Les entreprises européennes dépensent toujours plus pour l’intelligence artificielle, mais savent-elles encore prévoir leurs factures ? Selon une étude de Spendesk, les dépenses d’IA ont bondi de 340 % en un an, avec des variations importantes d’un mois à l’autre. Axel Demazy, directeur général de Spendesk, revient sur les difficultés rencontrées par les directions financières pour suivre ces dépenses et sur ce que l’arrivée des agents IA pourrait changer.
Des factures difficiles à anticiper
Les dépenses d’IA ont augmenté de 340 % entre juin 2025 et juin 2026 parmi les 2 568 entreprises européennes étudiées par Spendesk, sans progression comparable du nombre d’organisations utilisatrices. « Il y a une accumulation d’abonnements qui existe aussi, mais le facteur numéro un, je pense, c’est vraiment l’intensification de l’usage », explique Axel Demazy.
Pour les entreprises ayant enregistré au moins trois mois consécutifs de dépenses d’IA, la variation mensuelle atteint environ 60 % pour l’entreprise médiane. « Quand je suis directeur financier, je sais à peu près les coûts que je vais engager le mois prochain. Je connais mes employés, leurs salaires, mon loyer, mes licences », rappelle le dirigeant. Avec les modèles facturés à la consommation, cette prévisibilité disparaît en partie : le montant dépend du nombre de requêtes, des tokens consommés et des traitements effectués.
La question devient particulièrement sensible pendant la préparation des budgets 2027. Axel Demazy constate que les directions financières anticipent déjà une nouvelle augmentation de leur consommation de tokens, sans nécessairement savoir dans quelles proportions elle évoluera.
Les agents IA, prochain défi budgétaire
Le développement des agents IA pourrait accentuer ces fluctuations. Leur capacité à exécuter des tâches successives et à solliciter plusieurs modèles introduit une consommation dont le volume ne dépend plus directement du nombre de requêtes humaines. « Aujourd’hui, on a le problème de savoir si je peux, en temps réel, contrôler, vérifier, encadrer la dépense de l’IA quand ce sont des êtres humains qui l’utilisent », observe Axel Demazy. Avec des agents capables de travailler de manière autonome, les mécanismes de contrôle devront également suivre des dépenses engagées sans intervention humaine à chaque opération.
Or, les vérifications comptables mensuelles interviennent parfois trop tard. « Quand vous faites vos dépenses, ne serait-ce qu’une fois par mois, dans le cas de la plupart des entreprises, […] c’est trop tard. Parfois, c’est trop tard parce que la dépense s’est complètement emballée », prévient le directeur général. Il défend donc un contrôle dès l’engagement des dépenses, qui laisse néanmoins aux collaborateurs la possibilité d’expérimenter sans multiplier les validations.
Des abonnements multiples, pas forcément inutiles
L’étude relève que 72 % des entreprises utilisant l’IA paient pour au moins deux outils simultanément. Une multiplication des solutions que Spendesk observe notamment dans les achats réalisés directement par les collaborateurs, sans gouvernance commune. « Est-ce un problème ? Je ne sais pas parce qu’on peut avoir plusieurs solutions pour des usages totalement différents », reconnaît Axel Demazy. L’expérimentation, la complémentarité des outils et la volonté de ne pas dépendre d’un fournisseur unique peuvent justifier ces choix.
La question se déplace alors vers le modèle utilisé pour chaque tâche. « Pour un cas d’usage relativement simple, avec un contexte limité qu’on donne à la machine, un modèle local ou un modèle un peu low cost est largement suffisant », estime le dirigeant. Les écarts de prix entre modèles peuvent atteindre un facteur dix, selon lui, ce qui rend leur sélection particulièrement importante lorsque les volumes de traitement augmentent.
Les dépenses enregistrées par Spendesk montrent également une évolution rapide des fournisseurs privilégiés. Celles consacrées à Anthropic ont été multipliées par sept en six mois, tandis que celles d’OpenAI sont restées relativement stables. Axel Demazy attribue notamment cette progression à l’intégration de Claude dans les processus de travail des entreprises, une interprétation que les seules données de paiement ne permettent toutefois pas de confirmer.
Le retour sur investissement reste difficile à établir
Si les transactions observées par Spendesk permettent de suivre l’évolution des dépenses, elles ne renseignent pas sur les bénéfices obtenus. Axel Demazy cite des entreprises capables d’évaluer la rentabilité d’usages précis, notamment lorsqu’un agent automatise certaines réponses du support client. À l’échelle d’une organisation, il reconnaît que l’exercice reste beaucoup plus compliqué.
L’entreprise estime par ailleurs à 1,6 milliard d’euros les économies potentielles sur les dépenses logicielles des entreprises françaises. Ce chiffre, qui ne concerne pas uniquement l’IA, résulte d’une extrapolation des écarts de prix et des possibles doublons observés dans son échantillon, et non d’économies effectivement réalisées. « Il y a pas mal d’outils pour lesquels le prix n’est pas forcément public. Il y a une véritable asymétrie d’information dans les achats », souligne Axel Demazy.
Ces économies potentielles rappellent l’intérêt pour les entreprises de mieux connaître leurs dépenses logicielles, sans pour autant considérer chaque abonnement supplémentaire comme une dépense superflue. Avec l’IA, la question est aussi celle de la valeur créée, une consommation plus importante peut parfaitement se justifier par des gains de productivité, encore faut-il pouvoir les mesurer.
