représente une facture à payer. Combien d'argent gaspillé par le raisonnement répétitif de l’IA ? La plupart des workflows orchestrés par les LLM présentent une faille : ils improvisent à chaque étape — à vos frais, à grande échelle et sans aucune garantie. Pega définit la logique en amont, dès la phase de conception, afin d’obtenir des résultats maîtrisés à moindre coût. Calculer votre risque financier Voir la solution en action Le coût caché du raisonnement répété Les workflows des LLM ne se contentent pas d'appeler des agents. Ils repensent tout, à chaque fois. Pour comprendre comment les coûts s'accumulent, voici un aperçu du fonctionnement actuel de la plupart des workflows agentiques — avec leurs défauts. 5 - 20x Chaque workflow exécuté et orchestré par les LLM coûte 5 à 20x plus cher qu’une exécution ciblée de Pega. Et cet écart ne fait qu’augmenter à chaque étape du workflow, à mesure que les fenêtres contextuelles s'allongent et que la consommation de tokens s'accélère. Agents incontrôlés Quand les coûts s'accumulent La plupart des systèmes d'orchestration de l'IA s'appuient sur des grands modèles de langage (LLM) pour gérer les workflows lors de l'exécution. Chaque étape nécessite une inférence pour interpréter le contexte et déterminer la suite, même si la logique reste la même. À mesure que les workflows se développent, les inférences répétées entraînent une augmentation de la consommation de tokens et des coûts. L'approche prévisible de Pega Efficacité et prévisibilité dès la conception Avec la plateforme Pega, le workflow est exécuté selon une orchestration déterministe, en faisant appel aux agents IA de n'importe quelle plateforme pour effectuer des tâches spécifiques, telles que le traitement de documents, la recherche d'informations ou la synthèse de contenu. La logique est définie une seule fois lors de la conception. Les workflows s’exécutent avec efficacité, à chaque fois.
Réinventez dès maintenant vos workflows avec Pega Blueprint. Essayez Blueprint Évaluation réaliste du coût de l'IA Combien
dépensez-vous aujourd'hui ? Pour une estimation rapide, configurez votre scénario de workflow ci-dessous, ou bien passez au mode Avancé pour un contrôle détaillé des coûts et tokens. Estimation simple Options avancées Expert Commencez par un scénario — ou définissez le vôtre ci-dessous Nombre de workflows par mois workflows Nombre total d'étapes par workflow étapes Étapes de l'agent IA étapes agentiques Afficher mes économies annuelles Recalculer mes économies Configuration du workflow Étapes de l'agent IA Nombre total d'étapes du workflow Volume mensuel (dossiers) Par appel d'agent — Étape ciblée Pega Tokens d'entrée (étape Pega) Tokens de sortie (étape Pega) Par étape — Orchestration LLM Développement du contexte / étape Tokens de sortie / étape Coût des tokens (€ par million de tokens) Coût des tokens d'entrée Coût des tokens de sortie Coût de la plateforme Pega Coût par dossier (€) Calculer les économies Recalculer Votre estimation Voici ce que Pega
vous fait économiser. Sans Pega — dépenses annuelles Toutes les étapes envoyées à Claude Sonnet (2,58 €/12,92 € pour 1M) Avec Pega — dépenses annuelles Inclut {platformCost}/dossier (coût de la plateforme Pega) Coût de la plateforme Pega à 0 € — coût des tokens uniquement Économies annuelles estimées Basées sur {volume} workflows/mois · {totalSteps} étapes totales · {agentSteps} étapes agentiques % d'économies Parler à un expert Voir les données Les estimations utilisent le même modèle sous-jacent dans les modes Simple et Avancé : coût Pega = (étapes agentiques × coût des tokens dans le périmètre) + coût de la plateforme ; coût de l'IA native = Σ(étape i) [2 000 + i × développement du contexte par étape] tokens d'entrée + tokens de sortie à chaque étape. Tarif par défaut : Claude Sonnet 2,58 €/M en entrée · 12,92 €/M en sortie. Coût de la plateforme Pega : 0,76 €/dossier. Ce montant correspond à un contrat de 3 ans avec 1 million de dossiers par an. Tous les paramètres sont modifiables en mode avancé. Ces estimations sont données à titre indicatif. Raisonnement répété au fil du temps Pourquoi les coûts
