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Que révèle le premier sondage sur la Tokenomics ? Selon les résultats rapportés par Silicon.fr, les organisations interrogées combinent plusieurs modes d’accès à l’IA, mais peinent davantage à mesurer le retour sur investissement qu’à suivre leurs dépenses. Ces chiffres décrivent les répondants à un sondage communautaire de la Tokenomics Foundation, pas l’ensemble des entreprises.
Ce que mesure le premier sondage sur la Tokenomics
Le compte rendu publié par Silicon.fr le 25 septembre 2026 fait état d’un peu moins de 500 réponses, provenant d’une dizaine de secteurs. Le revenu médian des entreprises représentées était proche de 2 milliards de dollars. Les résultats ci-dessous sont auto-déclarés et rapportés par Silicon.fr; la méthode détaillée, le questionnaire, l’échantillonnage, la pondération et les données brutes ne sont pas fournis dans les sources disponibles. Ils ne permettent donc pas de conclure que ces proportions sont représentatives de toutes les entreprises.
Les catégories d’usage ne sont pas exclusives : une même organisation peut combiner API, inférence cloud, fonctions intégrées et infrastructure locale.
| Question | Résultat rapporté | Comment le lire |
|---|---|---|
| Préférence actuelle pour les modèles | 51 % privilégiaient nettement les modèles fermés, en leur attribuant une note de 8 à 10 sur une échelle de 0 à 10. | Il s’agit d’une préférence déclarée, non d’une mesure de performance. |
| Intention concernant les modèles à poids ouverts | Environ 70 % prévoyaient d’en utiliser au moins autant dans les 12 mois suivants. | C’est une intention à horizon de 12 mois, pas une évolution observée après coup. |
| Accès direct aux fournisseurs | 96 % déclaraient utiliser directement au moins un fournisseur de modèles. | Le sondage ne détaille pas les fournisseurs ni l’intensité d’usage. |
| Inférence facturée au token | 87 % déclaraient utiliser des services d’inférence facturés au token. | La facturation au token ne dit pas, à elle seule, quelle valeur métier est produite. |
| IA intégrée à des produits ou plateformes | 64 % déclaraient en utiliser. | Cette forme peut coexister avec les autres modes d’accès. |
| IA locale ou en périphérie | 31 % déclaraient en utiliser. | Le sondage ne compare pas son coût total ou ses performances à d’autres architectures. |
| GPU loués auprès d’acteurs cloud | 31 % déclaraient en louer. | Le chiffre indique un mode d’infrastructure déclaré, pas son coût ou son efficacité. |
| Matériel possédé en centre de données ou en colocation | 29 % déclaraient en posséder. | Il n’y a pas de comparaison de coût total avec la location. |
Les pourcentages sont ceux rapportés par Silicon.fr à partir du sondage de la Tokenomics Foundation. Ils ne constituent pas une comparaison entre options ni une recommandation de déploiement.
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La visibilité des coûts est moins difficile que la mesure du ROI
Les niveaux de confiance déclarés montrent un écart entre suivre la dépense et démontrer la valeur. Les catégories arrondies ci-dessous ne totalisent pas toujours exactement 100 %; elles sont reproduites telles que rapportées, sans correction.
| Dimension évaluée | Très confiants | Modérément confiants | Peu confiants | Pas confiants |
|---|---|---|---|---|
| Visibilité des dépenses | 14 % | 39 % | 28 % | 20 % |
| Mesure du ROI | 9 % | 17 % | 34 % | 39 % |
Pour le ROI, le compte rendu associe une confiance élevée à deux capacités : attribuer les coûts aux workloads et aux équipes, puis suivre des indicateurs d’activité concrets, par exemple les tickets traités, les pull requests ou le chiffre d’affaires. Ces indicateurs ne sont utiles que s’ils correspondent à l’objectif du cas d’usage et peuvent être interprétés avec leurs limites; un volume de tickets ou de PR ne prouve pas automatiquement une amélioration de la valeur métier.
La gouvernance est distribuée entre plusieurs fonctions
L’IT était le responsable de gouvernance le plus souvent cité, mais une part notable des répondants décrivait une gouvernance partagée. Les chiffres rapportés ne signifient pas qu’une seule fonction détient partout la décision.
| Responsable de gouvernance cité | Part des répondants |
|---|---|
| IT | 35 % |
| Gouvernance partagée | 26 % |
| Direction | 9 % |
| Fonctions data ou IA | 6 % |
| Finance | 5 % |
Sept pour cent des répondants auraient spontanément mentionné FOCUS lorsqu’on leur demandait ce qu’ils attendaient des fournisseurs. Cela indique une faible mention spontanée dans ce sondage; ce n’est pas une mesure de l’adoption effective de la spécification.
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Tokenomics et FinOps : deux perspectives complémentaires
La Tokenomics Foundation décrit provisoirement 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. Sa définition de travail, version 0.5.2 datée du 1er septembre 2026, organise le sujet autour de trois domaines : production, consommation et valeur (Tokenomics Foundation).
