Très peu de devellopeurs, cinéaste iA, et Vibe-coders vous l’avoueront dérrière leurs posts elogieux, pro-iA’ sur Linkedin ou ailleurs:
Mais la consomation de Token iA, nécéssaire pour construire, develloper, raisonner et déployer leur agents, capacités et services (chatbot) ou modules iA, leur revient de plus en plus chère, alors que les prix ont globalement baissé !
Après avoir construit le premier Ai chatbot Trilingue (Yemba, Anglais, Français) au monde !
UN TOKEN: KESACO ??
CONCRETEMENT :
Un jeton, ou Token est la plus petite unité de texte qu’un système d’IA utilise pour interpréter et générer du langage; Nous avons déjà déployé une BLOGOSPHERE entière dédiée au sujet du déploiement iA, par ici pour nous permettre de comprendre, qu’un Token peut :
représenter un mot entier
une partie de mot
un caractère ou même
une courte expression.
COMBIEN çA COUTE, CHEF?
On parle de 200 à 400 Euros/Mois en mode ‘CODEX’ (Chat GPT) ou Claude Code (Anthropic Ai) pour un ‘solo-projet’
On parle de 2000 à des centaines de milliers, voire millions d’Euros, pour un projet ‘corporate’ avec une équipe au travail, où niveau CAC40
Les modèles orientaux comme #KimiAi, le dernier modèle de codage de Moonshot AI qui semble réduire de 30 % la consommation de jetons de raisonnement ((‘Reasoning. Tokens), tout en affichant des gains de performance à deux chiffres par rapport à son prédécesseur lors des tests.
QUE FONT ALORS VOS ‘MAKERS’ ET ‘CINEASTES iA’ ?
TOKEN SWINGING
Le « token swinging » (ou « tokenswinging ») est une métrique utilisée pour tenter de mesurer et augmenter la productivité au travail, en particulier chez les personnes utilisant différents services fondés sur l’intelligence artificielle (IA), en ‘swinguant’ (ou en séparant et coordonant’) différentes parties et étapes du travail éffectué par l’iA, vers des modèles nécéssitant moins de Token; aussi bien dans la phase d’ INPUT (‘Vous posez la question’) que d’OUTPUT (L’outil délivre la réponse attendue’)
—> afin d’opptimiser la qualité, exactitude et pertinence du résultat..en fonctionn des coûts !
(Ex: utiliser Claude design pour le design et marketing de votre projet, et ‘Open Ai Codex’ pour le code de base de votre application en phase de construction, par exemple)
TOKEN MAXXING:
Le « token maxxing » (ou « tokenmaxxing ») est une métrique utilisée pour tenter de mesurer la productivité au travail, en particulier chez les personnes utilisant des services fondés sur l’intelligence artificielle (IA),, dans le but d’optimiser aussi bien dans la phase d’ INPUT (‘Vous posez la question’) que d’OUTPUT (L’outil délivre la réponse attendue’)
—> afin d’opptimiser la qualité, exactitude et pertinence du résultat..en fonction des coûts et compétences de l’outil !
Une stratégie optimisée de gestion des jetons ou Tokens, consiste à les considérer comme une ressource budgétée et un indicateur de diagnostic, plutôt que comme une note individuelle, corrélée à des Euros dépensés.
L’objectif est d’avoir suffisamment de visibilité pour identifier les gaspillages, comparer les flux de travail et prévoir les dépenses, sans pour autant inciter les équipes à optimiser la consommation de ressources au détriment des résultats.
BREF: Comme indiqué sur notre petit graphique en anglais, plus haut, cela devient une décision ‘collégiale’ entr CTO (Chief Technical Officer), Fin OPS (Operation Finanncières dans le Cloud) et les Codeuses/ Devellopeurs au travail !
BREF: ILS ONT INTEGRE LES TOKENOMICS DANS LEUR APPROCHE iA !
ATTENTION: Tout les outils iA n’étant pas égaux, et dans la jungle des offres disponibbles, certains outils sont plus aptes à certaines choses que d’autres, selon le rappport ‘Qualité/prix’ s’entend !
Alors…
ALLONS-Y gaiement et posons-nous la question des Tokenomics en 2026:
La tokenomics de l’IA désigne le modèle économique structuré autour des « tokens » (jetons) —> C’est donc, l’unité fondamentale de calcul et de facturation pour les grands modèles de langage (LLM) et les systèmes d’IA générative.
Contrairement aux logiciels traditionnels (basés sur des licences ou des abonnements), l’utilisation de l’IA est facturée à la consommation de tokens (environ 4 caractères ou 0,75 mot en anglais).
