60 000 milliards de tokens consommés en un mois. Chez Meta, un classement interne baptisé « Claudeonomics » pousse les 85 000 employés à utiliser le plus d’intelligence artificielle possible, quitte à laisser tourner des agents IA dans le vide pour gonfler leurs chiffres.
Un classement qui transforme l’IA en sport de compétition
Un ingénieur de Meta a créé sur l’intranet de l’entreprise un tableau de bord qui suit la consommation de tokens IA de chaque employé. Les tokens, ces unités de texte que les modèles de langage traitent à chaque requête, sont devenus la nouvelle monnaie de prestige en interne. Le classement, visible par tous, récompense les plus gros consommateurs avec des titres dignes d’un jeu vidéo : « Token Legend », « Model Connoisseur », « Cache Wizard » ou encore « Session Immortal ». Des badges en bronze, argent, or et émeraude complètent le dispositif.
Le top 250 des utilisateurs apparaît en bonne place sur l’intranet. Le premier du classement a englouti 281 milliards de tokens sur un mois. Rapporté aux tarifs publics de Claude (environ 15 dollars par million de tokens), la facture théorique de la consommation globale des employés frôlerait les 900 millions de dollars mensuels, selon The Information. Le chiffre réel est probablement bien inférieur, grâce aux accords que Meta négocie avec ses fournisseurs d’IA. Mais l’ordre de grandeur donne le tournis.
Quand gaspiller de l’IA devient un critère de carrière
Le problème, c’est que ce système pousse certains employés à tricher. Des salariés laissent volontairement des agents IA tourner pendant des heures sans objectif précis, juste pour faire grimper leur compteur. « Tu ne veux pas être celui qui a résolu le problème en deux requêtes quand tous les autres en affichent dix », confie un employé de Meta à The Information. La pression sociale l’emporte sur l’efficacité.
Mark Zuckerberg a mis le feu aux poudres en demandant aux équipes d’ingénierie de restructurer leurs bases de code pour les rendre compatibles avec les agents IA. Un porte-parole de Meta a confirmé la tendance : « C’est de notoriété publique que c’est une priorité. Nous nous concentrons sur l’utilisation de l’IA pour aider les employés dans leur travail quotidien. » Le CTO Andrew Bosworth va plus loin en affirmant qu’un ingénieur dépense l’équivalent de son salaire en tokens et aurait « multiplié sa productivité par dix ». Aucune donnée ne vient étayer cette affirmation.
Le piège du compteur qui tourne
Mesurer la productivité au volume de tokens consommés, c’est comme juger un chauffeur au nombre de litres d’essence brûlés. « Ça vous dit que le moteur tourne, pas si la cargaison avance », résume un analyste de The Decoder. Le risque est double : pousser les employés vers une utilisation artificielle de l’IA, et décourager ceux qui l’utilisent avec parcimonie mais efficacité.
Un employé résume bien le paradoxe : « Il y a une différence entre bien utiliser l’IA et en utiliser beaucoup. » Le classement ne fait aucune distinction. Un développeur qui automatise une tâche critique en trois requêtes sera moins visible qu’un collègue qui envoie cinquante prompts inutiles. Le top consommateur affiche 222,7 milliards de tokens, soit environ 69 700 dollars de dépenses à tarif public. Un autre a dépensé 72 360 dollars sur un seul compte. Des sommes qui feraient tousser n’importe quel directeur financier si elles ne généraient aucun retour mesurable.
Le phénomène a même un nom dans la Silicon Valley : le « tokenmaxxing ». Sur les forums internes et les réseaux sociaux, les développeurs comparent leurs chiffres comme des gamers leurs scores. Un utilisateur a soumis 275 requêtes distinctes en un mois, sans que personne ne vérifie si une seule avait fait avancer un projet.
Une tendance qui dépasse Meta
Meta est devenue en 2026 la première grande entreprise tech à lier formellement les évaluations de performance à l’utilisation de l’IA, rapporte le site spécialisé AI for Automation. L’avancement de carrière dépend désormais en partie de la capacité des salariés à exploiter les outils d’intelligence artificielle. D’autres outils, comme Tokscale, suivent la consommation sur Claude Code, Cursor, Codex et une dizaine d’autres assistants de programmation.
Les employés de la tech ne voient pas tous cette évolution d’un bon oeil. Selon une étude de MetLife, 61 % des salariés s’inquiètent des risques éthiques liés à l’IA, 59 % craignent que l’IA ne supprime des emplois plus vite qu’elle n’en crée, et 24 % se sentent en compétition directe avec la machine. L’écart de perception entre direction et salariés est criant : 91 % des employeurs pensent rémunérer équitablement leurs équipes, contre seulement 65 % des employés qui partagent cet avis.
Les « power users » travaillent moins seuls
Tout n’est pas noir dans ce tableau. Une enquête du cabinet Gensler révèle que les 30 % d’employés qualifiés de « power users » de l’IA passent moins de temps à travailler seuls (37 % contre 42 % pour les autres) et consacrent davantage d’heures à la formation (12 % contre 8 %) et aux échanges entre collègues (11 % contre 9 %). L’IA, dans ces cas, libère du temps pour des activités plus humaines.
Reste une question que ni le classement Claudeonomics, ni les badges « Token Legend » ne tranchent : ce qui compte, c’est ce que l’IA produit, pas combien elle consomme. Le prochain ingénieur licencié chez Meta ne le sera peut-être pas parce qu’il n’a pas assez utilisé l’IA, mais parce qu’il l’a trop utilisée sans rien en tirer. L’évaluation de la productivité IA chez les géants de la tech entre à peine dans sa phase expérimentale, et les premiers indicateurs choisis ressemblent davantage à des vanity metrics qu’à des mesures sérieuses.
