IA : que mesure vraiment la « demi-vie » de six semaines de Vercel ?

Vercel observe une forte rotation des modèles utilisés par les équipes passant par AI Gateway. Ses chiffres décrivent l’adoption sur une plateforme, pas une péremption technique au bout de six semaines.

Sur AI Gateway, les équipes réallouent rapidement leurs requêtes entre modèles d’IA. L’édition de novembre 2026 du Production Index de Vercel décrit cette rotation à partir du trafic de sa plateforme en octobre. Sa formule de « demi-vie » de six semaines parle des usages observés, et non de modèles qui cesseraient de fonctionner à une date fixe.

Le mot « demi-vie », repris par Vercel, donne une formule frappante à une mesure d’adoption. Il ne signifie pas qu’un modèle cesse de fonctionner au bout de six semaines. Pour comprendre ce que le chiffre révèle, il faut regarder qui est compté, comment les versions sont distinguées et ce que les équipes continuent d’utiliser après leur changement de modèle principal.

Une photographie du trafic d’un intermédiaire

AI Gateway sert d’intermédiaire entre les applications et les fournisseurs de modèles. Vercel indique que plus de 100 000 milliards de jetons, unités utilisées pour compter le contenu traité par les modèles, y transitent chaque mois. Son rapport agrège le trafic anonymisé de la plateforme jusqu’en octobre 2026. Il offre donc une vue sur les équipes qui passent par cet outil, et non un recensement de l’ensemble du marché de l’IA.

Le rapport mesure l’âge d’une version à partir du premier jour où elle est apparue sur AI Gateway. Une version est ainsi comptée séparément d’une autre version de la même famille. Cette horloge décrit sa présence dans la plateforme, pas nécessairement la date de lancement public du modèle par son laboratoire.

En octobre, plus de la moitié des requêtes adressées aux modèles de langage sur AI Gateway concernaient des versions présentes depuis moins de 60 jours. Avant septembre, cette proportion n’avait jamais dépassé trois sur dix, selon Vercel. Le chiffre indique que les versions récentes occupent une grande place dans le trafic observé. Il ne démontre pas, à lui seul, qu’elles répondent mieux aux tâches demandées.

Ce que mesure la « demi-vie » de six semaines

Une autre statistique suit les équipes après le pic d’utilisation d’une version. Dans le mois qui suit ce pic, trois équipes sur quatre qui l’utilisaient ne l’utilisent plus, rapporte Vercel. Elles peuvent s’être tournées vers une version plus récente, vers un autre laboratoire, ou vers une autre option disponible. Le rapport précise que la plupart de ces équipes restent sur AI Gateway : elles ne disparaissent donc pas de l’échantillon au moment où elles changent de modèle.

Le rapport situe le pic d’utilisation d’une version typique dans le mois suivant son arrivée. La rotation mesurée ensuite renseigne sur le renouvellement des usages ; elle n’établit pas une perte de performance technique de cette version.

Le chiffre des changements de modèle principal porte sur un groupe différent. Vercel a comparé les équipes ayant traité au moins 10 millions de jetons en septembre et en octobre, et désigne comme modèle principal celui qui reçoit le plus de jetons. Dans ce sous-ensemble, environ la moitié a changé de modèle principal entre les deux mois. Parmi ces équipes ayant changé, quatre sur cinq sont passées à une version plus récente et six sur dix à un autre laboratoire. Ces proportions ne décrivent donc pas toutes les équipes ni exactement le même phénomène que la sortie d’une version après son pic.

Changer de favori ne signifie pas tout abandonner

L’usage des anciennes versions persiste en parallèle. Parmi les équipes qui traitent au moins 10 millions de jetons par mois, sept sur dix ont encore utilisé en octobre au moins un modèle apparu sur AI Gateway dix mois ou plus auparavant. Pour l’équipe typique de ce groupe, toutefois, ce modèle ancien représentait moins de 3 % des jetons traités.

La distinction est importante : une version peut rester techniquement accessible et apparaître dans l’activité d’une équipe sans conserver une place importante dans son trafic. Un choix principal peut évoluer tandis que certains usages secondaires restent en place. Pour une organisation, cette coexistence peut correspondre à des applications différentes ou à des fonctions qui n’ont pas toutes été déplacées au même rythme ; les données publiées ne permettent pas d’attribuer une motivation précise à chaque changement.

Le rapport montre aussi que l’adoption ne se limite pas à la génération de texte. Les modèles de décision classent, évaluent ou choisissent entre des options plutôt que de produire une réponse rédigée. Ils représentaient 26 % des requêtes d’AI Gateway en octobre, mais seulement 0,53 % des dépenses estimées. Près d’un tiers des équipes payantes de la plateforme en a utilisé au moins un pendant le mois. La part des requêtes ne signifie donc pas qu’un tiers des tâches ou des dépenses leur revient : les équipes peuvent en envoyer beaucoup parce que ces réponses sont courtes et portent sur des opérations ciblées.

Pour les équipes, la nouveauté crée un travail de sélection

Cette rotation rend plus visible le travail qui entoure l’adoption : déterminer quelle version convient à chaque tâche, vérifier le résultat dans le produit concerné, puis décider si le gain justifie un changement. Les données de Vercel décrivent des mouvements de trafic, pas leurs causes. Elles ne disent pas si une équipe a changé pour améliorer la qualité, réduire la latence, maîtriser un coût ou répondre à une autre contrainte.

Vercel estime les dépenses à partir des prix catalogue publiés, qui peuvent différer des factures réelles. Le rapport ne fournit donc pas une mesure directe du coût effectivement payé par chaque organisation. Et puisque l’opérateur de la passerelle observe les modèles disponibles sur son propre service, ses chiffres sont utiles pour comprendre les usages de ses clients, mais ne constituent pas un classement universel des modèles.

Il faut enfin distinguer cette mobilité volontaire des retraits décidés par les fournisseurs. OpenAI, par exemple, définit la dépréciation comme le processus menant au retrait d’un modèle ou d’un point d’accès ; une fois la date d’arrêt atteinte, le service concerné n’est plus accessible. La documentation prévoit une notification des clients et un calendrier de retrait. Ce processus est distinct du choix d’une équipe de faire passer ses requêtes ailleurs.

Pour une équipe professionnelle, la question est de vérifier ce qu’une migration change dans son application : qualité des réponses, temps d’attente et coût effectif. Le mouvement de trafic observé par Vercel invite à examiner ces choix ; il ne dispense pas d’évaluer leurs résultats tâche par tâche.