Les tokens en intelligence artificielle : comprendre leur rôle et les coûts cachés pour les PME

Lorsque les entreprises commencent à utiliser des outils d’intelligence artificielle basés sur des modèles de langage, une notion revient souvent : les tokens.

Pour beaucoup de dirigeants de PME, ce terme peut sembler technique ou abstrait. Pourtant, il est essentiel pour comprendre comment fonctionnent les modèles d’IA et comment ils sont facturés.

Dans de nombreux services utilisant des modèles de langage, les coûts ne sont pas basés sur le nombre d’utilisateurs ou le temps d’utilisation, mais sur le nombre de tokens traités.

Comprendre ce concept peut donc aider les entreprises à mieux maîtriser leurs dépenses liées à l’intelligence artificielle.

Qu’est-ce qu’un token en intelligence artificielle ?

Dans le contexte des modèles de langage, un token est une unité de texte utilisée par l’IA pour analyser ou générer du contenu.

Contrairement à ce que l’on pourrait penser, un token ne correspond pas toujours à un mot complet.

Un token peut être :

• un mot entier

• une partie de mot

• un signe de ponctuation

• un nombre

• un espace ou symbole

Par exemple, la phrase : « L’intelligence artificielle transforme les entreprises. » peut être découpée par un modèle de langage en plusieurs tokens comme :

• "L"

• "’"

• "intelligence"

• "artificielle"

• "transforme"

• "les"

• "entreprises"

• "."

Chaque modèle possède sa propre méthode de découpage du texte.

En moyenne, un token correspond à environ ¾ d’un mot en français ou en anglais.

Pourquoi les modèles de langage utilisent-ils des tokens ?

Les modèles de langage, aussi appelés LLM (Large Language Models), ne comprennent pas directement les phrases comme un humain.

Pour analyser un texte, ils doivent d’abord le transformer en unités plus petites et standardisées : les tokens.

Ce processus s’appelle la tokenisation.

Une fois le texte converti en tokens, le modèle peut :

• analyser le contexte

• comprendre la relation entre les mots

• prédire la suite la plus probable d’une phrase

Lorsqu’un utilisateur pose une question à un modèle d’IA, plusieurs étapes se produisent :

1. la question est découpée en tokens

2. le modèle analyse ces tokens

3. il génère une réponse… également composée de tokens

Chaque interaction avec l’IA implique donc un certain volume de tokens traités.

Les tokens déterminent souvent le coût des services d’IA

Dans la plupart des plateformes utilisant des modèles de langage, la facturation est basée sur le nombre de tokens.

Deux types de tokens sont généralement pris en compte :

les tokens d’entrée : ce sont les tokens du texte envoyé au modèle

les tokens de sortie : ce sont les tokens générés par l’IA dans sa réponse

Le coût total dépend donc :

• de la longueur des questions

• de la longueur des réponses

• du nombre d’interactions

Prenons un exemple simple.

Une PME utilise un assistant IA pour répondre aux questions internes des collaborateurs.

Si chaque question contient environ 100 tokens et que la réponse générée contient 300 tokens, chaque interaction consomme environ 400 tokens.

Si l’entreprise effectue 1000 interactions par jour, cela représente déjà 400 000 tokens quotidiens.

Sur un mois, cela peut représenter plusieurs millions de tokens traités.

Les coûts cachés pour les PME

Lorsque les entreprises adoptent des outils basés sur les LLM, elles se concentrent souvent sur les bénéfices :

• gain de temps

• automatisation

• amélioration du service client

Mais les coûts liés aux tokens peuvent parfois être sous-estimés.

Le coût d'une requête ChatGPT via l'API OpenAI dépend du modèle, du nombre de tokens d'entrée (prompt) et de sortie (réponse), avec des prix par million de tokens (stable en 2026 pour GPT-4o). Pour GPT-4o (modèle courant), c'est 2,50 $ par million d'input et 10 $ par million d'output ; une requête typique de 1 000 input + 500 output tokens coûte environ 0,00875 $.

Voici quelques situations fréquentes où les dépenses peuvent augmenter rapidement.

Des réponses trop longues

Plus une réponse générée par l’IA est longue, plus elle consomme de tokens.

Certaines entreprises utilisent des prompts demandant des analyses détaillées, des rapports ou des documents complets.

Dans ce cas, la consommation de tokens peut rapidement augmenter.

Par exemple, un rapport généré de 1000 mots peut représenter plusieurs milliers de tokens.

L’intégration de documents volumineux

Certaines applications utilisent l’IA pour analyser des documents internes.

Par exemple :

• contrats

• rapports

• documentation technique

• bases de connaissances

Si un système envoie des documents entiers au modèle de langage à chaque requête, le nombre de tokens peut exploser.

C’est particulièrement vrai dans les systèmes utilisant des techniques comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Les boucles d’automatisation

Certaines entreprises utilisent l’IA dans des workflows automatisés.

Par exemple :

• analyse automatique d’emails

• génération de réponses

• résumé de documents

• classification d’informations

Si ces processus sont déclenchés en continu, ils peuvent générer un grand nombre de requêtes vers les modèles de langage.

Sans optimisation, la consommation de tokens peut devenir importante.

Les agents IA autonomes

Les agents IA capables d’exécuter plusieurs tâches successives peuvent également consommer beaucoup de tokens.

Un agent peut par exemple :

1. analyser une demande

2. rechercher des informations

3. générer une réponse

4. vérifier certains éléments

5. reformuler la réponse

Chaque étape peut impliquer un nouvel appel au modèle.

Résultat : la consommation de tokens augmente rapidement.

Comment les PME peuvent maîtriser ces coûts

Heureusement, plusieurs bonnes pratiques permettent de limiter la consommation de tokens.

Optimiser les prompts

Des instructions claires et précises permettent d’obtenir des réponses plus efficaces et plus courtes.

Par exemple, demander : « Résume ce document en 5 points » consommera moins de tokens que :

« Analyse ce document en détail ».

Limiter la taille des documents envoyés

Lorsque l’IA doit analyser des documents, il est préférable d’envoyer uniquement les parties pertinentes plutôt que l’ensemble du fichier.

Certaines architectures permettent de sélectionner automatiquement les passages les plus utiles.

Définir des limites de réponse

La plupart des plateformes permettent de fixer un nombre maximum de tokens pour les réponses générées.

Cela permet de contrôler la longueur des contenus produits.

Surveiller l’usage

Il est important de suivre régulièrement la consommation de tokens afin d’identifier les usages les plus coûteux.

Certaines plateformes proposent des tableaux de bord permettant d’analyser ces données.

Les tokens : un élément clé pour comprendre l’économie de l’IA

Les tokens sont au cœur du fonctionnement des modèles de langage.

Ils permettent aux systèmes d’intelligence artificielle de comprendre et de générer du texte.

Mais ils constituent également l’unité de mesure utilisée pour facturer de nombreux services d’IA.

Pour les PME, comprendre ce mécanisme est essentiel pour éviter certaines surprises budgétaires.

En adoptant les bonnes pratiques et en optimisant l’utilisation des modèles, les entreprises peuvent profiter des avantages de l’intelligence artificielle tout en maîtrisant leurs coûts.

Et dans un contexte où l’IA devient un outil de plus en plus présent dans les organisations, cette compréhension devient un véritable atout stratégique.