. Ce changement met fin aux subventions massives pour les utilisateurs intensifs, car chaque requête consomme des jetons dont le prix varie selon la complexité du modèle d'IA choisi. Face à ces coûts imprévus, des clients envisagent de se tourner vers des alternatives plus abordables ou d'adopter des méthodes de travail plus économes.

En avril, GitHub, propriété de Microsoft, a annoncé l'abandon de son modèle de facturation basé sur les prompts pour son assistant de codage Copilot au profit d'un système basé sur l'utilisation. Auparavant, les utilisateurs de Copilot disposaient d'un nombre défini de prompts, ce qui obligeait GitHub à absorber les coûts croissants d'inférence. Dans l'ancien système, une simple question coûtait le même prix qu'une longue session de codage autonome.

Avec l'entrée en vigueur de la nouvelle structure de tarification, de nombreux abonnés sont sous le choc et découvrent que leur usage habituel épuise extrêmement vite leur nouvelle allocation mensuelle. Ce changement a suscité des plaintes concernant la hausse des coûts et a mis en évidence une tendance générale vers une IA facturée à l'utilisation. Certains utilisateurs mécontents ont vu leur facture passer de 510 dollars à plus de 5 300 dollars.

Sur les réseaux sociaux, des abonnés partagent des statistiques personnelles montrant que quelques heures d’utilisation de l’IA suffisent désormais à épuiser une grande partie de leur nouveau plafond mensuel d’abonnement. Certains auraient même épuisé leur quota mensuel en moins d’une journée.

Copilot : fonctionnement des crédits et coûts associés

Le nouveau système de tarification de GitHub Copilot accorde aux utilisateurs un nombre défini de « crédits » d'IA chaque mois, chaque crédit équivalant à un centime de dollar d'utilisation. Les différents niveaux d'abonnement incluent également des crédits bonus : le forfait Pro à 10 dollars par mois offre 1 500 crédits, le forfait Pro+ à 39 dollars inclut 7 000 crédits, et le forfait Copilot Max qui coûte 100 dollars par mois donne droit à 20 000 crédits.


Le coût exact d'un prompt dépend directement du nombre de tokens d'entrée et de sortie ainsi que du modèle sélectionné. Un million de tokens de sortie avec GPT-5.4 nano d'OpenAI coûte seulement 1,25 dollar, tandis que le même volume avec GPT-5.5 s'élève à 30 dollars. Les utilisateurs sont d'ailleurs mis en garde contre l'utilisation du mode automatique, qui peut parfois basculer sur des modèles très coûteux pour des requêtes pourtant simples.

Face à ce changement, plusieurs développeurs rapportent sur les réseaux sociaux avoir consommé leur quota mensuel en moins d'une seule journée. Des tests montrent qu'un simple prompt pour créer un petit jeu avec Claude Haiku 4.5 consomme environ 94 crédits. Cependant, les coûts explosent pour des tâches complexes : certains utilisateurs signalent la perte de 5 000 crédits pour seulement quelques soumissions de code dirigées par Copilot.

D'autres rapportent qu'une seule journée d'essai avec Claude Sonnet 4.6 leur a coûté 840 crédits. Les estimations fournies par les propres outils de GitHub révèlent que l'ancienne utilisation de certains développeurs très actifs aurait généré des factures s'élevant à plusieurs milliers de dollars sous ce nouveau plan, illustrant à quel point GitHub subventionnait leurs habitudes par le passé. Ce qui signifie que GitHub (Microsoft) vendait Copilot à perte.

L'impact financier et les réactions dans la communauté

L'âge d'or de GitHub Copilot de Microsoft semble toucher à sa fin, du moins pour les petits utilisateurs. La facturation basée sur l'utilisation de tokens pourrait entraîner des factures nettement plus élevées pour les utilisateurs. Les grandes entreprises auront peut-être encore les moyens de s'en accommoder, mais les petites entreprises et les travailleurs pourraient bien se demander comment ils vont pouvoir équilibrer leur budget mensuel.

« Je n’ai même pas encore effectué de tâches vraiment complexes », s’est plaint un utilisateur après avoir constaté que son utilisation représentait 21 % de son allocation mensuelle de crédits de l’abonnement Pro Copilot en une seule journée. « J’ai le sentiment que je vais bientôt aller voir ailleurs ».

« Quelle blague », a écrit un utilisateur de Reddit, affirmant que, alors qu’il ne paie actuellement qu’environ 29 dollars par mois, le nouveau système de facturation fera grimper ses coûts à près de 750 dollars par mois. « La nouvelle facturation est tout simplement ridiculement chère. Je vais m’adapter en résiliant mon abonnement. À ce prix-là, ce n’est plus rentable ni utile d’un point de vue pratique. J'espère que vous n'êtes pas dépendant de cet outil ».

Un utilisateur a posté : « WOW, je ne m’attendais pas à ce que le nouveau modèle tarifaire soit aussi ridicule », en partageant une capture d’écran qui semblait montrer que ses coûts étaient passés d’environ 50 $ à quelque 3 000 $. Ces hausses semblent extrêmes. Mais d'autres utilisateurs ont riposté à ces critiques, en faisant remarquer que, si l’on sait ce que l’on fait, on ne devrait vraiment pas dépenser autant de tokens de manière régulière.

