Uber a déjà épuisé son budget IA de l’année en raison de la flambée de l’usage des outils de codage IA

• L’usage des outils de codage IA a tellement augmenté que le budget IA prévu a été entièrement consommé en seulement quelques mois au début de 2026, tandis que les dépenses totales de R&D atteignent 3,4 Md$ (environ 5 000 milliards de wons, +9 % sur un an)
• Les incitations internes et l’exploitation d’un classement basé sur l’usage ont accéléré l’adoption, et Claude Code en particulier a largement dépassé les prévisions internes pour devenir l’outil dominant depuis la fin de l’an dernier
• L’usage de Cursor a stagné, et des essais de OpenAI Codex sont également en préparation afin d’élargir l’éventail des outils
• À l’heure actuelle, environ 11 % des mises à jour du code backend en production sont écrites par des agents IA, avec des applications couvrant l’affectation des véhicules, la tarification et la correction de bugs
• Au-delà des outils d’assistance, Uber veut évoluer vers des agent engineers capables de gérer le codage, les tests et le déploiement, ce qui accroît à la fois la productivité, la transformation du rôle des ingénieurs et la pression sur les coûts

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Extension de l’usage de l’IA et pression sur les coûts

• Chez Uber, l’usage des outils de codage IA a augmenté rapidement, au point d’épuiser en quelques mois au début de 2026 l’ensemble du budget IA prévu
  • Les dépenses de R&D ont augmenté de 9 % en 2025 pour atteindre 3,4 milliards de dollars
  • Ce chiffre devrait continuer à augmenter à l’avenir
• En interne, l’entreprise a activement encouragé les ingénieurs à utiliser des outils comme Claude Code et Cursor, et a également mis en place un classement interne basé sur l’usage
  • Ces incitations ont conduit à une adoption rapide, mais aussi à une hausse des coûts
• Le CTO Praveen Neppalli Naga a indiqué que l’usage de Claude Code d’Anthropic avait notamment dépassé les prévisions internes
  • Claude Code s’est rapidement imposé comme l’outil dominant depuis la fin de l’année dernière
  • À l’inverse, l’usage de Cursor a stagné
• Uber prépare aussi des essais de OpenAI Codex tout en élargissant davantage sa palette d’outils IA
• L’expansion de l’IA agit à la fois comme levier de productivité et comme facteur de hausse des coûts

L’IA prend en charge une part croissante du travail de développement

• Actuellement, environ 11 % des mises à jour du code backend en production chez Uber sont écrites par des agents IA
  • Cette proportion a fortement augmenté en l’espace de quelques mois
  • Ces systèmes sont utilisés pour l’affectation des véhicules, la tarification et la correction de bugs
• À long terme, Uber veut évoluer vers des agent engineers
  • Il ne s’agit plus seulement d’outils d’assistance, mais d’un modèle où des systèmes IA prennent en charge de bout en bout le codage, les tests et le déploiement
  • Cela inclut une structure où d’autres outils IA supervisent ce processus
• Les recrutements n’ont pas encore ralenti
• Mais à mesure que l’IA prend en charge davantage de tâches, la question se pose aussi de savoir jusqu’où le rôle des ingénieurs sera relégué en arrière-plan

[GN⁺]

Commentaires sur Hacker News

• Quand je vois les accroches de résumé de menu sur Uber Eats et autres, j’ai l’impression que le ton sonne complètement faux. Rien que dans l’app, j’ai vu des exemples du genre « Authentic Caribbean Flavours... », tous plus ou moins identiques, et même une absurdité comme « 250,000+ toppings » pour Five Guys. Tout répète des mots comme Authentic ou Rich, sans aucune âme, et c’est souvent inexact. Je ne vois pas du tout en quoi dépenser de l’argent pour ce genre de copy IA fait vraiment vendre davantage. J’ai plutôt l’impression qu’il vaudrait mieux définir clairement la vision produit et laisser les ingénieurs utiliser l’IA de la manière qui leur convient, ce qui serait moins cher et plus efficace

