Revolut bascule vers un modèle IA ouvert pour ses développeurs

Revolut dit avoir changé d’échelle dans l’usage de l’IA pour ses développeurs en basculant vers GLM-5.1, un modèle open-weight du laboratoire chinois Z.ai exécuté sur ses propres serveurs. La banque en ligne européenne affirme avoir réduit de 60 % le temps consacré au code et de 70 % les délais de livraison, tout en abaissant sa facture d’IA à un dixième de ce qu’elle versait auparavant à Anthropic. Le signal est double : les gains de productivité existent, mais le vrai sujet devient aussi l’infrastructure, le contrôle des données et le coût réel de l’IA en entreprise.

Une facture d’IA qui ne se paie plus à la requête

Le basculement de Revolut vers GLM-5.1 raconte surtout un changement de modèle économique. Là où des services comme Claude, Gemini ou d’autres modèles commerciaux sont souvent facturés au volume de tokens, la banque a choisi un modèle open-weight qu’elle installe elle-même sur des machines dédiées. Autrement dit, elle paie désormais des serveurs plutôt qu’un usage variable. Le modèle n’est pas gratuit pour autant : David Abitbol, responsable des opérations d’IA chez Revolut, évoque 56 puces Nvidia B200 et un coût moyen de 30 centimes par million de tokens.

Ce choix n’a rien d’anecdotique pour les directions techniques. Une tarification à l’usage peut vite grimper quand les équipes adoptent massivement les assistants de code. Revolut dit avoir vu certains ingénieurs dépenser 1 000, puis 10 000 dollars par mois sur Claude Code, sans retour jugé satisfaisant. En passant à une capacité interne, la banque s’offre des tokens illimités pour ses ingénieurs — ou presque, car il faut toujours dimensionner la machine quand la demande monte. La liberté d’usage a son prix, mais elle est plus lisible. Et, pour une équipe produit, le budget qui arrête de fondre comme un glaçon sur un radiateur a souvent un certain charme.

Pourquoi GLM-5.1 a davantage compté que Gemini ou Claude Code ?

Selon David Abitbol, Revolut a d’abord vu des gains avec Gemini en début 2025, avec 20 % de temps de code en moins et 10 % de délai de livraison gagné. Puis la banque a testé Claude Code, sans grand effet à l’époque. Le vrai saut serait venu en avril 2026, lors du passage à GLM-5.1, un modèle utilisable sans limite de tokens selon la présentation donnée à New York mi-octobre, puis republíée sur YouTube le 29 octobre.

La progression la plus parlante ne serait d’ailleurs pas le code lui-même, mais le délai de livraison, c’est-à-dire le temps entre la prise en charge d’une fonctionnalité et son déploiement. Revolut en tire une conclusion assez nette : le code n’était pas le principal goulot d’étranglement. Une fois la contrainte budgétaire levée, les ingénieurs auraient aussi confié à l’IA des tâches périphériques, comme fouiller dans leur messagerie ou dans leurs outils internes. Le modèle ouvert ne sert donc pas seulement à écrire plus vite ; il élargit aussi ce qu’une équipe accepte de déléguer.

La question des données reste sous surveillance

Revolut insiste sur un point sensible : ses données resteraient dans des environnements protégés et conformes aux exigences européennes. David Abitbol a précisé devant son public américain que les ingénieurs ne passent pas par un service qui envoie les requêtes en Chine ; ils téléchargent simplement les poids du modèle pour les installer sur un service basé aux États-Unis. Selon lui, il n’y a pas de problème tant que les données restent dans l’Union européenne ou dans des pays jugés équivalents sur la protection des données.

La banque dit aussi faire tourner ces assistants dans un environnement isolé, avec des opérations définies à l’avance et un humain aux commandes. Cette réponse rassure sur la circulation des données, mais elle ne couvre pas tout : les risques liés au modèle lui-même, ni ceux du code qu’il génère, n’ont pas été détaillés. Dans ce contexte, Revolut joue la carte du pragmatisme réglementaire. Elle ne renonce pas aux modèles américains pour autant : Claude Code, Codex et Gemini restent disponibles pour certains usages, même si les modèles ouverts sont devenus prioritaires.

Ce que ce choix dit du marché de l’IA en entreprise

La décision de Revolut compte au-delà de son propre service informatique. Elle confirme qu’un modèle open-weight peut séduire une entreprise régulée quand il promet à la fois contrôle, coût prévisible et productivité. Elle montre aussi que l’IA d’entreprise n’est pas seulement une affaire de performances brutes. Le débat porte désormais sur la facture, la souveraineté opérationnelle et la façon de garder la main sur les données sans brider les usages.

Reste une limite importante : Revolut ne détaille pas les risques spécifiques du modèle chinois Z.ai ni les éventuels arbitrages de sécurité qui accompagnent son adoption. Ce silence n’est pas rare dans les démonstrations publiques, mais il laisse une zone grise. Pour l’heure, la banque met surtout en avant un constat simple : quand les ingénieurs ne regardent plus leur consommation de tokens à chaque clic, ils utilisent davantage l’IA. Et, visiblement, ils ne s’en servent pas seulement pour coder plus vite.