Revolut fait tourner GLM-5.1, un modèle d’IA développé par le laboratoire chinois Z.ai, sur des serveurs dédiés. La banque dit avoir ainsi ramené sa facture d’IA à un dixième de ce qu’elle payait à Anthropic, tout en permettant à ses ingénieurs d’utiliser l’outil sans plafond de consommation. Les chiffres ont été présentés par David Abitbol, responsable des opérations d’IA chez Revolut, lors d’une conférence à New York à la mi-octobre, puis republiée sur YouTube le 29 octobre.
Selon Abitbol, Revolut a mesuré l’effet de ces outils auprès de 2 000 ingénieurs. Début 2025, l’adoption de Gemini aurait réduit de 20 % le temps consacré au code et de 10 % le délai entre la prise en charge d’une fonctionnalité et sa préparation au déploiement. La banque a ensuite testé Claude Code, mais en limitant les dépenses. Abitbol dit que cette étape n’a alors pas eu beaucoup d’effet sur la productivité.
Des serveurs plutôt qu’une facture au token
Le changement principal est économique. Avec des services comme ceux de Google ou d’Anthropic, l’entreprise paie généralement selon le volume de texte traité, mesuré en tokens. GLM est publié avec ses « poids » : les paramètres du modèle peuvent être téléchargés et installés sur les machines de l’entreprise. Revolut a choisi cette formule pour que ses ingénieurs puissent utiliser l’IA sans craindre de faire grimper leur facture.
La banque mobilise 56 puces Nvidia B200. Elle estime le coût moyen à 30 centimes par million de tokens et affirme dépenser au total dix fois moins qu’avec Anthropic. L’usage n’est pas gratuit : Revolut paie ses machines et devra en ajouter si la demande dépasse leur capacité. Abitbol indique que des réglages ont fait passer l’attente avant la première réponse de plus de 10 secondes à 1,6 seconde, alors que le trafic est passé de 3 à plus de 7 requêtes par seconde, avec le même nombre de puces.
Des gains revendiqués, avec des limites
Depuis le passage à GLM-5.1 en avril 2026, Revolut revendique une amélioration de 60 % du temps de code et de 70 % du délai de livraison. La banque ne détaille pas ici la méthode de calcul ni la période de comparaison de ces deux chiffres. Le délai de livraison ayant davantage progressé que le temps de code, Abitbol estime que l’écriture du code n’était pas le principal obstacle. Les ingénieurs utilisent aussi l’IA pour chercher dans leurs courriels et leurs outils internes.
Pour répondre aux questions sur les données, Abitbol précise que Revolut télécharge le modèle et le fait fonctionner sur des serveurs basés aux États-Unis, plutôt que d’utiliser le service de Z.ai en Chine. La banque dit isoler ces assistants, limiter leurs opérations et garder un humain aux commandes. Cette réponse porte sur la circulation des données ; les risques liés au modèle ou au code qu’il produit n’ont pas été abordés. Claude Code, Codex et Gemini restent disponibles pour certains usages.
Pourquoi c'est important
Pour les équipes de développement, ce choix montre qu’un modèle téléchargeable peut remplacer une partie des factures liées à l’usage, à condition de financer et gérer ses propres serveurs. Revolut annonce des économies et des gains de productivité, mais ses chiffres ne suffisent pas à établir que d’autres entreprises obtiendront les mêmes résultats.