—> Chaque entrée (prompt + contexte) et chaque sortie consomment des tokens, rendant les coûts variables et directement liés à l’usage:
QUESTION: Avez-vous expérimenté cette baisse de tarifs, vous-mêmes?
Le token, nouveau kilowattheure ? :
Tout comme l’électricité a transformé l’industrie et la civilisation humaine, lorsqu’elle a été génnérée et facturée à bas coût, le token constitue l’unité atomique facturable de l’intelligence Articielle, ou ‘Intelligencee Augmentéee’ comme nous préférons le dire.
On passe d’environ $30 par million de tokens, début 2023 à $30–10 cents (voire quelques centimes pour les modèles légers ou l’utilisation de cache) par million de Tokens, mi-2026 → soit une réduction des coûts de plus de 100 fois (‘100 X’) en trois ans.
L’effet de ciseaux (concept clé) :
Courbe 1 : Le prix par token s’effondre (grâce aux progrès du matériel et à l’efficacité des modèles : MoE, distillation, quantification, décodage spéculatif).
Courbe 2 : La consommation de tokens par tâche explose (agents, contextes longs, raisonnement en plusieurs étapes, utilisation d’outils).
Résultat net : Le coût par tâche peut continuer à augmenter considérablement, même si les prix unitaires baissent.
LA REGLE DES 70/30 % :
La règle des 30 % relative à l’IA est un principe directeur selon lequel les solutions d’intelligence artificielle devraient prendre en charge environ 70 % des tâches répétitives ou préparatoires, tandis que les humains conservent les 30 % restants pour assurer la supervision, la créativité et le jugement.
Ce qui valide et renforce notre framework de départ —> (Vibe-checking-Validation par experts et utilisatrices), (Vibe-coding-Prototypes et test), (Vibe-Learning-Découverte et Apprentissage permanent via l’outil iA)
À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère en vue de 2026, cet équilibre revêt une importance croissante.
—> Les gagnants seront probablement celles et ceux qui traitent les jetons comme une ressource rare (à l’instar de la manière dont les architectes cloud géraient les ressources de calcul - ‘Compute’ en anglais - dans les années 2010), et qui sauront créer ce nouveau job dans leur équipe sans le surcharger de taches ‘inutiles’ comme à faire parfois lees respponsables Ressources Humaines;…
Quand on vous disait que l’iA créera AUSSI des emplois …..
ALLEZ on vous donne nos: TOP3 STRATEGIES POUR LE TOKEN-MAXING ?
1. TOKEN SWINGING:
Routage et hiérarchisation des modèles (l’approche la plus déterminante) —> Stratégie : Diriger les différentes tâches vers le modèle le plus économique ou le plus performant pour la mission donnée.
EX: Utilisez Claude Haiku / Grok-3 Mini / Gemini Flash/ Deepseek pour les tâches simples (70 à 90 % moins cher)
Utilisez Claude Sonnet / GPT-4.5 / Grok-3 pour les tâches nécessitant un raisonnement approfondi
Utilisez Opus / o3 / Grok-4 uniquement pour les décisions finales à fort enjeu
Économies attendues : réduction de 40 à 70 % des coûts liés aux jetons (tokens)
2; INGENIERIE DU CONTEXTE: CONTEXT ENGINEERING:
Optimisation des contextes longs
Utilisez le RAG (Retrieval-Augmented Generation) plutôt que d’intégrer des documents entiers
Mettez en œuvre un résumé hiérarchique (résumer → résumer les résumés)
Exploitez les modèles à contexte long natif (Claude 3.5/4 200K, Gemini 2M) uniquement lorsque cela est nécessaire!
Économies de jetons : souvent 60 à 90 % par rapport à une approche naïve de contexte complet
DISTILLATTION ET OPTIMISATION DES MODELES:
Distillez de grands modèles en modèles plus petits et spécialisés (ex. : affinage/fine-tuning de Llama-3.1-8B pour votre domaine)
Déployez des modèles de type « Mixture-of-Experts » (mélange d’experts) Modèles de type « Mixture of Experts » (MoE) n’activant que les paramètres pertinents, comme Deepseek en chine l’a montré ….
Séparez et découpez les taches de votre projet, en multiples tâchhes à faire effectuer par des ‘experts différents’ utilisant de moins gourmands modèle de languages ‘experts’
Il y en a encore au moins des dizainnes de tactiques et stratégies similaires, comme ‘plan and execute’ par exemple, pour le TOKEN-MAXiNG dans une équipe ‘Agile’ qui sait s’adapter et pivoter rapidement,, bien entendu ….
Le paysage de l’Intelligence Augmentée’ expérimentant des ‘cycles quasi-révolutionnaires’ et changeant pratquement tout les trois mois `….
