Le recours à l’intelligence artificielle pour mesurer la performance des collaborateurs connaît une dérive financière dans plusieurs secteurs d’activité. Selon des données récentes communiquées par des directions des systèmes d’information (DSI), le volume de tokens consommés par les agents d’IA – unités de calcul nécessaires au fonctionnement des modèles de langage – a explosé ces derniers mois, entraînant des dépassements de budget pouvant atteindre plusieurs centaines de milliers d’euros par trimestre.

Ce phénomène, qualifié de « tokenmaxxing » par les experts, désigne la tendance des salariés à solliciter de façon excessive les interfaces d’IA conversationnelle dans le cadre d’évaluations internes. L’outil, initialement conçu pour analyser des comptes rendus d’entretiens ou générer des indicateurs de performance, est désormais utilisé pour rédiger des rapports, poser des questions stratégiques ou même simuler des scénarios de carrière. Une dérive qui, selon plusieurs témoignages de responsables financiers, « fait exploser les factures cloud ».

Des budgets annuels engloutis en quelques mois

Dans le secteur de la tech, un exemple frappant est celui d’une grande plateforme de mobilité qui a consommé l’intégralité de son budget annuel alloué à l’IA en seulement quatre mois. Ce cas, rapporté par des sources proches de la direction, illustre la vitesse à laquelle la consommation de tokens peut déraper. Les dépenses, initialement estimées à 2 millions d’euros pour l’année, ont déjà été dépassées de 40 % au mois de mai, forçant l’entreprise à revoir ses prévisions à la hausse.

Les conséquences budgétaires ne se limitent pas aux géants américains. En France, plusieurs DSI interrogées témoignent de situations similaires. « Nous avons découvert en avril que la facture mensuelle pour l’utilisation d’un agent d’IA dédié à l’évaluation des équipes commerciales avait triplé en trois mois », confie un responsable informatique d’une entreprise de services du numérique. « Les managers ne se rendent pas compte que chaque phrase générée par l’IA coûte de l’argent. »

Une métrique de productivité mal calibrée

L’origine du problème réside dans la manière dont les entreprises ont intégré les agents d’IA comme outil d’évaluation. Plutôt que de se limiter à une analyse ponctuelle, certains services RH ont systématisé l’usage de ces technologies pour produire des rapports hebdomadaires, des analyses de compétences ou des recommandations d’évolution. Cette approche, si elle peut sembler efficace en théorie, génère un volume de requêtes disproportionné.

« Le tokenmaxxing est un symptôme d’une mauvaise conception des processus », explique une consultante spécialisée dans la transformation numérique. « Les entreprises ont mis en place des indicateurs de performance basés sur l’activité des employés avec l’IA, ce qui encourage une utilisation intensive, sans en mesurer le coût réel. »

Les données révèlent qu’une simple requête de cent mots peut consommer entre 0,001 et 0,005 dollar selon les modèles, mais multipliée par plusieurs centaines de milliers de requêtes mensuelles, la facture devient vite salée. À cela s’ajoute le coût du stockage des dialogues et des analyses en temps réel, rarement pris en compte dans les budgets initiaux.

Des réactions contrastées dans les directions

Face à cette situation, les réactions divergent. Certaines entreprises ont déjà pris des mesures drastiques. Une société de conseil en management a ainsi limité l’accès à l’agent d’IA aux seuls responsables hiérarchiques, et plafonné le nombre de requêtes journalières. D’autres ont mis en place des alertes budgétaires automatiques pour informer les utilisateurs en temps réel de la consommation de tokens.

« Il ne s’agit pas de renoncer à l’IA, mais d’en maîtriser l’usage », précise un directeur financier d’une PME du secteur industriel. « Nous avons mis en place un tableau de bord pour suivre les dépenses par service et par utilisateur. Cela a permis de réduire la facture de 30 % en deux mois. »

À l’inverse, certaines directions restent partagées. « L’IA nous a permis de gagner en productivité, mais à quel prix ? », s’interroge un responsable RH d’une grande banque. « Nous devons trouver un équilibre entre l’innovation et la maîtrise des coûts. »

Vers une régulation des usages internes

Le phénomène du tokenmaxxing commence à attirer l’attention des régulateurs. En France, la Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil) a été saisie par plusieurs syndicats qui s’inquiètent de l’utilisation massive des données personnelles des salariés dans ces évaluations. Si aucune sanction n’a encore été prononcée, l’autorité de contrôle a indiqué qu’elle examinait la conformité de ces pratiques avec le règlement général sur la protection des données (RGPD).

Par ailleurs, des experts en gouvernance des technologies préconisent la mise en place de chartes d’usage interne, encadrant la fréquence et la nature des requêtes autorisées. « Il faut que les entreprises comprennent que l’IA n’est pas une ressource gratuite », insiste un consultant en stratégie digitale. « Le tokenmaxxing est le signe que la transition vers l’IA doit être accompagnée d’une véritable éducation financière des utilisateurs. »

Un enjeu de transparence et de confiance

Au-delà des aspects budgétaires, le tokenmaxxing soulève des questions éthiques. L’évaluation des salariés par des agents d’IA peut engendrer des biais algorithmiques et une surveillance accrue, que certains jugent néfaste pour le climat social. Les organisations syndicales redoutent que cette pratique ne conduise à une forme de « flicage » numérique, où chaque action des employés serait quantifiée et jugée.

Pour l’heure, aucune étude d’ampleur n’a encore mesuré l’impact global de cette tendance sur les comptes des entreprises. Mais les premiers retours suggèrent que le phénomène est suffisamment généralisé pour justifier une vigilance accrue. Alors que l’IA s’impose comme un outil incontournable dans les ressources humaines, la question de son coût réel – et de sa régulation – promet d’être au cœur des débats dans les mois à venir.