Une étude de Flexera lance une alerte non seulement sur le coût de l’IA, mais également sur l’incapacité croissante des entreprises à voir, mesurer et gouverner ce qu’elles consomment. L’explosion des usages IA fait basculer l’IT asset management vers une zone d’ombre où les budgets dérivent plus vite que les outils de contrôle.
Flexera a interrogé plus de 500 professionnels de l’IT asset management au début de 2026. Plus de deux tiers disent manquer d’une visibilité fiable sur l’usage des logiciels IA, et seulement 36 % affirment avoir une vision complète de leurs actifs IT. La tendance la plus préoccupante reste la progression du gaspillage : près de 3 répondants sur 5 reconnaissent une hausse annuelle des dépenses IA inutiles, tandis que le gaspillage SaaS a gagné 10 points en un an.
L’enquête signale aussi un biais de gouvernance très concret : dans les grandes organisations, plus de la moitié regroupent les dépenses IA dans des budgets logiciels plus larges, et 7 % ne suivent pas du tout le coût d’usage séparément. Autrement dit, l’IA n’est pas seulement difficile à optimiser ; elle est souvent noyée comptablement dans des postes qui masquent sa dérive réelle.
Le nouveau problème budgétaire
Le vocabulaire de “tokenmaxxing” traduit un changement de comportement plus qu’une simple inflation technique. Certaines équipes IT sont passées d’une logique d’adoption rapide à une logique de contrôle, après des dépassements de coûts provoqués par des incitations mal alignées. Flexera présente même le suivi des tokens comme l’unité de base du coût IA, au même titre que les crédits, les API calls ou les charges d’infrastructure.
Cette évolution a une conséquence majeure pour les DSI, les directions financières et les équipes ITAM (IT Asset Management) : le coût IA ne se limite plus à une licence logicielle. Il se répartit désormais entre applications, modèles, données cloud et calcul, donc entre plusieurs équipes, plusieurs centres de coûts et plusieurs logiques d’achat. Plus la chaîne s’allonge, plus le risque de surconsommation, de doublons et de responsabilité diluée augmente.
Un angle mort de gouvernance
Le signal le plus fort de l’étude n’est pas seulement le niveau de dépense, mais le déficit de gouvernance. Flexera indique que l’entreprise moderne doit arbitrer simultanément l’usage des agents IA, des modèles, des plateformes de données et du compute, alors que la plupart des outils ne couvrent qu’une partie de cette chaîne. C’est précisément ce que l’éditeur vend comme sa réponse produit : une visibilité unifiée sur les applications, les modèles, les clouds de données et l’infrastructure.
Cette proposition révèle en creux la maturité encore incomplète du marché. Flexera affirme que les entreprises cherchent désormais à savoir “quels modèles, sur quelle infrastructure, à quel coût”. La question n’est plus académique, sans allocation fine, les coûts de l’IA deviennent difficiles à relier à une valeur métier mesurable, ce qui complique à la fois les arbitrages budgétaires et les discussions avec les métiers.
Pour les DSI et les CFO, l’enjeu n’est pas de freiner l’IA, mais de réintroduire des garde-fous dans un modèle de consommation devenu trop fluide. Le problème est classique dans l’IT, mais amplifié par l’IA : quand l’adoption est facile et le coût marginal peu visible, l’optimisation arrive trop tard. La tentation de “laisser faire” produit alors un double effet : une hausse de la facture et une perte de confiance dans la promesse de productivité.
Le point critique, ici, est organisationnel autant que financier. Si l’IA reste gérée comme un simple sous-ensemble du logiciel ou du cloud, les entreprises risquent de sous-estimer ses dérives spécifiques : consommation tokenisée, usage diffus par les équipes, multiplication des pilotes et superposition des fournisseurs. Le sujet bascule donc d’un problème de procurement à un problème de pilotage industriel.
Les entreprises sont entrées dans une phase où l’IA n’est plus seulement un sujet d’innovation, mais un poste de dépense à gouverner. Tant que les organisations ne relieront pas usage, coût et valeur créée, la promesse de productivité restera fragile et la dérive budgétaire bien réelle.
