Benchmarks Ramp : où va votre budget IA
Vous savez où est allé votre budget IA. Savez-vous ce qu'il a financé ?
Ramp a publié une étude à lire cette année. À partir de données de paiement réelles de milliers d’entreprises, ils ont cartographié les dépenses en tokens d’IA par taille d’entreprise, niveau de modèle et profondeur d’utilisation. La dépense mensuelle médiane est de 2 246 $. Le 75e centile est de 14 843 $. Le 90e centile est de 73 030 $. L’utilisation des tokens a augmenté de 1 001 % entre January 2025 et April 2026.
Ce sont de vrais chiffres. De véritables données de facturation. Mais que se passe-t-il lorsque l’on prend en compte le gaspillage de tokens ?
À quoi ressemblent les benchmarks avec 40 % à 60 % de gaspillage de tokens
Les 2 articles précédents de cette série avançaient que le gaspillage de tokens est un problème de comportement, et non d’infrastructure. Les équipes non formées regénèrent les résultats. Elles saturent le contexte. Elles ne décomposent pas les tâches. Elles envoient tout vers le modèle le plus avancé car personne ne leur a dit de ne pas le faire.
Lorsque l’équipe d’ingénierie de GitHub a audité ses flux de travail agentiques en production, elle a trouvé suffisamment de gaspillage pour réduire les coûts effectifs des tokens de 37 % à 62 % sur ses automatisations les plus utilisées, sans changer le résultat de ces flux. Voici à quoi ressemblent les benchmarks de Ramp lorsque vous appliquez cette fourchette.
Avec 40 % de gaspillage :
| Niveau de dépense | Total mensuel | Gaspillé | Productif |
|---|---|---|---|
| Médiane | 2 246 $ | 898 $ | 1 348 $ |
| 75e centile | 14 843 $ | 5 937 $ | 8 906 $ |
| 90e centile | 73 030 $ | 29 212 $ | 43 818 $ |
Avec 60 % de gaspillage :
| Niveau de dépense | Total mensuel | Gaspillé | Productif |
|---|---|---|---|
| Médiane | 2 246 $ | 1 348 $ | 898 $ |
| 75e centile | 14 843 $ | 8 906 $ | 5 937 $ |
| 90e centile | 73 030 $ | 43 818 $ | 29 212 $ |
L’organisation au 90e centile dépensant 73 030 $ par mois obtient peut-être 29 212 $ en valeur productive de tokens. Les 43 818 $ restants sont des boucles de regénération, des déversements de contexte et des appels d’agents non contraints.
Annualisez cela. Au 90e centile avec 60 % de gaspillage, vous perdez environ 525 000 $ par an. Pas en gains d’efficacité non encore réalisés, mais en dépenses qui n’ont rien produit.
Quel RSI cela exige-t-il réellement ?
Si votre taux de gaspillage est de 40 %, vos tokens productifs doivent générer un retour sur l’ensemble de votre facture, pas seulement sur la partie qui a fonctionné. Si vous visez un RSI de 3x sur votre investissement en IA, la partie productive doit rapporter 5x pour couvrir le gaspillage. Avec 60 % de gaspillage, ce chiffre passe à 7,5x.
| Taux de gaspillage | RSI cible | Retour exigé sur dépense productive |
|---|---|---|
| 0 % (aucun) | 3x | 3x |
| 40 % de gaspillage | 3x | 5x |
| 60 % de gaspillage | 3x | 7,5x |
La plupart des analyses de rentabilité de l’IA se basent sur la dépense nominale. Elles ne tiennent pas compte du gaspillage. Cela signifie que les projets viables sur le papier exigent des rendements qui n’ont jamais été réalistes. Ceux qui semblaient marginaux sont peut-être déjà déficitaires. C’est le calcul qui ne figure pas dans le rapport de Ramp. Ce n’est pas une critique. C’est une autre question.
Ramp vous indique où est allé l’argent, pas ce qu’il a acheté
Le produit de Ramp vous donne les dépenses par fournisseur, par modèle, par équipe et par mois. C’est la visibilité des dépenses. C’est nécessaire. Mais cela s’arrête avant la question qui détermine si vos investissements en IA fonctionnent : qu’ont produit ces tokens ?
Pas de manière globale et opérationnelle. De manière spécifique. Le flux de travail qui a consommé 4,2 millions de tokens le mois dernier a-t-il changé la vitesse de livraison de votre équipe ? A-t-il éliminé une étape de révision ? A-t-il fait progresser un indicateur de revenus ? A-t-il réduit les retouches, raccourci le temps de cycle ou généré un livrable mesurable inédit ? L’automatisation ou l’intelligence a-t-elle été efficace, ou simplement coûteuse ?
Sans réponse à ces questions, vous avez une facture. Vous n’avez pas de thèse d’investissement.
C’est l’écart que Clairet est conçu pour combler. Pas le suivi des dépenses : Outcome Tracking. Chaque initiative d’IA est associée à une référence, un propriétaire et une mesure de succès avant son lancement. Chaque projet est évalué selon les résultats promis, et non les tokens consommés. Savoir où va votre budget IA est l’étape 1. Savoir ce qu’il a rapporté, sur le plan opérationnel et financier, fait de votre prochain choix d’investissement une décision, et non un pari.
Le battage médiatique n’est pas une stratégie. Trouvez clarté et direction avec Clairet. Demander une démo.
Sources : Ramp, “How Much Do AI Tokens Cost Businesses? 2026 Spending Benchmarks,” June 8, 2026 (données d’April 2026) ; GitHub, “Improving token efficiency in GitHub Agentic Workflows,” May 7, 2026.