IA agentique : comment contrôler les dépenses de tokens sans ralentir l'innovation ?

Avec l'essor de l'IA agentique, les DSI doivent concilier innovation, gouvernance et maîtrise des coûts. Une passerelle IA permet de superviser les agents, les accès et la consommation de tokens.

Ces deux dernières années, les entreprises ont considérablement accéléré leurs stratégies d'IA générative. Les usages ont rapidement évolué, passant de simples chatbots à des agents autonomes ou même à créer leurs propres agents. Les DSI voient à juste titre dans cette évolution un levier pour automatiser davantage de processus et accélérer la prise de décision. Mais cette promesse s'accompagne désormais de deux défis majeurs : gouverner ces agents et éviter que leur consommation de tokens ne fasse exploser les coûts.

L'enjeu est clair. Les entreprises doivent bénéficier de la puissance de l'IA sans ouvrir la porte au shadow AI, à la prolifération des agents ou à une facture impossible à anticiper.

La rapidité avec laquelle l'IA agentique s'impose a pris de vitesse les modèles traditionnels de gouvernance IT. Les DSI ont déjà connu ce scénario avec le cloud public ou le shadow IT, mais les enjeux sont aujourd'hui d'une autre nature. Les agents ne se contentent plus d'assister les utilisateurs : ils interagissent directement avec des données sensibles, prennent des décisions, déclenchent des actions et consomment des tokens à chaque interaction avec les modèles d'IA. Sans gouvernance adaptée, les risques sont nombreux, incluant des dérives de coûts possibles.

L'innovation ne peut plus avancer sans gouvernance

Le défi est désormais de permettre aux métiers d'innover rapidement sans créer de nouveaux angles morts. Pourtant, personne ne souhaite ralentir une technologie capable d'automatiser des processus coûteux et de créer un avantage concurrentiel.

Comme le rappelle IDC, le retour sur investissement d'un projet IT repose généralement sur une méthode éprouvée : définir une situation de référence, mesurer les gains d'efficacité et projeter les économies réalisées. L'IA agentique change cette logique. Les usages évoluent en permanence, la consommation de tokens varie selon les agents, les modèles et les tâches exécutées, ce qui rend les coûts, comme le retour sur investissement, beaucoup plus difficiles à anticiper.

Son potentiel est pourtant trop important pour être ignoré. Gartner estime ainsi que, d'ici 2027, plus de 40 % des projets d'IA agentique seront abandonnés, notamment en raison des dépassements de coûts ou d'une gouvernance insuffisante. Les DSI doivent donc trouver un équilibre en permettant aux métiers d'innover rapidement tout en gardant la maîtrise des accès, des risques et des dépenses.

Une passerelle IA pour reprendre le contrôle

Une réponse à ces défis consiste à mettre en place une couche de contrôle unique. On peut la comparer à un dispositif de sécurité aéroportuaire, capable d'identifier les passagers et de détecter les comportements à risque. L'IA agentique a besoin du même principe, c’est-à-dire un point de contrôle capable d'observer, de filtrer et d'appliquer des règles avant que les actions ne produisent un impact. À mesure que les usages se généralisent, cette approche devient indispensable pour déployer l'IA agentique à grande échelle.

Une passerelle IA permet de créer cette couche de contrôle unique, que le modèle soit hébergé dans le cloud public ou déployé dans un environnement privé. Elle sécurise les échanges entre les agents, les LLM et les serveurs MCP. Elle centralise les politiques de gouvernance, offre une visibilité complète sur les usages et permet de suivre précisément la consommation de tokens.

Cette visibilité devient également un outil de pilotage financier. Elle permet aux DSI et aux DAF de comparer le coût des différents modèles, d'identifier les usages les plus consommateurs et d'arbitrer entre modèles publics et privés selon les besoins de l'entreprise.

Plus largement, la gouvernance ne doit plus être perçue comme un frein à l'innovation, mais comme la condition de son passage à l'échelle. L'enjeu n'est plus de multiplier les agents, mais de savoir lesquels autoriser, comment les superviser et à quel coût.

À mesure que l'IA agentique s'imposera dans les processus métiers, les entreprises qui déploieront le plus d'agents ne seront pas forcément les plus avantagées, par contre celles qui sauront les gouverner avec rigueur, maîtriser durablement leurs coûts d'utilisation et instaurer un cadre de confiance permettant à l'innovation de passer à l'échelle pourront se démarquer. C'est cette capacité à concilier innovation, sécurité et maîtrise économique qui fera demain la différence entre les organisations.