La tendance du tokenmaxxing est allée trop loin. C’est du moins le cas, selon le PDG de Cognition, Scott Wu. Il soutient que, alors que les entreprises s’efforcent de réduire leurs dépenses en matière d’IA, elles devraient se concentrer sur la productivité des employés plutôt que sur l’utilisation de l’IA.
Dans un épisode du podcast Founders avec David Senra, Wu a déclaré qu’à mesure que les entreprises dépensent leurs budgets symboliques, des efforts sont nécessaires pour identifier comment l’IA crée une valeur réelle. Cela vient de la définition d’un retour sur investissement technologique clair, comprenant une augmentation des revenus, une efficacité accrue et une réduction des coûts.
« C’est la bonne direction, mais je pense qu’il y a définitivement quelque chose qui enthousiasme les gens », a déclaré Wu à propos de tokenmaxxing. « Les gens disent : « Nous classons les ingénieurs en fonction du nombre de jetons qu’ils dépensent ». Eh bien, classons les gens en fonction de ce qu’ils accomplissent. »
La cognition mesure son succès par la mesure dans laquelle elle peut améliorer les capacités d’ingénierie. Cette société de logiciels d’IA est le créateur de Devin, largement considéré comme le premier agent de codage d’IA. Des institutions financières telles que Goldman Sachs utilisent l’outil en tant qu’ingénieurs logiciels en IA, et des constructeurs automobiles tels que Mercedes-Benz et Rivian utilisent Devin pour la recherche et le développement.
Les commentaires de Wu font suite à des informations selon lesquelles des entreprises telles que Meta et Amazon auraient mis en place des incitations internes, telles que des classements d’employés pour mesurer l’utilisation des jetons, afin d’encourager les employés à découvrir des cas d’utilisation de l’IA. Cependant, au lieu de favoriser l’innovation, l’utilisation des jetons est devenue surutilisée et les employés utilisent l’IA uniquement pour améliorer leur classement dans les classements. Les entreprises technologiques ont rapidement aboli le suivi interne après que leurs employés ont introduit des robots pour effectuer des tâches inutiles, a rapporté le Financial Times.
« N’utilisez pas l’IA juste pour le plaisir de l’utiliser », aurait déclaré Dave Treadwell, vice-président senior d’Amazon, aux employés.
La tendance au maximisation des jetons a également eu des conséquences financières sur les entreprises technologiques comme Uber, qui ont épuisé leur budget IA pour 2026 en seulement quatre mois et ont plafonné le mois dernier les dépenses symboliques pour les employés à 1 500 dollars par mois. À mesure que la technologie s’améliore, les jetons deviennent moins chers, et même si les prix ont chuté de 90 % depuis 2023, les dépenses des entreprises en matière d’IA augmentent en réalité, car les entreprises se sentent encouragées à engloutir davantage de jetons à mesure que les prix baissent. À mesure que les dépenses consacrées à l’IA augmentent, Wu prévient que l’argent dépensé ne vaudra que ce qu’il rapporte aux bénéfices qu’il génère.
« Les GPU sont chers, mais si les ingénieurs peuvent en fabriquer trois fois plus, cela en vaut clairement la peine », a déclaré Wu. « Je veux juste m’assurer que je le fais de la bonne manière. »
Pourquoi tokenmaxxing a échoué
Ce rapport dépenses/production asymétrique a été cité par le Boston Consulting Group (BCG) comme l’une des principales raisons pour lesquelles l’IA ne produit pas de gains de productivité sur le lieu de travail. Les salariés ne savent plus quoi faire du temps gagné grâce aux nouveaux outils.
Selon le rapport mondial 2026 sur l’IA au travail du BCG, qui a interrogé près de 12 000 employés de première ligne, 42 % des employés ont déclaré avoir économisé huit heures par travail (environ une journée de travail par semaine) grâce à l’utilisation régulière de l’IA, mais 66 % ont déclaré avoir reçu peu ou pas de conseils sur la façon d’investir le temps gagné, et la moitié des personnes interrogées ont déclaré ne pas consacrer le temps gagné à d’autres projets stratégiques.
David Martin, leader mondial du secteur des personnes et des organisations du BCG, a déclaré à Fortune que le paradoxe de la productivité sur le lieu de travail qui émerge avec l’IA est en réalité un problème d’origine humaine dans lequel les dirigeants ne communiquent pas d’objectifs clairs concernant la technologie.
« Les hauts dirigeants ont vraiment du mal à articuler leur vision et leur stratégie autour de l’IA », explique Martin. « Le résultat est une peur accrue parmi les employés, ce qui rend difficile pour eux de comprendre les objectifs qu’ils poursuivent, ce qui se répercute sur des choses comme l’adoption et l’utilisation. »
Reflétant la philosophie de Wu sur l’identification du retour sur investissement de l’IA dans des environnements de travail spécifiques, Martin a suggéré que les dirigeants et les managers traitent l’IA comme un autre nouvel outil de travail et évaluent ses avantages potentiels, plutôt que de la traiter comme une panacée de productivité.
« De nombreuses entreprises offrent l’IA à tout le monde, quel que soit le titre de leur poste. Je pense que maintenant, elles disent : « Réfléchissons davantage à qui a accès, quelle est l’analyse de rentabilisation ? Et en fin de compte, y parvenons-nous ? », déclare Martin. « Ensuite, tout comme nous l’avons fait avec les efforts non liés à l’IA au cours des 100 dernières années, nous tiendrons les gens responsables de la réalisation des objectifs. »