Les ‘Modèles orientaux’ étant en moyenne 6 à 8 mois dérrière les meilleurs modèles occidentaux et surtout sont 'souvvent ‘Open source’ ((Libre d’accès) et 5 à dix fois moins chers…
N’hésitez pas à rajouter vos strats dans les commentaires !
NE PAS OUBLIER : LE TECH-STACK !
Si vous êtes ‘sérieux’ dans votre vollonté d’optimiser les coûts de production de votre Ai LAB ou FAB (Laboratoire ou Fabrique) alors, vous allez devoir considérer dans vos ‘petits calculs’ toute la ‘pile technologique’ influençant la consomation de Token,…. jusqu’à votre connection wifi !
TOKENOMICS CYCLE: CONSIDERONS AU MOINS QUATRE COUCHES:
Applications (interface utilisateur et expérience des utilisatrices)
Inférence (déploiement des modèles)
Modèle (pré-entraînement et post-entraînement)
Infrastructure (puces, énergie, centres de données / ‘Data centers’)
Au fil du temps, des cycles Tokenomicques, les marges et la valeur se déplacent entre ces différentes couches. Un cycle Tokenomics complet verrait une innovation en couche 4 impacter la troisième, puis deuxième couche;..jusqu’à la première!
Mais nous avons déjà travaillé autour des Tokenomics il ya un moment: L’éclosion des Blockchains, nous a déjà appris comment gérer nos Tokens ou jjetons…
Une comparaison se prête à cette article, ne pensez-vous pas?
Tokenomics de l’IA vs Tokenomics de la blockchain – Évaluation comparative.
Analyse SWOT : Tokenomics de l’IA
Forces : Modèle fortement basé sur l’usage, évolutivité (scalabilité) extrême, déflation rapide des prix, ROI mesurable par tâche, alignement des incitations sur la valeur réelle fournie.
Faiblesses : Coûts imprévisibles (volatilité de la consommation de tokens), risque de dépendance à un fournisseur unique (vendor lock-in), forte dépendance envers des fournisseurs centralisés, risque de factures exorbitantes. = consommation énergétique élevée
Effondrement des prix : environ 100 fois moins cher par million de jetons depuis 2023.
Consommation : devrait atteindre 120 quadrillions de jetons par mois d’ici 2030 (Goldman Sachs).
Puissance : le nombre de jetons par watt devient l’indicateur clé d’efficacité (priorité mise en avant par la companie NVIDIA lors de la GTC 2026).
Opportunités : Flux de travail basés sur des agents et multiple-agents, gains d’efficacité liés à l’hyperscale, nouveaux modèles économiques (paiement au résultat), stratégies d’optimisation maximale de l’usage des tokens.
Menaces : Contraintes énergétiques (watts par token), surveillance réglementaire accrue, compression des marges au niveau de la couche d’inférence.
Tokenomics de la blockchain
Points forts : Alignement des incitations (staking, gouvernance), mécanismes de rareté (offre fixe), propriété décentralisée, sécurité crypto-économique éprouvée.
Points faibles : Volatilité spéculative, utilité réelle peu comprises par ‘ignorants’ dans de nombreux cas, consommation énergétique élevée (Proof-of-Work), mais moins importante que l’énergie consomée par l’iA.
Opportunités : Calcul décentralisé pour l’IA (ex. : Render, Bittensor), agents IA « on-chain », marchés de l’intelligence tokenisée, fortunes et eecosystèmes dynamiques.
La puissance de hachage (‘Hash rate’) et les rendements du staking déterminent la sécurité.
Vitesse de hachage (‘Hash velocity’) bien plus lente, mais propriété renforcée.
Menaces : Répression réglementaire, faible adoption au-delà de la spéculation et de communautés ‘Geeks’, failles de sécurité.
—> La tokenomie de l’IA aujourd’huis et surtout depuis 2022, domine actuellement en termes d’impact économique réel, ayant plus de cinquante ans d’historique dérrière elle, tandis que la tokenomie de la blockchain (Née en 2009) l’emporte sur le plan de la conception philosophique et décentralisée, de la cybersécurité et de la multiplicité des acteurs.
Nous continuerons à explorer certains aspects des Tokenomics de l’iA et voire comment les deux ecosystèmes pourraient peut-être un jour fusionner comme cela se passe déjjà aupprès de ce qu’on appelle le NEO CLOUD, mais ça c’est un autre “article’ !
ADC.
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[1] https://www.onlinescientificresearch.com/articles/ensuring-data-privacy-and-security-in-aienabled-ecommerce--platforms.html
[3] https://www.computer.org/publications/tech-news/trends/ai-prevents-cyber-attacks/
