La plupart des outils d'IA permettent aux utilisateurs de choisir s'ils souhaitent partager leurs données avec les développeurs, ces dernières étant utilisées pour améliorer les versions futures. Meta, entreprise derrière des plateformes comme Facebook et Instagram, a introduit un nouveau modèle tarifaire pour son modèle d'IA Muse Spark, conçu pour des tâches comme la programmation et d'autres applications basées sur des agents. Ce modèle propose des réductions importantes aux utilisateurs qui acceptent de partager leurs requêtes et les sorties du modèle avec Meta. La réduction est significative, en moyenne d'environ 95 %. Par exemple, 1 million de tokens d'entrée coûtent normalement 1,25 dollar, mais sous le modèle tarifaire des contributeurs, ils coûtent seulement 10 cents. De même, les tokens de sortie, qui coûtent normalement 4,25 dollars par million, coûtent maintenant seulement 20 cents sous le nouveau modèle. Meta a eu des difficultés à collecter les données nécessaires pour former ses modèles d'IA. Cet été, la société a lancé une initiative pour suivre l'utilisation informatique de ses employés, mais le projet a fait face à des critiques internes et a été mis en pause en juin. Lorsqu'on lui a demandé sur le nouveau modèle tarifaire, Meta n'a pas fourni de réponse. Les données des utilisateurs sont essentielles pour améliorer les outils d'IA, particulièrement ceux conçus pour effectuer des tâches complexes comme la programmation. Mario Zechner, développeur d'un outil d'IA open source appelé Pi, a mentionné que les améliorations importantes dans les capacités des agents de programmation entre avril 2025 et octobre 2025 étaient en partie dues aux pratiques de collecte de données par défaut d'un autre modèle d'IA, Claude Code. Alors que les outils d'IA sont de plus en plus utilisés dans des domaines au-delà de l'ingénierie logicielle, leur évaluation et leur amélioration deviennent plus difficiles. Les workflows professionnels impliquent souvent des processus complexes qui laissent peu de traces numériques, rendant difficile pour les développeurs de comprendre comment ces outils sont utilisés. Arvind Narayanan, professeur de sciences informatiques à Princeton, a souligné que beaucoup de grandes entreprises sont réticentes à partager leurs données pour l'entraînement des modèles. Il a noté que malgré la disponibilité de plans plus abordables pour les particuliers, tels que Claude Max et ChatGPT Pro, qui peuvent être jusqu'à 20 fois moins chers, les grandes entreprises préfèrent souvent des plans d'entreprise plus coûteux, basés sur des abonnements. La différence clé, a-t-il dit, réside dans la conservation des données et la gouvernance informatique. En réponse à ces dynamiques, Meta propose aux entreprises des incitations financières pour partager leurs données. Selon le guide tarifaire de Meta, le niveau des contributeurs réduit l'obstacle financier à l'expérimentation et au test des outils d'IA lors de l'utilisation de données acceptables à partager. Narayanan a suggéré que cela pourrait encourager les entreprises à être plus discernantes sur les données qui sont vraiment propriétaires et celles qui peuvent être partagées avec les fournisseurs de modèles d'IA. Cette approche pourrait également augmenter la concurrence entre les laboratoires de recherche d'IA majeurs. Par exemple, Anthropic a récemment lancé de nouveaux modèles avec des coûts réduits pour les tokens en cache, et OpenAI a également introduit des réductions tarifaires significatives pour ses derniers modèles en juillet.