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Scan for outdated or missing drivers - takes under a minuteDriver Scan →Clear out junk files and repair common Windows errorsFree Scan →Fix the driver behind crashes, sound loss and screen glitchesFind Drivers →Le premier sondage communautaire de la Tokenomics Foundation décrit des entreprises qui utilisent déjà plusieurs formes d’IA, mais peinent davantage à en mesurer le retour sur investissement qu’à suivre leurs dépenses. Selon les chiffres rapportés par Silicon.fr, 51 % des répondants privilégient nettement les modèles fermés, tandis qu’environ 70 % envisageaient d’utiliser au moins autant les modèles à poids ouverts dans les douze mois suivants. Ces résultats donnent un aperçu des pratiques déclarées, pas une mesure représentative de toutes les entreprises.
Que révèle le premier sondage sur la Tokenomics ?
Silicon.fr rapporte un peu moins de 500 réponses issues d’une dizaine de secteurs. Le revenu médian des entreprises représentées était proche de 2 milliards de dollars. Les pourcentages ci-dessous concernent les répondants au sondage de la Tokenomics Foundation, tels que rapportés par Silicon.fr ; ils sont auto-déclarés et n’ont pas été indépendamment vérifiés.
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Les sources disponibles ne détaillent ni le questionnaire, ni l’échantillonnage, ni la pondération, ni les données brutes. Il n’est donc pas possible d’établir si les répondants représentent l’ensemble des entreprises ou de comparer directement leurs résultats avec ceux d’une population plus large.
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1Scan for outdated or missing drivers - takes under a minute2Clear out junk files and repair common Windows errors3Fix the driver behind crashes, sound loss and screen glitchesModèles et modes d’accès
| Indicateur | Résultat rapporté | Ce que cela décrit |
|---|---|---|
| Préférence pour les modèles fermés | 51 % | Répondants ayant donné une note de 8 à 10 sur une échelle de 0 à 10. |
| Intention concernant les modèles à poids ouverts | Environ 70 % | Répondants envisageant d’en utiliser au moins autant à l’horizon de douze mois ; il s’agit d’une intention, pas d’un changement observé. |
| Usage direct d’au moins un fournisseur de modèles | 96 % | Répondants déclarant un accès direct à un fournisseur. |
| Services d’inférence facturés au token | 87 % | Répondants déclarant utiliser ces services. |
| IA intégrée à des produits ou plateformes | 64 % | Répondants déclarant cet usage. |
| IA locale ou en périphérie | 31 % | Répondants déclarant cet usage. |
| GPU loués auprès d’acteurs cloud | 31 % | Répondants déclarant louer des GPU. |
| Matériel possédé en centre de données ou en colocation | 29 % | Répondants déclarant posséder le matériel. |
Ces catégories ne s’excluent pas mutuellement : une même organisation peut appeler un modèle via une API, utiliser une fonction intégrée à une plateforme et exécuter d’autres charges localement ou sur des GPU loués. Le sondage ne fournit pas de comparaison de coût total ou de performance entre ces modes.
#1 Best Overall
Confiance dans les dépenses et le ROI
| Confiance déclarée | Visibilité des dépenses | Mesure du ROI |
|---|---|---|
| Très confiant | 14 % | 9 % |
| Modérément confiant | 39 % | 17 % |
| Peu confiant | 28 % | 34 % |
| Pas confiant | 20 % | 39 % |
Les niveaux rapportés pour chaque question ne totalisent pas toujours exactement 100 % ; ils sont reproduits tels quels, sans correction ni recalcul. Le contraste central est néanmoins net dans le compte rendu : la confiance déclarée est plus faible pour mesurer le ROI que pour voir les dépenses.
Qui gouverne l’IA ?
L’IT est le responsable de gouvernance le plus souvent cité, à 35 %, tandis que 26 % mentionnent une gouvernance partagée. La direction est citée par 9 %, les fonctions data/IA par 6 % et la finance par 5 %. Ces réponses décrivent les fonctions mentionnées, pas nécessairement le détenteur exclusif de la décision dans chaque organisation.
Enfin, 7 % des répondants ont spontanément cité FOCUS lorsqu’on leur a demandé ce qu’ils attendaient des fournisseurs. Cela renseigne sur la reconnaissance spontanée de cette spécification dans le sondage ; ce n’est pas une mesure de son adoption effective.
Que signifie « Tokenomics » et quel est son lien avec FinOps ?
Dans sa définition de travail v0.5.2, datée du 1er septembre 2026, la Tokenomics Foundation présente l’AI Tokenomics comme l’économie de la transformation de l’énergie et du capital en capacités d’IA, puis de l’usage efficient de cette intelligence pour produire une valeur mesurable. Elle organise le domaine en trois parties : production, consommation et valeur. La définition de travail de la Tokenomics Foundation expose ce cadrage.
La FinOps Foundation décrit FinOps for AI et Tokenomics comme des perspectives complémentaires, et non comme deux noms pour la même discipline ou comme une simple relation de sous-ensemble. FinOps met l’accent sur le budget, la responsabilité des coûts, leur allocation et le lien avec l’activité de l’entreprise. Tokenomics couvre plus largement la chaîne économique et technique de l’IA : choix et efficacité des modèles, architecture, consommation de ressources, valeur produite et modèles de prix. Cette distinction est détaillée dans FinOps and Tokenomics: How do they fit together?
