« Utiliser l’IA sans culpabiliser » : Revolut dévoile les dessous de sa bascule vers un modèle chinois

La banque en ligne européenne fait tourner GLM, un modèle ouvert conçu en Chine, sur des serveurs dédiés. Elle affirme avoir divisé sa facture d’IA par dix tout en livrant plus vite.

La conférence se tenait à la mi-octobre à New York, mais son écho n’est venu qu’avec sa republication sur YouTube, le 29 octobre.

Lors d’une présentation d’une dizaine de minutes, David Abitbol, responsable des opérations d’IA chez Revolut, a dévoilé les dessous de la stratégie de la banque en ligne européenne en matière d’IA pour ses développeurs. Le tout, appuyé sur des données recueillies auprès de 2 000 ingénieurs pour mesurer l’effet de ces outils sur le temps de développement et les délais de livraison.

Une stratégie qui semble avoir connu plusieurs phases au cours des deux dernières années. David Abitbol explique notamment que, début 2025, l’arrivée de Gemini avait réduit de 20 % le temps passé à coder et de 10 % le délai de livraison, c’est-à-dire la durée entre la prise en charge d’une fonctionnalité et le moment où elle est prête à être déployée.

Par la suite, Revolut s’est davantage tourné vers Claude Code, l’assistant d’Anthropic, mais avec des plafonds de dépense stricts. « Nous voyions des ingénieurs dépenser 1 000, 10 000 par mois, sans grand retour sur investissement », explique le dirigeant.

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Mais alors que Claude Code « n’a pas eu tellement d’impact à l’époque », selon David Abitbol, les chiffres de productivité auraient bondi en avril 2026, au moment du passage à GLM-5.1, utilisable sans limite de tokens. Revolut revendique désormais une amélioration de 60 % sur le temps de code et de 70 % sur le délai de livraison.

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Revolut paie désormais des machines plutôt qu’un usage

Au-delà des questions de capacité de l’outil, c’est surtout un autre modèle économique que semble plébisciter la banque européenne.

Alors que les modèles de Google ou d’Anthropic sont généralement facturés selon le volume de tokens, GLM, développé par le laboratoire chinois Z.ai et publié en open-weight, offre une autre option. Chacun peut télécharger ses poids, comprenez les paramètres qui constituent le modèle, et les installer sur les machines de son choix. Pour Revolut, l’objectif était d’offrir aux ingénieurs des tokens illimités afin qu’ils puissent « utiliser l’IA sans culpabiliser », pour une fraction du coût, a expliqué David Abitbol.

La banque européenne mobilise ainsi 56 puces Nvidia B200 pour servir ses ingénieurs, qui peuvent utiliser l’outil sans compter puisque la facturation ne dépend plus de leur consommation. L’usage n’est pas gratuit pour autant, car l’entreprise doit payer ces machines, et en ajouter si la demande finit par dépasser leur capacité. Le responsable avance un coût moyen de 30 centimes par million de tokens et une dépense totale équivalant à un dixième de ce que l’entreprise versait à Anthropic.

David Abitbol reconnaît tout de même que l’installation ne s’est pas faite comme une lettre à la poste. Il a fallu de longs réglages pour faire passer le temps d’attente avant le début de la réponse de plus de 10 secondes à 1,6 seconde, sur le même nombre de puces et alors que la demande grimpait de 3 à plus de 7 requêtes par seconde.

Le code n’était pas le principal frein

David Abitbol a aussi profité de cette prise de parole pour répondre à la méfiance qui entoure les modèles chinois. « Vous ne passez pas par le service qui mène en Chine, vous récupérez simplement les poids pour les installer sur un service basé aux États-Unis », a-t-il expliqué devant son public américain.

Selon lui, il n’y a pas de problème tant que les données restent dans l’Union européenne ou dans des pays dont la protection des données est jugée équivalente aux règles du continent.

Pour rassurer ses régulateurs, Revolut assure aussi faire travailler ces assistants dans un environnement isolé, où les opérations autorisées sont définies à l’avance et où un humain reste aux commandes. Sa réponse porte toutefois sur la circulation des données, et il n’a pas abordé les risques liés au modèle lui-même ou au code qu’il produit.

Le délai de livraison ayant davantage progressé que le temps de code, Revolut en conclut que l’écriture du code n’était pas le principal goulot d’étranglement. Libérés de la crainte d’épuiser leur budget, les ingénieurs confient aussi à l’IA des tâches annexes, comme fouiller dans leur messagerie ou leurs outils internes.

Revolut ne renonce pas pour autant aux modèles américains. Les modèles ouverts sont devenus sa priorité, mais David Abitbol précise que Claude Code, Codex et Gemini restent disponibles pour certains usages.

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