# Greg Kihlstrom met en garde contre le réflexe des agents IA

> EY estime qu’une interaction client orchestrée par un agent coûte 1,20 dollar en 2026, contre 4 cents pour un simple échange en 2023.

Type : Actualité IA · Catégorie : Stratégie · Publié le 2026-08-19 · Signal IA - Order & Chaos · Secteur : Marketing
Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/ey-alerte-sur-le-cout-explosif-des-agents-ia
Tags : ia, marketing, coûts, agents, automatisation, agents-ia

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## En résumé

- Les systèmes agentiques peuvent coûter 30 fois plus cher qu’un échange simple.
- Les règles et modèles prédictifs offrent des coûts d’exécution plus faibles.
- Les volumes marketing peuvent amplifier rapidement une petite différence unitaire.

**Le signal :** EY estime à 1,20 dollar le coût d’une interaction agentique en 2026, contre 4 cents pour un échange simple en 2023.

**Greg Kihlstrom alerte** sur le coût réel de la complexité en IA d’entreprise. Dans un article publié par [MarTech](https://martech.org/how-to-stop-overpaying-for-ai-complexity/) le 18 août 2026, il recommande de commencer par l’approche la plus légère capable d’accomplir la tâche. Les quatre mécanismes examinés sont les règles, la prédiction, la génération et les [agents](/signal-ia/actu/agents-ia-executent-des-sms-efficacite-prouvee). Leur flexibilité augmente avec la complexité. Leur prévisibilité et leur auditabilité diminuent. Les coûts ne concernent pas seulement le fournisseur de modèles. Ils incluent aussi la supervision humaine, les processus existants et les points de défaillance. Selon l’auteur, ces éléments sont souvent sous-estimés lorsque les équipes ajoutent une nouvelle capacité à leur environnement marketing.

**Quatre mécanismes divergent** selon leur fonctionnement et leurs limites. Un système à règles applique une logique écrite, comme l’approbation automatique d’un remboursement inférieur à 50 dollars sous 30 jours. Il coûte presque rien à exécuter et produit toujours le même résultat. Un modèle prédictif évalue une entrée à partir de données historiques. Il sert notamment au scoring des prospects ou à la probabilité de résiliation. Ces deux approches échouent lorsque le cas sort de leur cadre prévu ou de leurs données d’entraînement. Un modèle génératif accepte des formulations inédites, mais il coûte davantage et peut produire une politique de remboursement inexistante.

## Quatre approches traitent un remboursement

**Le modèle agentique** ajoute une boucle à un modèle génératif et lui donne accès à des outils. Dans l’exemple de l’article, il récupère la commande, applique la politique, émet le remboursement puis envoie la confirmation par le canal préféré du client. Cette architecture couvre davantage de cas atypiques. Elle entraîne aussi le coût le plus élevé, car chaque étape renvoie le contexte accumulé. Une petite erreur peut ensuite se propager. La flexibilité et la portée progressent donc avec la complexité. En revanche, la prévisibilité et l’auditabilité reculent. Cette comparaison concerne la même demande de remboursement, mais avec quatre niveaux de [coûts](/signal-ia/actu/anthropic-claude-opus-5-bouscule-la-cybersecurite), de couverture et de risques opérationnels.

**EY chiffre l’écart** entre une conversation simple et un workflow agentique. Une interaction de service client évaluée à 4 cents en 2023 atteint environ 1,20 dollar en 2026 lorsqu’elle devient un parcours orchestré avec outils, sous-agents et nouvelles tentatives. L’article présente cet écart comme environ 30 fois supérieur pour une tâche essentiellement identique. [EY détaille cette estimation](https://www.ey.com/en_us/insights/ai/agentic-ai-token-costs/). Gartner estime par ailleurs qu’une tâche agentique consomme 5 à 30 fois plus de jetons qu’une interaction standard avec un chatbot génératif. À la vingtième étape, le système peut donc avoir payé vingt fois le contexte initial.

## Les volumes amplifient les écarts unitaires

**Le [marketing](/signal-ia/actu/john-premkumar-confie-les-budgets-marketing-a-lia) multiplie** rapidement les différences de coût par appel. Un dixième de cent par description produit semble négligeable jusqu’à la mise à jour de 200 000 références chaque trimestre. De même, un ticket à 90 cents paraît inférieur à une interaction humaine facturée 12 dollars. Mais 400 000 tickets annuels transforment ce montant en poste budgétaire significatif. L’article indique aussi que les prix par jeton ont fortement baissé depuis le début de 2023. Pourtant, les dépenses des entreprises en IA ont augmenté sur la même période. Cette hausse est associée à une consommation plus importante, liée notamment à des tâches devenues plus complexes.

**Les pilotes trompent parfois** sur l’économie réelle d’un système. Un test limité à 500 interactions peut générer une facture de jetons et d’infrastructure trop faible pour être remarquée. Les coûts de production apparaissent généralement un ou deux trimestres après la signature du contrat. L’auteur souligne aussi que les termes « génératif » et « agentique » décrivent une architecture, pas nécessairement un niveau de produit. Enfin, les responsabilités sont dispersées. Les achats négocient le prix par siège, le juridique examine les données et le marketing juge les résultats. Les équipes d’ingénierie et de données doivent donc vérifier que le mécanisme choisi n’est pas excessif pour la tâche.
Pour aller plus loin, consultez notre guide sur [déployer un agent IA en PME sans développeur](/signal-ia/guides/agents-ia-pme-sans-developpeur-2026).
Pour aller plus loin, consultez notre guide sur [réduire ses coûts grâce à l'IA](/signal-ia/guides/reduire-couts-ia-automatisations-pme-2026).