La société Uber a épuisé l’intégralité de son budget annuel pour l’intelligence artificielle de l’année 2026 en seulement quatre mois. Alors que les entreprises américaines investissent des centaines de milliards de dollars dans l’IA, espérant que cette technologie permettra d’économiser du temps et de l’argent, Uber a déjà rencontré un problème inattendu : le budget prévu pour ces besoins a été consommé bien plus tôt que prévu.
L’un des dirigeants d’Uber a accumulé une facture de 1200 dollars lors d’une session de codage de deux heures. Cette flambée des dépenses est survenue après que l’entreprise a déployé l’outil Claude Code d’Anthropic pour des milliers d’ingénieurs, qui ont commencé à l’utiliser de manière beaucoup plus intensive que ne l’avaient anticipé les calculs financiers.
Cela illustre à quel point les dépenses en IA peuvent augmenter rapidement lorsque les entreprises adoptent massivement des outils avec paiement à l’usage, plutôt qu’avec un abonnement mensuel fixe. Cela soulève également une question plus large : les milliards investis dans l’intelligence artificielle sont-ils justifiés par les résultats obtenus ?
Le déploiement rapide de Claude Code
Uber a introduit Claude Code dans son organisation d’ingénierie en décembre 2025. En février, 32 % des ingénieurs utilisaient des outils de programmation basés sur l’IA, et ce chiffre a grimpé à 84 % en mars. Au printemps, 95 % des ingénieurs utilisaient mensuellement des outils d’IA, et environ 70 % du nouveau code était généré par ces outils, rapporte Forbes.
Claude Code est capable non seulement de proposer des fragments de code. Les ingénieurs peuvent confier aux agents d’IA plusieurs tâches simultanément, refactoriser de grandes parties de logiciels, générer des tests et créer du code serveur, ce qui nécessite des ressources de calcul importantes.
Le coût mensuel moyen d’utilisation variait entre 150 et 250 dollars par ingénieur. Les utilisateurs les plus actifs généraient des factures allant de 500 à 2000 dollars, note Forbes.
Les défis de la mesure de la productivité
Selon les rapports, Uber a également mis en place des classements internes qui évaluaient les ingénieurs en fonction de leur niveau d’utilisation de Claude Code. Cela a incité les employés à utiliser plus activement l’outil, bien que les équipes qui promouvaient son adoption n’étaient pas responsables du contrôle du budget.
Le gain de productivité des outils d’IA reste pour l’instant difficile à quantifier. Le président et directeur des opérations d’Uber, Andrew Macdonald, a déclaré qu’il devenait de plus en plus difficile de justifier les dépenses croissantes en tokens — c’est-à-dire le paiement pour l’utilisation des modèles d’IA — sans preuves convaincantes qu’ils contribuent à créer des fonctionnalités plus utiles pour les clients, rapporte The Verge.
Source : Yahoo