d'orchestration de l'IA native augmentent de manière exponentielle. Les coûts de réflexion de l'orchestration augmentent à chaque étape – et s'accélèrent à mesure que le contexte se développe. L'approche déterministe de Pega en matière de développement et d'orchestration des workflows ne génère pas de tels coûts, ce qui permet de réaliser des économies considérables sur le long terme. Coût cumulé par workflow exécuté — étape par étape 1 000 dossiers par mois · Tarif Claude Sonnet · coûts cumulés à mesure que le contexte s'agrandit Pega (agents déterministes + ciblés) IA native (raisonnement répété à chaque étape) Étape Pega (agents ciblés) Orchestré par LLM Méthode de calcul — hypothèses et méthodologie Modèle complet — hypothèses, calcul des tokens et méthodologie de formule Toutes les valeurs reflètent les données actuellement entrées dans le calculateur. Le calcul s’actualise automatiquement dès que vous modifiez les paramètres ci-dessus. Télécharger le fichier CSV Imprimer / Enregistrer le PDF Hypothèses de départ Résultats calculés Comparaison par exécution. Multipliez par le volume mensuel pour obtenir le coût total. Méthodologie de la formule Remplissez le calculateur ci-dessus et cliquez sur « Afficher mes économies annuelles » pour voir votre estimation. Les tarifs des tokens sont tirés de la documentation de l'API du fournisseur, avril 2026. Les tarifs par défaut sont ceux de Claude Sonnet (2,58 €/M en entrée · 12,92 €/M en sortie). Le coût de l’orchestration de l’IA native modélise le contexte accumulé comme une série arithmétique — le coût évolue de manière quadratique avec la longueur du workflow, et non de façon linéaire. Le coût de Pega ne reflète que les appels ciblés aux LLM, à certaines étapes agentiques, auxquels s'ajoutent les frais optionnels de la plateforme. Toutes les hypothèses sont modifiables. Les estimations sont données à titre indicatif.
Ce calculateur de retour sur investissement fournit uniquement des estimations et a pour but de vous aider à explorer les résultats potentiels sur la base d'informations types. Ces calculs reposent sur des hypothèses et des moyennes qui peuvent différer significativement de votre expérience réelle. Les résultats ne sauraient se substituer à une analyse professionnelle, et Pega ne donne aucune garantie, expresse ou implicite, quant à l'exactitude, l'exhaustivité ou la fiabilité des résultats obtenus. Les performances/coûts passés ou estimés ne constituent pas un indicateur fiable des résultats futurs. Qu'est-ce qu’un « workflow » ?
Il s'agit d'un processus entièrement géré par votre IA : un dossier de service client, une demande de prêt, une demande d'onboarding, ou la revue d’une réclamation.
Estimation rapide : si votre équipe traite environ 200 dossiers par jour, cela représente environ 4 000 par mois. Nombre total d'étapes du début à la fin
Chaque action du workflow compte : consultations de données, décisions, mises à jour de statut, attentes asynchrones et appels aux agents IA. Dans un système d’IA native, l'orchestrateur lit à nouveau l'historique complet à chacune de ces étapes.
Fourchette type : Processus simple ≈ 10–20 · Dossier d'entreprise ≈ 30–60 Étapes nécessitant un jugement de l'IA
Sur l'ensemble des étapes de votre workflow, combien nécessitent réellement un LLM — classification, analyse de documents, rédaction, prise de décision ? Les autres sont gérées de manière déterministe par Pega, pour un coût en tokens quasi nul.
