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Économie·1 min de lecture

Apple réduit le budget quotidien d'IA de ses employés

Apple abaisse de 300 à 200 dollars la limite quotidienne de dépenses d'IA de certains ingénieurs et envisage de nouvelles baisses face à la hausse des coûts en jetons.

Apple Park headquarters building with a cost-cutting theme suggesting reduced AI budgets for employees.
Image: Webrazzi

Apple a commencé à réduire les budgets quotidiens que ses employés peuvent consacrer aux outils d'intelligence artificielle. Pour certains ingénieurs, la limite journalière est passée de 300 à 200 dollars, dans le cadre d'une démarche de maîtrise des coûts.

L'entreprise envisagerait d'aller plus loin et de la ramener à 100 dollars par jour pour certaines équipes d'ingénierie. Dans plusieurs équipes hors ingénierie, le plafond est déjà de 100 dollars, et une baisse à 25 dollars serait à l'étude. Ces budgets couvrent le coût des jetons (tokens) consommés lors de l'utilisation de modèles comme ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic et Gemini de Google.

Des exceptions possibles

Les salariés qui ont besoin d'un volume supérieur peuvent demander une dérogation à des cadres dirigeants. Apple n'a pour l'instant fait aucune déclaration officielle.

Cette décision est notable, car le groupe cherche parallèlement à développer l'usage de l'IA dans ses opérations et ses processus d'ingénierie. À mesure que les outils d'IA générative se répandent en interne, les coûts en jetons qu'ils engendrent suscitent un examen plus attentif de la part des entreprises technologiques.

Apple n'est pas seul : selon Reuters, Goldman Sachs a restreint l'accès à certains outils de programmation fondés sur l'IA après avoir évalué leur productivité et les risques associés.

Ce que cela change

Ces évolutions suggèrent un changement d'état d'esprit. Après une première phase où les entreprises poussaient leurs équipes à utiliser l'IA le plus possible, elles semblent chercher un équilibre plus net entre les gains de productivité et les coûts engendrés. Pour les salariés, cela pourrait se traduire par des plafonds plus serrés et davantage de validations internes en cas d'usage intensif.

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