Revolut bascule vers le modèle chinois GLM-5.1 et divise sa facture d’IA par dix

De Gemini et Claude Code à GLM

Selon lui, l’arrivée de Gemini début 2025 avait réduit de 20 % le temps de code et de 10 % le délai de livraison. Revolut s’est ensuite tournée vers Claude Code, d’Anthropic, mais avec des plafonds de dépense stricts : « Nous voyions des ingénieurs dépenser 1 000, 10 000 par mois, sans grand retour sur investissement. » L’outil n’aurait pas eu beaucoup d’impact. Les indicateurs de productivité auraient bondi en avril 2026 avec GLM-5.1, utilisable sans limite de tokens.

Payer des machines plutôt qu’un usage

Les poids de GLM étant publics, Revolut héberge elle-même le modèle sur 56 puces Nvidia B200. La facturation ne dépend plus de la consommation : les ingénieurs peuvent « utiliser l’IA sans culpabiliser ». Ce n’est pas gratuit pour autant, puisqu’il faut payer les machines et en ajouter si la demande l’exige. Le coût moyen avancé est de 30 centimes par million de tokens.

La mise en place a demandé de longs réglages : le délai avant le début de la réponse est passé de plus de 10 secondes à 1,6 seconde, avec le même nombre de puces, alors que la demande montait de 3 à plus de 7 requêtes par seconde.

Face à la méfiance envers les modèles chinois, David Abitbol assure que l’entreprise récupère les poids pour les installer sur un service basé aux États-Unis, sans passer par un service en Chine, et que les données restent dans l’Union européenne ou des pays à protection équivalente. Les assistants travaillent dans un environnement isolé, avec des opérations définies à l’avance et un humain aux commandes. Il n’a pas abordé les risques liés au modèle ni au code produit.

Le délai de livraison ayant plus progressé que le temps de code, Revolut estime que l’écriture du code n’était pas le principal goulot d’étranglement. Les modèles ouverts sont sa priorité, mais Claude Code, Codex et Gemini restent disponibles pour certains usages.