  • À mes yeux, si les avis de vrais utilisateurs sont utiles, c’est justement parce qu’ils peuvent aussi être négatifs. Mais si la plateforme les recouvre avec des résumés, ces signaux négatifs se retrouvent totalement dilués, parce qu’on ne veut pas risquer de mettre les restaurants mal à l’aise
  • L’erreur « 250,000+ toppings » est drôle, mais le reste, franchement, ressemble juste à du copy marketing tout à fait banal. Même si un humain l’avait écrit, ça ne me surprendrait pas spécialement tellement ces formules sont courantes
  • À la lecture, il me semblait que l’article original parlait surtout des dépenses liées aux outils de code comme Claude Code, plus que des textes IA intégrés au produit. Quelle que soit la qualité d’un résumé API d’une ligne, j’ai du mal à croire qu’une boîte comme Uber ait brûlé 3,4 milliards de dollars à cause de ça
  • Pour moi, le problème n’est pas d’avoir investi dans « la mauvaise partie de l’IA », mais simplement dans la mauvaise partie. Ajouter toujours plus de fonctionnalités à coups de milliards ne rendra probablement pas les clients plus enclins à commander plus souvent. Cet argent serait mieux utilisé pour réduire les frais excessifs et éviter que les restaurants ne majorent les prix de 25 % sur les menus
  • L’article lié parlait non pas d’IA pour les fonctionnalités produit, mais de dépassement de budget des outils de code IA, et je trouve ça bien plus intéressant. Si les effets promis par les vendeurs d’IA étaient réels, Uber devrait réduire ses effectifs plutôt que réduire ses outils

• D’après la citation de l’article, le CTO a dit qu’ils étaient « revenus à la phase de conception » à cause de l’explosion de l’usage des outils de code IA, surtout Claude Code, et ma première question, c’est le coût d’utilisation réel. Il présente aussi comme un succès le fait que « 11 % des mises à jour de code backend en production sont écrites par des agents IA », mais c’est difficile d’appeler ça un retour sur investissement en soi. Il manque la qualité du code, l’impact sur la maintenance à long terme et la comparaison avec ce qui aurait été fait sans IA. Au final, je me suis demandé si cet article cherchait à informer ou à faire du hype, et en voyant le texte promotionnel outrancier de Yahoo Finance, j’ai eu ma réponse. Au passage, le filtre uBlock Origin, c’est ||finance.yahoo.com^

  • Seulement 11 % ? C’est aussi ce que je me suis dit. Dans notre projet d’équipe, sur ordre d’en haut, c’est devenu quasiment 100 % généré par des agents de code, et franchement ça me fait un peu peur ; j’espère juste ne plus être là quand tout s’effondrera
  • Moi aussi je trouve que ce type de journalisme façon Yahoo est lamentable. La source d’origine est derrière un paywall donc on ne peut même pas vérifier, et avec ce résumé qui a l’air à moitié écrit par IA et à moitié bâclé, il n’y a absolument aucune valeur

• La formulation du style « ils ont dépensé 3,4 milliards de dollars en IA » ne correspond pas au contenu de l’article. À la lecture, les 3,4 milliards semblent être le budget R&D global de l’entreprise, et l’idée est plutôt que la part réservée à l’IA a déjà été consommée. L’article ne donne aucun chiffre sur les dépenses IA réelles ; ce sont deux choses complètement différentes, et le titre a l’air de pousser volontairement à la confusion

• Je suis surpris d’apprendre qu’en interne ils ont fortement encouragé l’usage d’outils comme Claude Code ou Cursor, au point d’établir même un classement. Dans un système comme ça, on incite pratiquement les développeurs à brûler le plus de tokens possible, donc l’explosion des coûts n’a rien d’étonnant

  • Ça ressemble au cas classique où on ne mesure que des indicateurs d’entrée. Avant déjà, on prenait la taille du budget d’une équipe ou le nombre de personnes sous un manager pour des signes de performance, donc au fond ce n’est pas très nouveau

• On nous dit que l’IA augmente la productivité humaine ; dans ce cas, ces coûts devraient être largement compensés par une hausse du chiffre d’affaires, non ?

