Le S&P 500 termine la semaine quasiment stable, avec un gain d’environ 0,1%, dans une semaine écourtée par le lundi férié de Labor Day et marquée par de fortes variations quotidiennes. L’indice a d’abord souffert en tout début de semaine sous l’effet d’une nouvelle escalade militaire entre les États-Unis et l’Iran, avant de rebondir fortement jeudi grâce à des propos jugés rassurants d’un responsable de la Réserve fédérale sur la trajectoire des taux. Le vendredi a cependant clôturé la semaine sur une note plus prudente après la publication d’un rapport sur l’emploi américain nettement plus solide que prévu.
Cette semaine la newsletter sera un peu spéciale, concentrée sur l’annonce de ChatGPT-6 et de ses implications sur le marché de l’IA.
OpenAI a lancé GPT-6 Astra le 3 septembre 2026, son nouveau modèle phare. Voici les points à retenir :
C’est un vrai changement de génération (pas juste une mise à jour comme GPT-5.5 ou 5.6).
Il est pensé pour l’IA « agentique » : capable de travailler seul sur plusieurs étapes (naviguer un logiciel, coder, se corriger), pas juste répondre à des questions.
Il a été entraîné sur plus de 100 000 puces (GPU) au site Stargate, au Texas, l’entraînement le plus lourd jamais fait par OpenAI.
Prix API : 10 $ le million de tokens en entrée, 50 $ en sortie, soit 2,5 fois plus cher que le modèle précédent (GPT-5.6 Sol).
Au 19ᵉ siècle, un économiste anglais nommé Jevons a remarqué quelque chose d’étonnant : quand les machines à vapeur sont devenues plus efficaces (donc moins gourmandes en charbon par unité de travail), la consommation totale de charbon a augmenté au lieu de baisser. Pourquoi ? Parce que l’efficacité a rendu la machine à vapeur rentable pour plein de nouveaux usages, donc on l’a utilisée beaucoup plus.
C’est exactement ce qui se passe avec l’intelligence artificielle aujourd’hui, et GPT-6 Astra en est une belle démonstration.
Le coût unitaire du token s’effondre, la demande de calcul progresse plus vite encore
Un token est l’unité de base que traite un modèle de langage de type ChatGPT, correspondant approximativement à un fragment de mot. Pour un niveau de qualité donné, son coût a chuté de façon spectaculaire : un modèle de la génération GPT-4 (2023) coûtait environ 20 $ le million de tokens à l’époque, contre moins de 1 $ aujourd’hui pour un niveau de performance équivalent.
Dans le même intervalle, les besoins réels en infrastructure ont pourtant cru à un rythme bien supérieur. La capacité des centres de données exploités par OpenAI est passée de 0,2 gigawatt (GW, unité de puissance électrique) en 2023 à 1,9 GW en 2025, soit une multiplication par près de dix en deux ans.
Cela s’explique par le fait que le nombre de tokens générés a explosé comme vous pouvez le voir ci-dessous (source : tokenperday.com) :
L’IA agentique comme moteur structurel de cette hausse
GPT-6 Astra ne se limite pas à répondre à des requêtes ponctuelles. Il est conçu pour exécuter des tâches sur plusieurs étapes de façon autonome : naviguer dans une interface, produire du code, vérifier le résultat, recommencer si nécessaire. Chaque tâche de ce type déclenche entre 10 et 20 appels successifs au modèle, contre un seul pour une requête conversationnelle classique. Selon une analyse de Gartner, les workflows agentiques consomment ainsi entre 5 et 30 fois plus de tokens qu’une requête générative standard.
C’est précisément le mécanisme du paradoxe de Jevons appliqué à l’IA : la baisse du coût unitaire ne réduit pas la dépense globale, elle élargit le périmètre des tâches que l’on confie au modèle, ce qui alimente une hausse de la demande de calcul supérieure à la baisse de prix elle-même.
Pourquoi le segment le plus performant du marché reste durablement onéreux
Si le coût moyen du marché diminue dans la durée, le prix du modèle le plus performant du moment, lui, ne baisse jamais de façon durable. GPT-6 Astra est facturé 2,5 fois plus cher que son prédécesseur, précisément parce qu’il nécessite davantage de calcul pour produire chaque token. Chaque nouvelle génération de modèle de pointe relève ainsi le plafond tarifaire du segment haut de gamme.
Ci-dessous le graphique qui montre le prix moyen des modèles d’IA les plus puissants, qui a grimpé d’environ 1,3 $ à plus de 2,3 $ le million de tokens entre janvier et août 2026, avec un pic marqué en juillet, illustrant la hausse continue du plafond de prix au sommet du marché :
Ce graphique constitue une confirmation chiffrée directe du phénomène de Jevons pour l’IA. Alors que le coût moyen du marché diminue sur la durée, le segment de pointe, où se situent à la fois GPT-6 Astra et Claude Fable 5.1 (tous deux à 10 $/50 $ par million de tokens), continue de progresser.
Deux dynamiques opposées se conjuguent, conformément au mécanisme décrit par Jevons :
Le coût unitaire diminue, ce qui élargit continuellement le champ des usages rentables de l’IA.
Le volume consommé progresse plus vite encore, sous l’effet conjugué de nouveaux usages et de workflows agentiques structurellement plus gourmands en tokens.
Le segment de pointe reste onéreux, chaque nouveau modèle de référence, tel que GPT-6 Astra, redéfinissant le plafond de prix à la hausse.
La trajectoire qui se dessine n’est donc pas celle d’une intelligence artificielle « de moins en moins coûteuse » au sens absolu. C’est celle d’une IA de moins en moins coûteuse à qualité constante, mais dont la dépense totale, ainsi que les besoins en puces et en électricité qui la sous-tendent, continuent de croître, précisément parce que la demande qu’elle suscite ne cesse de s’étendre.
Ce phénomène est fondamental à comprendre pour investir dans l’IA. Et c’est pourquoi nous continuons d’être investis dans les meilleures sociétés selon nous pour profiter de ces besoins de calculs toujours plus importants !
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