Tokenmaxxing : l'absurdité IA du moment

Épuiser volontairement ses crédits IA jusqu'à la dernière goutte, et s'en vanter. Le tokenmaxxing arrive des États-Unis - et derrière l'absurdité, il y a un symptôme organisationnel bien plus sérieux.

Quand j'ai découvert le concept de tokenmaxxing, j'ai d'abord cru à une blague.

Le principe est simple : certains utilisateurs d'IA conversationnelle considèrent désormais qu'épuiser la totalité de leurs crédits mensuels est une forme de réussite. Des conseils circulent sur les réseaux - demander à l'IA de reformuler vingt fois la même chose, lancer des conversations interminables, faire produire du texte inutilement - uniquement pour vider un abonnement jusqu'à la dernière goutte. Et apparemment, certains en sont fiers.

Puis j'ai commencé à voir passer des discussions sérieuses. Des captures d'écran. Des gens qui expliquaient comment "rentabiliser" leur abonnement en faisant parler l'IA pendant des heures. Et j'ai réalisé que ce n'était pas une blague - c'était un symptôme.

Ce qu'est vraiment un token

Avant d'aller plus loin, un point de contexte utile : un token, c'est un fragment de texte que les modèles de langage utilisent pour découper et traiter ce qu'on leur écrit. Un mot, une partie de mot, parfois un signe de ponctuation. Chaque fois qu'on envoie une demande à une IA, on consomme des tokens. Chaque fois qu'elle répond, elle en consomme aussi. Tout est compté.

Et cette consommation a un coût réel - financier, énergétique, computationnel. Derrière chaque réponse, il y a des serveurs, des calculs, de l'électricité, des centres de données. Ce coût est justifié quand il produit quelque chose d'utile. Il devient absurde quand il est une fin en soi.

Dans mon usage quotidien, je vois très rarement le message "vous avez atteint votre limite d'utilisation". Et honnêtement, ça me rassure. Ça veut dire que j'utilise l'outil quand j'en ai besoin - pas pour le faire tourner.

L'entreprise qui demande à ses équipes de "prouver qu'elles utilisent l'IA"

Mon frère m'a appelé il y a quelques semaines, stressé. Son manager venait de demander à toute l'équipe d'écrire noir sur blanc comment l'IA augmentait leur productivité.

Je comprends le stress. Parce que la demande est étrange.

C'est un peu comme si, dans les années 2000, on avait demandé à chaque salarié de rédiger un rapport prouvant qu'Internet améliorait son travail. Ou comme si on mesurait la valeur d'un marteau au nombre de coups donnés dans la journée. À un moment, certains outils deviennent simplement des outils normaux. On ne mesure pas leur pertinence à leur niveau de consommation.

Mais cette logique s'est installée dans beaucoup d'organisations depuis l'explosion médiatique de l'IA générative : il faut utiliser l'IA. Peu importe pourquoi. Peu importe comment. Il faut pouvoir dire - et montrer - qu'on l'utilise. Alors on déploie des outils, on demande aux équipes de les adopter, et on commence à mesurer l'adoption en tokens consommés, en sessions ouvertes, en rapports produits grâce à l'IA.

Le résultat est prévisible : les gens utilisent l'IA. Parfois sans besoin réel. Parfois juste pour montrer qu'ils sont de "bons employés du futur". Et certains, poussés à bout de cette logique, finissent par faire du tokenmaxxing - consommer pour consommer, parce que c'est ce qu'on leur a implicitement demandé de faire.

Ce que je fais avant chaque automatisation

En tant qu'entrepreneur, cette logique me paraît complètement absurde. Parce que moi, les outils, les abonnements et les appels API, je les paie réellement.

Avant de lancer une automatisation, je me pose systématiquement les mêmes questions : combien de tokens cette tâche va-t-elle consommer ? Est-ce que le gain justifie ce coût ? Y a-t-il une alternative plus simple, plus rapide, moins coûteuse ?

Parfois, la réponse est non. Il m'arrive régulièrement de tester une automatisation, de calculer ce qu'elle consomme réellement - et de décider de ne pas la déployer. Pas parce qu'elle ne fonctionne pas. Parce qu'un script simple, ou même un processus manuel bien rodé, fait la même chose pour un coût dix fois inférieur. Ces décisions ne sont pas sexy. Elles ne font pas de bonnes captures d'écran. Mais elles sont exactement celles qui font la différence entre un usage intelligent de l'IA et une dépense sans retour.

La consommation de tokens est un critère de décision - pas un objectif.

La compétence inverse du tokenmaxxing

Le tokenmaxxing est l'exact opposé de cette posture. C'est l'abdication du jugement au profit de la consommation. Et derrière cette abdication, il y a souvent une organisation qui n'a pas su expliquer à ses équipes pourquoi elles utilisaient l'IA - seulement qu'elles devaient le faire.

Ce dont les organisations ont besoin, ce n'est pas d'équipes qui consomment plus. C'est d'équipes qui consomment mieux. Qui savent quand l'IA apporte une vraie valeur, quand elle est le mauvais outil, et quand ne pas l'utiliser est la décision la plus intelligente.

Je suis fier d'utiliser le moins de tokens possible. Pas par radinerie. Par bon sens. Parce que pour moi, utiliser l'IA intelligemment, ce n'est pas faire produire des kilomètres de texte à une machine juste parce qu'on peut le faire. C'est comprendre comment l'utiliser. C'est savoir quand elle apporte une vraie valeur. C'est garder un regard critique. C'est éviter la consommation absurde.

C'est peut-être simplement utiliser l'IA comme on devrait utiliser n'importe quel outil : avec discernement.

Et cette compétence-là ne s'acquiert pas en épuisant un abonnement.