Esker compte les jetons d’IA dans le coût salarial

Dépenses d’IA Esker intègre désormais la consommation de jetons d’intelligence artificielle dans la planification des coûts liés à ses salariés. Le fournisseur de logiciels financiers considère cette dépense comme un élément supplémentaire, avec les salaires, les primes et les charges sociales. Le directeur financier Scott McDermott a présenté cette méthode le 1er octobre 2026. Esker a accéléré son usage de l’IA cette année. Ses coûts ont atteint environ quatre fois le budget prévu, selon McDermott. L’entreprise a aussi dépassé à plusieurs reprises ses plafonds de jetons ces derniers mois. La consommation a augmenté dans plusieurs équipes, tandis que les fournisseurs ont privilégié une tarification fondée sur l’usage.

Usage et prévisions Les jetons correspondent aux unités de données traitées par les systèmes d’IA. Une consommation plus élevée entraîne généralement une facture supérieure. Esker commence par exploiter les données réelles fournies par ses prestataires d’IA. L’équipe financière estime ensuite un coût mensuel courant par salarié et par fonction. Elle applique enfin des hypothèses sur l’évolution de l’usage et de la productivité pour l’année suivante. Cette méthode fournit une vision plus régulière du coût total des effectifs. Elle évite de dépendre uniquement de la date d’inscription des dépenses d’IA dans le compte de résultat. McDermott indique toutefois que les montants varient fortement selon les métiers.

Esker mesure les coûts par fonction

Écarts entre équipes Les équipes financières et de recherche-développement génèrent les dépassements les plus importants, selon Scott McDermott. Esker suit donc la consommation d’IA par fonction plutôt que d’appliquer une moyenne uniforme. Cette approche doit aider l’entreprise à relier les factures aux profils d’usage observés. Elle donne aussi à la finance une base pour construire son budget technologique. McDermott cherche parallèlement à déterminer si une dépense supérieure produit des gains mesurables. La productivité accrue peut être relativement simple à quantifier, d’après le directeur financier. Les effets sur le chiffre d’affaires restent plus difficiles à mesurer. Esker veut ainsi équilibrer l’investissement technologique et la croissance.

Résultats encore difficiles Une enquête publiée par Esker indique que 72 % des responsables financiers ont dépassé leurs prévisions de dépenses pour des initiatives d’IA au cours des douze derniers mois. La même étude indique que 65 % des directeurs financiers ont eu du mal à relier l’utilisation de l’IA à des résultats commerciaux précis. Ces chiffres éclairent la démarche de suivi adoptée par Esker. L’entreprise veut rapprocher les coûts réels, les usages observés et les effets opérationnels. McDermott estime que cette mesure est nécessaire pour apprécier la rentabilité des investissements. Il affirme aussi vouloir trouver un équilibre entre investissement et croissance avant 2027.

Les agents peuvent multiplier les jetons

Consommation des agents Une étude de Futurum Research, réalisée avec QumulusAI, estime que l’IA agentique peut multiplier jusqu’à cent fois la consommation de jetons par tâche. Selon cette étude, la tarification au jeton peut alors devenir un problème de contrôle des coûts lorsque l’usage augmente. Cette perspective concerne directement les entreprises qui passent d’assistants d’IA basiques à des systèmes plus autonomes. Esker ne présente pas ce facteur comme une dépense identique pour chaque salarié. Les données recueillies doivent plutôt montrer quelles équipes consomment le plus. La société peut ensuite intégrer ces écarts dans ses prévisions mensuelles et annuelles. McDermott se dit confiant dans l’orientation retenue pour 2027.

Lire l’article de HR Dive et l’étude publiée par Esker. Pour aller plus loin, consultez notre guide sur réduire ses coûts grâce à l’IA.