Guide rapide : généralement 20 à 40 % du nombre total d'étapes · Un workflow de 40 étapes peut comporter 10 à 15 véritables étapes agentiques Qu’est-ce qu’une « étape d'agent IA » ? Le nombre d'étapes de votre workflow où un LLM est réellement appelé — décisions, classifications, rédaction. Les étapes ne faisant pas appel à l'IA, telles que les recherches dans la base de données ou les vérifications de règles, ne sont pas prises en compte.
Conseil : si 28 des 40 étapes de votre workflow impliquent un raisonnement de l'IA, indiquez 28. Nombre total d'étapes / Nombre d'étapes agentiques La durée totale de votre workflow, du début à la fin, y compris les étapes hors IA, telles que la récupération de données, l'évaluation des règles et les appels système.
Exemple : un workflow de sinistre peut compter 40 étapes au total, mais seules 28 d'entre elles font appel à un LLM. Combien de dossiers par mois ? Le nombre total d'exécutions de ce workflow au cours d'un mois, tous utilisateurs ou clients confondus.
Estimation rapide : 200 dossiers/jour × 22 jours ouvrés ≈ 4 400/mois. Nombre de tokens d'entrée par appel d'agent Pega Le nombre de tokens envoyés au modèle pour chaque étape ciblée de l'agent Pega. Comme Pega définit le contexte avant l'exécution, celui-ci reste court et figé. Généralement, il ne contient que le prompt de la tâche et les données pertinentes.
Fourchette type : 500-3 000 tokens par appel. Tokens de sortie par appel d'agent Pega Le nombre de tokens que le modèle renvoie pour chaque étape agentique ciblée. Les résultats structurés de Pega sont concis : généralement une classification, une brève décision ou un blob JSON structuré.
Fourchette type : 100-800 tokens par appel. Pourquoi le contexte augmente ? Dans les workflows orchestrés par les LLM, l'historique des conversations avec le modèle s'enrichit à chaque étape : chaque action antérieure, chaque résultat de l'outil et chaque réponse y sont ajoutés. C'est ce qui fait que les coûts s'accumulent.
Exemple : si chaque étape ajoute environ 2 000 tokens d'historique, à l'étape 20, vous envoyez 40 000 tokens rien que pour le contexte. Nombre de tokens de sortie par étape LLM Combien de tokens sont générés par le LLM en réponse à chaque étape d'orchestration. Ce chiffre reste relativement stable à chaque étape, mais chacune de ces étapes a un coût. À l’inverse, avec Pega, seules les étapes agentiques impliquent un coût.
Fourchette type : 200-1 500 tokens par étape. Qu’est-ce que le tarif du token d'entrée ? C'est le montant payé par million de tokens envoyés au modèle (vos prompts, votre contexte, vos données). Les tokens d'entrée sont toujours moins chers que les tokens de sortie.
Tarifs de référence (avril 2026) : GPT-4o ~2,15 € · Claude Sonnet ~2,58 € · Claude Opus ~12,92 € · Haiku ~0,22 € — pour 1 million de tokens. Qu'est-ce que le tarif du token de sortie ? C'est le montant payé pour chaque million de tokens générés par le modèle en réponse. Les tokens de sortie coûtent 3 à 5 fois plus cher que les tokens d’entrée, car la génération de texte nécessite plus de ressources de calcul.
Tarif de référence (avril 2026) : GPT-4o ~8,61 € · Claude Sonnet ~12,92 € · Claude Opus ~64,61 € · Haiku ~1,08 € — pour 1 million de tokens. Coût de la plateforme Pega par dossier Montant lié à la plateforme Pega facturé pour chaque workflow exécuté, en plus du coût brut des tokens du LLM. Cela couvre l'orchestration, la logique de routage, les pistes d'audit et les outils de conformité.
