Commentaires : Coca-Cola signe un partenariat à 1 milliard de dollars avec Microsoft pour utiliser ses services IA

Les deux géants américains, Microsoft et Coca-Cola, viennent de signer un partenariat d’ampleur. Et qui va les lier pour plusieurs années.

https://www.clubic.com/actualite-525018-coca-cola-signe-un-partenariat-a-1-milliard-de-dollars-avec-microsoft-pour-utiliser-ses-services-ia.html

Voyons voir :
~ Microsoft 365 Personnel : $70/an/utilisateur
~ Dynamic 365 : $950/an/utilisateur
~ ChatGPT Team : $250/an/utilisateur
=> Coca-Cola a 79 000 employés, donc on arrive à 600 millions de dollars.
~ Service Azure : Qui dans le monde va sur le site web de Coca-Cola, honnêtement ? Pour être large, on va dire 100 millions de dollars pour 5 ans !
=> En total, on arrive à 700 millions de dollars, ce qui nous laisse 400 milliards de dollars !

Cela voudrait dire que Coca-Cola envisage de dépenser presque un demi-milliard de dollars rien qu’en tokens sur OpenAI ? Sachant que l’entrée/sortie est à $20/1M tokens, ça fait BEAUCOUP BEAUCOUP de bordel généré…

+1.

Et on peut aussi supposer que même si seule l’IA générative est mise en avant dans la communication, en réalité il n’y a pas forcément que ça dans le deal… Coca-Cola (qui est loin d’être juste le producteur du Coca-Cola…) est une entreprise qui gère des centaines (milliers ?) d’usines, avec tout le matériel et toute la logistique qui va avec, c’est des domaines où il y a énormément d’applications de l’IA pour optimiser les rendements (maintenance prédictive, optimisation des flux logistiques, optimisation des conditionnements…).

Et même pour la seule IA générative, quand une boîte comme ça investi des millions dans l’IA générative, c’est pas juste pour payer des appels à l’API d’un LLM. Elle achète une solution complète sur mesure, donc un logiciel clés en main développé pour elle et adapté à son besoin. Et ça ça se paye.

D’ailleurs y a même probablement quasiment pas d’API LLM dans l’affaire, parce qu’une boîte comme Coca préfère sans doute avoir sa solution privée, avec un modèle réentrainé avec leurs données et avec peu de risques de fuite.