  • J’ai de plus en plus l’impression qu’on est face à une sorte de tondeuse industrielle à yacks. On obtiendra peut-être beaucoup de yacks tout luisants, mais le marché pour ce genre de yacks n’est probablement pas si grand, et l’image me semble assez juste
  • La leçon à tirer ici, c’est sans doute qu’il ne faut pas laisser ceux qui vendent les pioches et les pelles décider s’il faut les acheter
  • La vraie question, au fond, c’est l’élasticité de la demande pour le logiciel. Si elle est faible et que baisser les prix n’augmente pas beaucoup la demande, alors si l’IA améliore la productivité des ingénieurs, les entreprises réduiront probablement les effectifs. Si au contraire elle est élevée, elles peuvent embaucher davantage d’ingénieurs, produire plus, baisser les prix et gagner plus

• Je trouve le cadrage de cet article assez trompeur. En réalité, ils n’ont pas dépensé 3,2 milliards de plus ; il s’agit d’une hausse de 9 %, soit grosso modo 300 millions de dollars supplémentaires. Franchement, ce n’est pas une somme si énorme à cette échelle, et lors des anciens cycles de migration vers le cloud ou vers le web, les entreprises dépensaient souvent bien davantage

• 3,4 milliards de dollars en 4,5 mois, ça donne l’impression que cet argent part presque entièrement chez Anthropic. Formulé comme ça, c’est ce qu’on comprend, et comme l’article semble aussi pivoter vers Codex, ça devient encore plus confus

  • Ces 3,4 milliards, ce n’est que le budget R&D total, et l’article omet justement le détail essentiel : combien a réellement été dépensé en IA
  • À l’inverse, je pense que ça pourrait aussi désigner la dépense IA totale, y compris le développement d’IA pour les produits
  • Si je devais résumer mon ressenti en plaisantant, c’est comme si le CEO d’un service de livraison disait que l’IA dévore les tokens, qu’on lui demande combien il en faut, et qu’il réponde qu’il ira simplement en racheter à la boutique de tokens. Au final, on continue juste à nourrir l’IA en tokens pendant que les salariés licenciés pleurent
  • Si c’est comme dans mon entreprise, on commence par signer de gros contrats avec des startups IA âgées de huit mois, puis on se retrouve à utiliser plusieurs boîtes qui ne font en pratique qu’envelopper les modèles des autres. Chaque division veut prouver qu’elle est plus orientée IA que les autres, donc chacune recrute trois entreprises similaires, et quelques ingénieurs internes qui ne maîtrisent pas vraiment le sujet obtiennent même l’autorisation de monter une ferme de serveurs B200. Au final, les gros traitements partent chez Amazon ou Azure via leurs services white-glove, ce qui réduit peut-être la complexité mais fait exploser les coûts à des niveaux astronomiques

• La source d’origine apparente semble être la newsletter Applied AI de The Information

• À lire cet article, on a l’impression que les 3,4 milliards de dollars ont été dépensés entièrement en outillage, alors qu’en réalité on ne sait même pas si cela inclut les salaires ou le matériel. Par exemple, si le département compte entre 5 000 et 6 000 personnes avec un coût annuel de 350 000 dollars par tête, on arrive déjà à environ 2,1 milliards de dollars, ce qui laisse encore une somme énorme. Du coup, on se demande vraiment s’ils envoient 1 milliard de dollars à Anthropic, et l’ensemble paraît trop étrange et trop mal renseigné

• Dans l’ensemble, cet article est tellement flou qu’il ne m’en reste presque rien après lecture. La phrase « ils ont dépensé 3,4 milliards de dollars en R&D et ont déjà épuisé leur budget IA » est ambiguë : parle-t-on du budget des outils de code IA, ou du budget global de développement produit d’Uber ? Plus loin, on lit que les dépenses R&D pour 2025 ont augmenté de 9 % pour atteindre 3,4 milliards de dollars et qu’elles vont encore croître, ce qui rend même le budget 2026 difficile à comprendre. En plus, le CTO dit qu’ils sont « revenus à la phase de conception », tout en expliquant en parallèle que les coûts vont continuer à augmenter, donc on ne sait même pas s’ils reculent ou s’ils accélèrent. Et on ajoute ensuite la phrase selon laquelle « l’IA écrit 11 % des mises à jour du code backend », sans jamais expliquer quel était le budget, s’il a vraiment été dépassé, ni quelles conséquences concrètes cela a eues. Au final, j’ai trouvé cet article vraiment bizarre