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Les agences commencent non seulement à contrôler leurs coûts d'IA, mais aussi à les refacturer à leurs clients. Digiday rapporte le 17 septembre 2026 que la hausse des abonnements aux outils et des coûts de tokens liés à l'usage modifie la logique traditionnelle des budgets technologiques et des honoraires d'agence.
Cela complète une tendance déjà visible avec les agents autonomes de médias et de marketing : pour faire passer l'IA à l'échelle, il ne suffit pas de meilleurs modèles. Il faut des budgets, de la journalisation, un routage entre modèles et des règles claires sur la personne qui paie l'usage.
Mise à jour : les coûts de l'IA glissent vers les modèles clients
Chez Markacy, selon Digiday, les coûts concernent surtout les accès Enterprise à Claude ainsi que des accès supplémentaires à ChatGPT. Crispin utilise, d'après son Chief Transformation Officer, environ 100 outils d'IA Enterprise pour des tâches allant de la planification média à l'écoute sociale et à la recherche d'influenceurs. Beaucoup de contrats sont structurés en redevances annuelles fixes afin de limiter les variations mensuelles.
Dept utilise notamment Claude, ChatGPT et des offres Google. C'est là que naissent les plus gros coûts de tokens. Selon l'entreprise, le coût total de l'IA reste toutefois inférieur à un pourcentage à deux chiffres du budget ; les coûts de personnel demeurent nettement plus élevés.
La nouveauté tient surtout à la question de la refacturation. Phil Angelastro, CFO d'Omnicom, a déclaré lors de la conférence Goldman Sachs que le groupe met en place un modèle pour mesurer et piloter les coûts de tokens et obtenir le remboursement des coûts supplémentaires. À long terme, il anticipe un glissement plus marqué vers des modèles de rémunération fondés sur les résultats.
Un autre représentant d'agence, non nommé, a indiqué à Digiday que son entreprise teste deux variantes : des coûts de tokens facturés comme poste « matériel » distinct à côté du travail humain, ou intégrés dans des honoraires combinés. Pour les clients, cela rend plus concrète la question contractuelle que nous avons déjà abordée à propos des clauses IA dans les contrats d'agence.
Les journaux d'audit doivent rendre les décisions autonomes traçables
Dès le début de septembre, plusieurs agences avaient décrit des mécanismes de contrôle supplémentaires pour les agents IA dans l'achat média. Rise, agence du groupe Quad, utilise selon Digiday une fonction de journal d'audit de PubMatic. Elle permet de reconstituer quelle modification un agent a effectuée et pourquoi il s'est écarté du brief ou des paramètres initiaux.
PubMatic avait présenté en août l'architecture de gouvernance sous-jacente. Des garde-fous et des pistes d'audit doivent permettre aux acheteurs de contrôler les actions que les systèmes autonomes exécutent réellement.
Cela complète une tendance que nous observons déjà avec l'IA dans l'achat média et l'automatisation des plateformes : plus les décisions sont automatisées, plus il devient important de contrôler de façon indépendante la logique décisionnelle.
Les budgets de tokens deviennent un levier de coût
D'autres agences agissent directement sur la consommation. Brainlabs attribue, selon une enquête antérieure de Digiday, des tokens d'IA par paliers et examine les contingents supplémentaires. PMG travaille avec des limites quotidiennes. Dept utilise en outre une « AI Gateway » centrale qui peut orienter les requêtes vers les modèles adaptés selon des critères de coût, de performance ou juridiques.
La situation actuelle des budgets d'agence montre pourquoi ces systèmes gagnent en importance. Aux abonnements logiciels classiques s'ajoutent de plus en plus de coûts liés à la consommation, tandis que plusieurs modèles doivent rester disponibles pour différents clients et différentes tâches. Sans vue centralisée sur l'usage et son utilité, on risque une pile de petits postes de coûts difficiles à attribuer.
Pour les équipes qui construisent des workflows agentiques, un bon prompting ne suffit donc pas. Il faut des plafonds budgétaires, de la journalisation, un routage entre modèles, des analyses d'usage et des limites d'approbation. Des questions de gouvernance similaires se posent pour les MCP des réseaux sociaux et les assistants IA.
Ce que les annonceurs devraient vérifier dans les offres d'agence
Pour les clients, il devient important de savoir comment l'usage de l'IA est calculé. Un poste distinct pour les tokens peut être transparent, mais il n'est utile que si l'on sait quels modèles et quelles tâches il recouvre. Un forfait apporte davantage de prévisibilité, mais peut masquer l'usage réel. Les modèles fondés sur les résultats déplacent quant à eux la discussion du temps de travail et des tokens vers le résultat, à condition de disposer d'indicateurs fiables.
Quel que soit le modèle, les agences devraient pouvoir expliquer quels outils elles utilisent, comment elles limitent les coûts et quel travail reste vérifié par des humains. La tendance de fond n'est donc pas un simple remplacement du personnel par l'IA. La prestation d'agence reçoit plutôt une couche supplémentaire de coûts d'infrastructure variables, qui doit être gérée sur le plan économique et contractuel.