Amazon a dépensé 1,8 million de dollars sur Claude : une leçon coûteuse sur la supervision des agents IA

Amazon a récemment tenté d'utiliser Claude Sonnet pour renseigner automatiquement les informations sur les auteurs sur son site web, mais cette tâche en apparence simple a fini par coûter 1,8 million de dollars, dépassant le budget de 860 %, et n'a été découverte qu'après cinq mois, le déploiement ayant finalement échoué. Selon le tarif public d'Anthropic de 3 dollars par million de jetons en entrée et de 15 dollars par million de jetons en sortie, 1,8 million de dollars auraient pu consommer jusqu'à 600 milliards de jetons, soit environ deux fois la taille de l'ensemble du corpus d'entraînement de GPT-3. Cet incident n'est pas isolé ; des cas similaires se sont produits à plusieurs reprises chez Amazon, passant souvent inaperçus pendant de longues périodes. Malgré ces échecs, Amazon poursuit sa campagne d'automatisation agressive, le PDG Andy Jassy ayant annoncé un investissement prévu d'environ 220 milliards de dollars pour 2026, principalement pour AWS, ses puces IA personnalisées et ses infrastructures énergétiques. Au deuxième trimestre 2026, AWS a enregistré des ventes nettes de 42,2 milliards de dollars, en hausse de 37 % sur un an, contribuant à environ 60 % du bénéfice d'exploitation total d'Amazon. Parallèlement, Amazon a supprimé environ 30 000 emplois depuis octobre 2025 et vise à automatiser environ 75 % des opérations d'entrepôt d'ici 2033, ce qui pourrait réduire l'emploi aux États-Unis de plus de 600 000 postes. Des observateurs externes, dont le prix Nobel Daron Acemoglu, avertissent qu'Amazon pourrait devenir un « destructeur net d'emplois ». Le problème des coûts de jetons incontrôlés n'est pas propre à Amazon ; Meta, Uber et d'autres ont également connu des dépassements similaires. Meta a même créé un tableau de bord interne appelé Claudeonomics, qui suit l'utilisation des jetons de 85 000 employés, avec une facture mensuelle équivalente à 221 millions de dollars, ce qui a conduit à des plafonds d'utilisation et à une plateforme de surveillance centralisée. Sam Altman a révélé que les gros utilisateurs internes d'OpenAI consomment jusqu'à 100 milliards de jetons par mois, et qu'un employé a utilisé 210 milliards de jetons en une seule semaine. Une enquête a révélé que seules 26 % des entreprises ont une visibilité complète sur les coûts liés à l'IA. L'article cite également le cas historique de Knight Capital, qui a perdu 440 millions de dollars en 45 minutes en raison d'un système de trading automatisé défectueux, conduisant à son effondrement, comme une mise en garde contre les dangers d'une automatisation non maîtrisée.