Revolut divise par dix sa facture d’IA pour coder en remplaçant Claude par un modèle chinois installé chez elle
La néobanque fait tourner le modèle chinois GLM sur ses propres serveurs pour ses développeurs, dix fois moins cher que Claude Code. Ce que ça change.
Quand un forfait mobile passe en illimité, on arrête de compter ses gigas. Revolut a fait la même découverte avec l’intelligence artificielle : quand les jetons, ces morceaux de texte que facture une IA, ne coûtent presque plus rien, les développeurs s’en servent pour tout.
Pourquoi on en parle ? Parce que la néobanque, présente en Belgique, a remplacé l’essentiel de ses outils d’IA payants par un modèle chinois installé sur ses propres serveurs, et que sa facture a fondu d’environ 90 %, selon The Register.
Des factures à 10 000 dollars par mois
David Abitbol, responsable des opérations et de l’infrastructure, a raconté l’histoire en octobre lors de la conférence AI Engineer à New York. Revolut a essayé Gemini début 2025, puis Claude Code début 2026, pour quelque 2 000 ingénieurs. Certains dépensaient 1 000, voire 10 000 dollars par mois, « sans grand retour sur investissement ».
D’où des budgets plafonnés, et des développeurs qui gardaient leurs jetons pour les tâches difficiles (on en avait parlé : ce que coûtent vraiment les jetons de Claude Code).
Un modèle chinois, mais à la maison
La solution s’appelle GLM, un modèle de la société chinoise Z.ai dont les « poids », le cerveau du modèle, sont téléchargeables. Revolut le fait tourner sur 56 cartes Nvidia B200 dans ses propres installations. Coût annoncé : environ un dixième de Claude Code ou de Codex.
Résultat, selon Revolut : du code écrit 60 % plus vite, et surtout des tâches ingrates confiées à l’IA, comme le débogage et les tickets de suivi. GLM ne lit pas les images : pour cela, un aiguillage envoie les demandes vers Gemini ou un modèle d’OpenAI.
Et vos données ?
Les outils décrits servent aux ingénieurs qui écrivent le code de l’application ; la présentation ne parle pas des données des clients. David Abitbol reconnaît que les modèles chinois inquiètent, mais estime que le risque vient surtout des services hébergés en Chine, pas d’un modèle qu’on fait tourner chez soi.
La leçon dépasse Revolut : pour une grande entreprise, l’IA « maison » devient assez bonne et assez bon marché pour concurrencer les abonnements des géants. Les éditeurs qui facturent au jeton ont du souci à se faire.
En bref
- Revolut dit avoir réduit d’environ 90 % le coût de ses outils d’IA pour coder en moins d’un an.
- Elle fait tourner le modèle chinois GLM sur 56 cartes Nvidia B200, sur ses propres serveurs, au lieu de payer principalement Claude Code.
- Selon Revolut, le code est écrit 60 % plus vite et l’IA prend en charge débogage et tickets.
- Ces outils servent aux développeurs ; la présentation ne concerne pas les données des clients.
Sources : The Register, 3 novembre 2026, AI Engineer, présentation de Revolut.
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Le Bien Heureux · Rédaction Capibara · Mercredi 4 novembre 2026