Le point important pour une équipe produit ou finance : compter les tokens ne suffit pas. Un token est une unité de facturation ou de mesure de sortie, pas nécessairement une unité de valeur pour l’entreprise. La valeur doit être reliée à un résultat métier ; le coût, lui, dépend aussi des décisions prises avant la facturation, notamment le modèle, l’infrastructure, la taille du contexte, le cache, le routage et la conception de l’application. La FinOps Foundation compare les tokens au compteur de kilowattheures : le compteur mesure la consommation, pas le bénéfice obtenu grâce à l’électricité.
Comment une organisation peut-elle rendre ses coûts d’IA plus lisibles ?
Le guide de la FinOps Foundation sur les coûts d’API de modèles, indiqué comme à jour en mai 2026, propose de commencer par la visibilité et l’attribution plutôt que par la seule réduction du volume de tokens. Il recommande de séquencer les efforts selon la maturité FinOps de l’organisation et de commencer l’optimisation par le choix d’un modèle adapté au workload. Voir le guide de gestion des coûts des tokens SaaS.
- Recenser les accès et paiements. Dressez l’inventaire des comptes fournisseurs, des clés API et des moyens de paiement afin de savoir quels services génèrent des dépenses.
- Gouverner les clés. Définissez qui peut créer, utiliser, renouveler ou révoquer les clés API. Une gouvernance cohérente limite les accès non attribués et facilite le suivi.
- Améliorer l’attribution. Envisagez une couche proxy pour relier l’usage aux workloads ou aux équipes. L’objectif est de rendre les dépenses interprétables, pas seulement de centraliser les appels.
- Optimiser selon le workload. Vérifiez d’abord si le modèle choisi convient à la tâche. Ensuite, examinez les autres leviers d’architecture et de consommation, comme le contexte, le cache et le routage.
- Relier l’usage à un résultat. Suivez des indicateurs opérationnels ou commerciaux pertinents pour le cas traité, puis confrontez-les aux coûts attribués.
Des exemples d’indicateurs cités dans le compte rendu du sondage sont le nombre de tickets traités, les pull requests ou le chiffre d’affaires. Aucun indicateur ne démontre à lui seul que l’IA a causé le résultat : il faut tenir compte de la qualité du travail, du temps économisé, des coûts humains ou techniques associés et de ce qui se serait produit sans l’outil. Le volume de tokens peut aider à expliquer une facture, mais ne remplace pas cette analyse.
Independent reader supportYour contribution helps us test, update, and keep practical guides available for everyone.Comment comparer les options d’IA sans confondre coût et valeur ?
| Choix à comparer | Questions utiles | Ce que le sondage établit — et n’établit pas |
|---|---|---|
| Modèle propriétaire ou à poids ouverts | Quelles capacités le workload exige-t-il ? Quel contrôle et quelles modalités de déploiement sont nécessaires ? | Les répondants déclarent utiliser des modèles fermés et envisagent une utilisation au moins égale des modèles à poids ouverts. Le sondage ne compare pas leurs performances ni leurs coûts. |
| API fournisseur ou inférence cloud | Qui contrôle les comptes, les clés et les paiements ? Peut-on attribuer les appels à un workload ? Quelles sont les modalités de facturation ? | Les niveaux d’usage déclarés sont élevés, mais aucune comparaison de prix ou de visibilité entre fournisseurs n’est donnée. |
| IA intégrée, locale ou en périphérie | Où l’inférence s’exécute-t-elle ? Quels coûts d’infrastructure et besoins d’exploitation en découlent ? Peut-on rattacher ces dépenses à un résultat ? | Des répondants déclarent ces formes d’usage ; le sondage ne fournit ni coût total de possession, ni mesure de performance comparative. |
| GPU loués ou matériel possédé | Quel workload doit être exécuté, et quelles dépenses récurrentes ou capacités internes faut-il prendre en compte ? | Le sondage rapporte des niveaux déclarés de location et de possession, sans comparer les coûts ou les résultats de ces options. |
| Mesure de la dépense ou de la valeur | Les unités facturées peuvent-elles être reliées à des résultats comme les tickets traités, les pull requests ou le chiffre d’affaires ? Quelles limites affectent ces indicateurs ? | Le compte rendu associe une confiance élevée dans le ROI à l’attribution des coûts aux workloads et aux équipes, puis au suivi d’indicateurs d’activité concrets. |
Pourquoi une discipline et des standards sont-ils en construction ?
La Tokenomics Foundation a été annoncée comme une initiative réunissant consommateurs de tokens et fournisseurs pour développer des standards ouverts, des benchmarks et des pratiques autour de l’économie de l’infrastructure IA. Le compte rendu de la keynote FinOps X du 9 juin 2026 mentionne un partenariat rapproché avec la FinOps Foundation.
Dans cette keynote, J.R. Storment, directeur exécutif de la FinOps Foundation, a décrit la discipline ainsi : “Token Economics, or Tokenomics, is the emerging discipline of converting energy and capital into AI tokens, then consuming those tokens efficiently to enable intelligence and drive value.” L’idée souligne le passage des ressources mobilisées aux capacités d’IA, puis de leur consommation à la valeur obtenue. Elle n’implique pas que le nombre de tokens soit en soi une mesure du rendement de l’entreprise.
Les résultats du sondage s’accordent avec ce chantier : les entreprises déclarent plusieurs voies d’accès à l’IA, mais un niveau de confiance sensiblement plus faible dans leur capacité à établir un ROI. Pour une discipline de gestion, le défi consiste donc à rendre comparables les coûts et les usages tout en conservant le lien avec le résultat métier, plutôt qu’à optimiser un compteur isolé.
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