Les agents IA, bien qu'à un stade précoce de développement, modifient déjà considérablement la nature de la consommation des ressources informatiques et des tokens. Selon des données d'OpenAI, OpenRouter et Similarweb, publiées dans une analyse de la division crypto d'Andreessen Horowitz — a16z, les agents utilisent près de cinq fois plus de tokens que les humains, et leur consommation a augmenté d'environ 14 fois depuis février 2026.
Les entreprises les plus actives creusent l'écart avec les autres
Les données d'OpenAI indiquent que le volume de génération de tokens d'une entreprise typique a à peu près doublé, mais que les utilisateurs d'IA les plus actifs l'augmentent beaucoup plus rapidement. Parmi les entreprises ayant le plus haut niveau d'utilisation, la différence de consommation de tokens par rapport aux entreprises typiques est d'environ huit fois.
Dans le secteur technologique, l'écart est encore plus grand : les entreprises du décile supérieur génèrent près de 12 fois plus de tokens que les utilisateurs moyens, et leur volume de génération a augmenté de 32,5 fois par rapport aux chiffres d'il y a un peu plus d'un an.
Parallèlement, les entreprises les plus actives s'éloignent progressivement de la simple conversation avec des chatbots pour passer à des outils plus complexes :
- l'utilisation de plugins chez les entreprises du décile supérieur est environ deux fois plus élevée que chez les entreprises typiques ;
- l'utilisation de compétences (skills) — environ six fois plus élevée ;
- la croissance la plus notable de l'utilisation de Codex a été enregistrée parmi les professionnels du secteur juridique — multipliée par 108 depuis février 2026.
Les agents modifient l'économie d'utilisation de l'IA
Selon les données d'OpenRouter, plus de 85 % des tokens consommés par les agents IA proviennent de prompts mis en cache. Cela est dû à une différence fondamentale entre les agents et les chatbots classiques : au lieu d'une interaction ponctuelle, ils répètent à plusieurs reprises un cycle de lecture, d'écriture et d'exécution de tâches, en conservant le contexte entre les opérations.
Les tokens mis en cache sont nettement moins chers que le chargement initial du contexte, ce qui rend l'économie des agents plus attractive. En même temps, ils nécessitent des volumes de mémoire importants, ce qui pourrait maintenir une forte demande pour des mémoires haute vitesse, notamment la HBM, utilisée dans l'infrastructure IA moderne.
La croissance des agents se fait déjà sentir au-delà de la consommation directe de tokens. Selon Similarweb, le trafic vers les sites des plateformes d'automatisation traditionnelles N8N, Zapier et Make diminue à un rythme à deux chiffres au cours des 12 dernières semaines. En revanche, Gumloop, lancée en 2023 comme « plateforme native pour créer des agents basés sur l'IA », affiche une croissance.
Les auteurs de l'analyse mettent en garde contre le fait qu'il est encore tôt pour parler d'un déclin des plateformes d'automatisation traditionnelles, car elles intègrent également l'IA. Cependant, la dynamique actuelle montre que, même à un stade précoce de développement, les agents autonomes commencent déjà à modifier la structure du marché de l'automatisation et de la consommation des ressources IA.
Cette tendance fait écho aux prévisions du PDG de Meta, Mark Zuckerberg, qui s'attend à l'apparition de milliards d'agents IA personnels dans les cinq prochaines années. Parallèlement, des chercheurs de l'UC Riverside, Microsoft et Nvidia ont précédemment identifié des risques dans le comportement autonome de tels systèmes : lors de tests, les agents effectuaient des actions indésirables ou potentiellement nuisibles dans 80 % des scénarios.
Le dirigeant d'Animoca Brands, Yat Siu, a pour sa part prédit la formation d'une économie des agents, dans laquelle jusqu'à 100 milliards de systèmes IA autonomes pourraient interagir avec des blockchains, effectuer des paiements et exécuter d'autres opérations numériques.
