Revolut affirme avoir réduit d'environ 90 % le coût d'inférence de l'IA pour programmer en moins d'un an, en faisant d'un modèle ouvert auto-hébergé l'option par défaut pour environ 2 000 ingénieurs, plutôt que de dépendre surtout de services commerciaux comme Claude Code et Codex. Les chiffres ont été présentés par David Abitbol, responsable des opérations et de l'infrastructure IA de la fintech, lors de la conférence AI Engineer à New York en octobre, puis relayés par The Register le 3 novembre.
Avant ce changement, l'entreprise utilisait Gemini début 2025 puis Claude Code début 2026, avec des budgets stricts par ingénieur. Selon Abitbol, certains professionnels coûtaient entre 1 000 et 10 000 dollars par mois sans retour proportionnel, ce qui poussait l'équipe à rationner les tokens. Le tournant est venu avec GLM, un modèle à poids ouverts du chinois Z.ai : d'abord GLM-5.1, puis GLM-5.3, servi sur 56 GPU Nvidia B200, soit l'équivalent de sept systèmes DGX B200 à huit GPU.
Le coût annoncé est d'environ 0,30 dollar par million de tokens d'entrée et de sortie, soit à peu près un dixième du coût de Codex ou de Claude Code, selon l'entreprise. GLM-5.3 compte environ 754 milliards de paramètres au total, dont 40 milliards activés par token, et exige environ 380 Go de mémoire GPU pour ses poids, plus 6 à 26 Go par utilisateur pour le contexte. Revolut fait aussi état d'une amélioration d'environ 60 % du temps de codage et de 70 % du délai de livraison d'une tâche.
Il s'agit de chiffres propres à Revolut, présentés lors d'une conférence, sans vérification indépendante publiée. La comparaison n'isole pas le changement de modèle d'autres facteurs, comme la fin du rationnement des tokens, et le chiffre de 90 % n'inclut pas, selon la couverture, les coûts de cloud, de personnel et de supervision. Les modèles frontières restent l'exception pour les travaux les plus difficiles, les tâches d'image sont orientées vers des modèles comme Gemini ou GPT, et les agents fonctionnent dans un bac à sable, avec approbation humaine.
Abitbol a aussi évoqué les inquiétudes liées à un modèle chinois dans une banque réglementée, en affirmant que Revolut n'utilise que les poids ouverts, exécutés sur sa propre infrastructure aux États-Unis, et non via le service hébergé de Z.ai. Le message pour le marché est direct : pour le travail routinier à fort volume, un modèle assez bon et bon marché commence à l'emporter sur l'abonnement coûteux.
Fontes: The Register; Dealroom; FourWeekMBA.
Crédit image : système Nvidia DGX B200 (via Colfax International). L'image illustre le type de système équivalent, en nombre de GPU, à celui utilisé par Revolut, et non une photo de son installation.
Transparence : cet article a été produit avec l'aide de l'intelligence artificielle, à partir du recoupement de publications publiques et de sources internet, dont la couverture originale de l'affaire. Consultez les sources originales pour vérifier les détails.
Muse