Sélectionnez 0 € si vous souhaitez comparer uniquement les coûts des tokens LLM purs, sans tenir compte des frais de licence de la plateforme. Opérations départementales 10 000 dossiers/mois · case management complexe · 40 étapes au total · 28 étapes agentiques Entreprise 100 000 dossiers/mois · orchestration multi-systèmes · 50 étapes au total · 30 étapes agentiques Volumes à grande échelle 300 000 dossiers/mois · traitement automatisé à grande échelle · 60 étapes au total · 35 étapes agentiques PARAMÈTRE VOTRE VALEUR NOTES WORKFLOW TARIF DES TOKENS PAR APPEL D'AGENT (ÉTAPES CIBLÉES PEGA) ORCHESTRATION LLM (IA NATIVE, PAR ÉTAPE) Étapes d'agent IA Nombre total d'étapes de workflow Volume mensuel Tarif du token d'entrée Tarif du token de sortie Coût de la plateforme Pega Tokens d'entrée / appel Tokens de sortie / appel Développement du contexte / étape Tokens de sortie / étape Étapes où un LLM est vraiment invoqué (Pega uniquement) Toutes les étapes de bout en bout. L’IA native répète le raisonnement à chaque étape Coût évoluant de manière linéaire pour les deux architectures Claude Sonnet ~2,58 € · GPT-4o ~2,15 € · Opus ~12,92 € Généralement 3-5x le tarif d’entrée Licence à l’usage — orchestration déterministe + piste d’audit Prompt système + données de dossier limitées à cette étape uniquement Résultat structuré, classification ou décision succincte Levier clé — l'historique associé s’agrandit de manière exponentielle. Estimation prudente à 2 000 ; la plupart des frameworks se situent souvent entre 4 000 et 8 000 Raisonnement intermédiaire + décision d'étape suivante par appel de l'agent maître MÉTRIQUE PEGA
(DÉTERMINISTIQUE + AGENTS) IA NATIVE
(RAISONNEMENT RÉPÉTÉ À CHAQUE ÉTAPE) ÉCONOMIES AVEC PEGA Tokens d'entrée / exécution Tokens de sortie / exécution Total de tokens / exécution Coût des tokens / exécution Coût de la plateforme / exécution (Pega) Coût global / exécution Coût mensuel Coût annuel Coefficient de coût coût inférieur Coût Pega par exécution = (Étapes agentiques × Tokens d’entrée / 1M × Tarif d’entrée)
+ (Étapes agentiques × Tokens de sortie / 1M × Tarif de sortie)
+ Coût de la plateforme par dossier Seules les étapes agentiques désignées invoquent un LLM. Toutes les autres étapes s'exécutent de manière déterministe, pour un coût en IA quasi nul. Le contexte est limité à chaque appel individuel. Nombre de tokens d'entrée de l'orchestration d’IA native par exécution = Σ (étape i = 0 à N−1) [ 2 000 + i × Développement du contexte par étape ]
= N × 2 000 + Développement du contexte × N × (N−1) / 2 Il s'agit d'une suite arithmétique. Le terme N×(N−1)/2 fait grimper le coût de manière quadratique — et non linéaire — en fonction de la longueur du workflow. Un workflow deux fois plus long coûte environ quatre fois plus cher à orchestrer. À l'étape 20, l'agent maître lit à nouveau l’ensemble des étapes 1 à 19 rien que pour déterminer en quoi doit consister l'étape 20. Coût total de l’IA native par exécution = (Tokens d’entrée d’orchestrateur / 1M × Tarif d’entrée)
+ (étapes totales × Tokens de sortie par étape / 1M × Tarif de sortie)
+ mêmes coûts d’agents ciblés que pour Pega La couche d'orchestration représente un surcoût qui s'ajoute aux appels d'agents communs aux deux architectures. L'écart se creuse à chaque étape ajoutée au workflow. étapes tokens dossiers dossier