« Le fossé est énorme entre ceux d’entre nous qui bossent toute la journée sans pour autant dépasser le budget, et ces captures d’écran. J’ai du mal à croire que cela est lié à la complexité de la charge de travail. La seule façon d’en arriver à un tel niveau de folie, c’est de faire purement du vibe coding, avec une tonne d’itérations superflues. C’est tout à fait abordable, même pour les PME, si on s’en sert comme d’un outil », a écrit un détracteur.

Stratégies d'adaptation et perspectives du marché

« Ceux qui dépensent autant sont des codeurs intuitifs ayant peu de connaissances réelles en développement », a écrit un critique. De nombreux abonnés mécontents menacent publiquement de résilier leur abonnement pour chercher des alternatives. Néanmoins, certains utilisateurs parviennent à s'adapter à cette facturation à l'usage en limitant leurs interactions à des modifications très ciblées et délibérées. Une sorte de rationalisation s'impose.


Il est par exemple conseillé de ne pas poursuivre de vieilles sessions de discussion, car l'envoi de l'historique complet en tant que contexte consomme des tokens et donc des crédits à chaque nouveau prompt. Alors que certains se tournent vers des modèles plus économiques, comme DeepSeek, l'industrie de l'IA pourrait globalement mettre fin aux acquisitions de clients subventionnées pour généraliser cette tarification basée sur l'usage.

Certains critiques se sont penchés sur les aspects économiques ahurissants du modèle précédent de GitHub. « Hallucinant ! Combien d'argent Copilot perdait-il ? », s'est exclamé un critique. Le modèle économique de Copilot n'a pas toujours semblé facile à cerner, et le montant que GitHub a dû dépenser pour subventionner les frasques incessantes de ses utilisateurs en matière de vibe coding reste tout aussi mystérieux et caché du grand public.

Des voix ont fait valoir que les développeurs avaient une excellente raison d’être mécontents, étant donné que Microsoft a encouragé les utilisateurs à utiliser son chatbot sans discernement et semble désormais leur couper l’herbe sous le pied. « À tous ceux qui rejettent la faute sur les utilisateurs qui ont simplement utilisé le système tel que Microsoft l’a conçu, honnêtement, le seul responsable ici, c’est Microsoft », a écrit un utilisateur de Reddit.

Quand les machines coûtent plus cher que les humains

L'ampleur des dépenses prend même les professionnels du secteur au dépourvu. Bryan Catanzaro, vice-président chargé de l'apprentissage profond appliqué chez Nvidia, a récemment fait remarquer que les coûts informatiques de son équipe dépassaient désormais largement les dépenses de personnel. Il s'agit là d'un renversement frappant de l'idée reçue selon laquelle l'automatisation permettrait de réduire les coûts d'exploitation.

Le problème réside dans les mécanismes de l'IA moderne. L'entraînement et l'exécution de modèles avancés nécessitent une infrastructure informatique colossale, souvent alimentée par des puces et des services cloud coûteux. À cela s'ajoutent les coûts « par tokens », c'est-à-dire les frais liés au traitement des requêtes sur les grands modèles de langage, qui peuvent rapidement monter en flèche à mesure que l'utilisation s'intensifie.

Chez Uber, la pression se fait déjà sentir. Son directeur technique aurait épuisé tout le budget 2026 de l’entreprise consacré à l’IA en seulement un trimestre, principalement en raison de ces dépenses liées aux jetons. Par ailleurs, Amos Bar-Joseph, PDG de Swan AI, a attiré l’attention après avoir souligné la facture croissante que lui adressait Anthropic, présentant cela comme faisant partie de la mise en place d’une « entreprise autonome ».

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.

Le secteur 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 ».

Conclusion

Cette transition marque la fin de l'ère de l'IA « à volonté », où les fournisseurs de services absorbaient massivement les coûts d'inférence pour acquérir des parts de marché. Ce changement de paradigme transforme la façon dont les développeurs et les entreprises doivent aborder leurs outils : l'utilisation de l'IA n'est plus seulement un accélérateur de productivité, elle devient une véritable compétence de gestion des ressources algorithmiques.

Cette évolution pousse l'industrie vers une maturité financière accrue, contraignant désormais les utilisateurs à assumer le coût réel de la puissance informatique qu'ils mobilisent. Elle confirme les rapports selon lesquels l'IA peut désormais coûter plus cher que la main-d'œuvre humaine, car les dépenses consacrées par les entreprises à l'IA explosent, certaines d'entre elles payant davantage pour la puissance de calcul que pour le travail humain.

Une entreprise aurait dépensé 500 millions de dollars en un seul mois pour l'IA Claude d'Anthropic, après avoir omis de mettre en place des limites d'utilisation ou des contrôles des dépenses. Cet incident met en lumière la manière dont un accès illimité aux assistants de codage peut rapidement faire grimper les coûts, exposant ainsi les entreprises à des défis croissants en matière de gouvernance, de surveillance et de maîtrise des coûts.

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