La FinOps Foundation présente FinOps for AI et Tokenomics comme des perspectives complémentaires, et non comme deux noms pour la même discipline ou comme une relation simple de sous-ensemble. FinOps met l’accent sur les budgets, la responsabilité et l’allocation des coûts, ainsi que leur lien avec l’activité de l’entreprise. La Tokenomics embrasse une chaîne plus large : sélection et efficacité des modèles, architecture, ressources consommées, valeur produite et modèles de prix (FinOps Foundation).
En juin 2026, J.R. Storment, directeur exécutif de la FinOps Foundation, a résumé 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.”
Le token est une unité de mesure de la facturation, pas nécessairement une unité de valeur pour l’entreprise. Comme l’explique Mike Fuller, “Tokens are how the output of an AI system is metered, the way kilowatt hours are how electricity is metered.” La facture peut se compter en tokens; la valeur, elle, doit se relier à un résultat métier. Le coût est aussi influencé par des choix qui précèdent la facturation : modèle retenu, infrastructure, longueur du contexte, cache, routage et conception de l’application.
Comment appliquer ces constats à un choix d’architecture
Le sondage décrit des usages; il ne fournit ni coûts totaux ni comparaisons de performances entre options. Une décision de déploiement doit donc partir des besoins et contraintes du workload, plutôt que d’extrapoler un gagnant à partir des taux d’usage.
| Choix à examiner | Questions pratiques | Ce que le sondage permet de conclure |
|---|---|---|
| Modèle propriétaire ou à poids ouverts | Quelles capacités faut-il? Quel niveau de contrôle et quelles modalités de déploiement sont nécessaires? | Les deux approches sont utilisées; une intention déclarée d’accroître l’usage des poids ouverts ne prouve pas un basculement effectif. |
| API fournisseur ou inférence cloud | Peut-on attribuer les dépenses à un workload? Qui contrôle les comptes, les clés et les moyens de paiement? Quelle visibilité fournit la facturation? | Le recours à ces services est fréquent chez les répondants, mais aucun fournisseur ni tarif comparatif n’est évalué. |
| IA intégrée, locale ou en périphérie; GPU possédés ou loués | Où l’inférence s’exécute-t-elle? Quels coûts d’infrastructure et d’exploitation faut-il suivre? Peut-on relier ces dépenses à un résultat? | Les répondants déclarent ces différents modes, sans comparaison établie du coût total ou des performances. |
| Suivi de la dépense ou de la valeur | Quel résultat métier doit changer, et quel indicateur le reflète de façon crédible? | La confiance déclarée dans la mesure du ROI est plus faible que dans la visibilité des dépenses. |
Par où commencer pour mieux piloter les coûts d’API
Le guide de la FinOps Foundation sur les coûts de tokens SaaS, indiqué comme à jour en mai 2026, recommande de commencer par une base d’attribution et de gouvernance avant de chercher des optimisations fines (guide sur les coûts de tokens SaaS).
- Inventorier les comptes et les paiements. Recenser les comptes fournisseurs, les clés API et les moyens de paiement afin de repérer les dépenses et leurs propriétaires.
- Gouverner les clés. Mettre en place des pratiques de contrôle des clés API pour clarifier qui les crée, les utilise et en assure le suivi.
- Améliorer l’attribution. Envisager une couche proxy pour mieux relier l’usage et les coûts aux équipes ou workloads concernés.
- Adapter l’effort à la maturité FinOps. Séquencer les contrôles et optimisations selon les capacités déjà en place, plutôt que de traiter chaque organisation de la même manière.
- Optimiser en commençant par le modèle. Vérifier que le modèle correspond au workload; réduire le coût à la facture sans satisfaire le besoin n’est pas une optimisation utile.
- Relier la dépense à un résultat. Suivre des mesures telles que les tickets, les PR ou le chiffre d’affaires seulement si elles sont pertinentes pour le cas d’usage et interprétables dans leur contexte.
Ce que les chiffres ne permettent pas encore d’affirmer
- Ils ne prouvent pas que les pratiques observées sont représentatives de l’ensemble du marché, faute d’informations méthodologiques détaillées dans le compte rendu consulté.
- Les intentions d’usage à 12 mois ne documentent pas ce que les organisations ont effectivement déployé ensuite.
- Les pourcentages d’adoption ne disent pas quelle option est la moins chère, la plus performante ou la plus adaptée à un workload donné.
- La mention spontanée de FOCUS ne mesure pas son adoption réelle.
La Tokenomics Foundation a été annoncée comme une initiative réunissant consommateurs de tokens et fournisseurs pour élaborer des standards ouverts, des benchmarks et des pratiques autour de l’économie de l’infrastructure IA, en lien étroit avec la FinOps Foundation. La discipline cherche ainsi à relier les choix techniques et les ressources consommées à une valeur mesurable, mais les résultats du sondage montrent que cette dernière étape reste particulièrement difficile pour les répondants.
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