Revolut vire Claude Code pour une IA chinoise et divise ses coûts par dix

La fintech britannique Revolut affirme avoir réduit d’environ 90 % sa facture d’IA de codage en moins d’un an, en remplaçant les outils commerciaux comme Claude Code, l’assistant de programmation d’Anthropic, par un modèle chinois hébergé sur ses propres serveurs.

David Abitbol, qui dirige l’infrastructure de la banque en ligne, a raconté la bascule lors d’une conférence à New York. Ses 2 000 ingénieurs sont passés de Gemini début 2025 à Claude Code début 2026, avant d’adopter GLM, un modèle ouvert développé par le chinois Z.ai et utilisé aujourd’hui en version 5.3.

Le calcul est vite fait. Auto-hébergé, GLM revient à 0,30 dollar le million de tokens, ces unités de texte que les fournisseurs d’IA facturent à la consommation, soit à peu près dix fois moins que Claude Code ou que Codex, son équivalent chez OpenAI. Certains développeurs coûtaient jusqu’à 10 000 dollars par mois, pour un retour jugé décevant en interne.

Le tout tourne sur 56 cartes graphiques Nvidia B200 installées chez Revolut. Plutôt que d’empiler les cartes, les équipes ont surtout gratté de la performance avec des réglages fins, comme la compression du modèle ou la séparation des différentes phases de calcul.

Côté performances, la première réponse tombe en moins de 3 secondes et le système sort environ 200 tokens par seconde, et même 800 le soir quand les bureaux se vident. Au-delà de 5 secondes d’attente, les plaintes pleuvent en interne.

La vraie surprise est ailleurs en fait. Les plus gros gains ne viennent pas de l’écriture de code mais du débogage et du traitement des tickets Jira et Confluence, ces outils de suivi de projet que tout le monde adore détester. Le temps de codage se serait quand même amélioré de 60 %.

Et puis il y a l’effet psychologique. Avec des tokens illimités en interne, les ingénieurs ne rationnent plus leurs requêtes pour tenir le budget du trimestre, et la facture ne réserve plus de mauvaise surprise en fin de mois. Les modèles commerciaux restent accessibles pour les cas particuliers, les tâches visuelles partent par exemple chez Gemini.

Un modèle chinois au coeur d’une banque, la question fâche forcément. Abitbol balaie. Hébergés en local ou sur un cloud régional, les poids du modèle ne font selon lui courir aucun risque, le danger serait plutôt de passer par des API hébergées on ne sait où.

Les fenêtres d’un million de tokens que vendent les gros acteurs du secteur sont à ses yeux “une arnaque”, 256 000 suffisent largement à coder. Tout le marché vend exactement l’inverse depuis deux ans.

Source :

Theregister