Ses ingénieurs dépensaient jusqu'à 10 000 dollars d'IA par mois. Revolut a repris la main et divisé la facture par dix. Pour comprendre cette histoire, il faut remonter à 2015, lorsque Nik Storonsky et Vlad Yatsenko fondent Revolut à Londres.
Au départ, l'application sert surtout à payer à l'étranger sans frais de change.
Dix ans plus tard, elle compte plus de 70 millions de clients, et en juillet 2026, elle est valorisée 115 milliards de dollars, ce qui la place parmi les fintechs les plus puissantes d'Europe.
Début 2025, comme beaucoup d'entreprises de la tech, Revolut met l'IA entre les mains de ses développeurs, avec Gemini, de Google.
Début 2026, elle passe à la vitesse supérieure et déploie Claude Code, l'assistant de programmation d'Anthropic, auprès d'environ 2 000 ingénieurs.
Et c'est là que le problème apparaît.
Ces outils se paient au volume de texte traité, et certains ingénieurs consomment pour 1 000 dollars par mois, d'autres pour 10 000, sans que le gain soit évident.
Revolut impose alors des budgets stricts à chacun.
Mais un outil que l'on doit rationner ne transforme pas une équipe : on hésite, on compte, on garde l'IA pour les grandes occasions.
C'est dans ce contexte que l'équipe de David Abitbol, chargé des opérations et de l'infrastructure de l'IA, prend une décision radicale.
Plutôt que de louer l'intelligence d'un autre à chaque requête, Revolut va la faire tourner sur ses propres machines.
Elle choisit GLM, un modèle dit « ouvert », conçu par le laboratoire chinois Z.ai : ses fichiers sont publiés, et n'importe qui peut l'installer chez lui.
Le pari est audacieux, car installer un modèle chinois au cœur d'une banque soulève aussitôt la question de la confiance.
Revolut y répond en récupérant uniquement les fichiers du modèle, qu'elle fait tourner sur une infrastructure qu'elle contrôle, sans jamais passer par le service en ligne de Z.ai.
En avril 2026, la bascule commence, avec 56 processeurs graphiques Nvidia B200 dédiés à ce seul usage.
Les débuts sont laborieux : sans réglages, le modèle met plus de dix secondes à commencer sa réponse.
Pourtant, l'équipe ne rachète pas de machines : elle affine les réglages, compresse le modèle et limite la mémoire de travail à ce dont les ingénieurs ont vraiment besoin.
Le temps de réponse tombe sous les trois secondes, et le modèle produit environ 200 fragments de mots par seconde, jusqu'à 800 le soir, quand les bureaux se vident !
Et les chiffres finissent par donner raison à ce choix : selon Revolut, le traitement revient à environ 30 centimes de dollar par million de « tokens », ces fragments de mots que facturent les fournisseurs d'IA.
C'est à peu près dix fois moins qu'avec Anthropic ou OpenAI, et la facture d'IA consacrée au code a fondu d'environ 90 % en moins d'un an.
Revolut annonce aussi un temps de programmation amélioré de 60 % et des délais de livraison réduits de 70 %.
Surtout, sans budget à surveiller, les ingénieurs se servent désormais de l'IA pour tout le reste : les tickets, la documentation, les e-mails, la recherche de bugs.
Et c'est justement là, d'après David Abitbol, que se trouvent les plus gros gains, bien plus que dans l'écriture du code elle-même.
Claude, GPT et Gemini ne disparaissent pas pour autant : un aiguillage leur envoie ce que GLM ne sait pas faire, comme analyser une image ou travailler sur une interface.
Mais le plus surprenant, c'est que cette histoire ne parle pas seulement d'économies.
Le 25 août 2026, Revolut lance Revolut Research, une division consacrée à ses propres modèles d'IA.
Son premier fruit s'appelle PRAGMA : un modèle entraîné sur 24 milliards d'opérations bancaires, venues de 26 millions de clients dans 111 pays.
Comparé aux outils spécialisés que la banque utilisait jusque-là, il repère 64,7 % de fraudes en plus.
Pavel Nesterov, le responsable de l'IA de Revolut, résume la philosophie en une formule : « construire, pas greffer ».
Autrement dit, ce qui fait la valeur de Revolut, ses données, son savoir-faire, la vie financière de ses clients, ne passe pas par l'intelligence de quelqu'un d'autre.
Une fintech qui louait son IA comme tout le monde est ainsi devenue maîtresse de ses outils, de ses coûts et de son avenir.
Et cette histoire montre surtout une chose : l'intelligence qui fait ta différence, tu ne peux pas te contenter de la louer.
Ce qu'on peut en retenir
Tu n'as pas 56 processeurs graphiques, et tu n'en as pas besoin.
Mais la question que s'est posée Revolut est exactement celle qui se pose à toute entreprise, qu'elle compte cinq personnes ou cinq mille : qu'est-ce qui t'appartient vraiment ?
Revolut n'a pas tourné le dos aux grands fournisseurs d'IA. Elle continue de les utiliser pour ce qu'ils font de mieux.
Elle a simplement refusé de leur confier ce qui la rend unique.
Dans une entreprise de taille humaine, ce qui rend unique ne tient pas dans des serveurs. Il tient dans la tête du dirigeant : sa vision, ses méthodes, sa façon de comprendre ses clients.
Tant que ce savoir-faire reste dans ta tête, aucune IA ne peut le porter, ni celle que tu loues, ni celle que tu installerais chez toi.
Le vrai pas, c'est de le transformer en un système qui t'appartient, et que l'IA vient ensuite amplifier.
Bâtir sur ce qui te rend inimitable : c'est ce que Revolut vient de faire, à sa mesure. Tu peux le faire à la tienne.
Sources
- British fintech Revolut slashes AI coding costs 10x by cutting out Claude and going self-hosted (nouvel onglet), The Register, 3 novembre 2026
- Revolut says self-hosting cut its AI coding bill 90%. The number has conditions (nouvel onglet), CloudPe, novembre 2026
- Revolut Builds Its Own Banking AI: PRAGMA Foundation Model Beats Specialist Systems at Fraud (nouvel onglet), Tech Times, 26 août 2026
- Revolut's number of customers: from 50 million to 70 million, and counting (nouvel onglet), Revolut
- Revolut Confirms $115 Billion Valuation After Secondary Share Sale (nouvel onglet), Finance Magnates, juillet 2026
Philippe BovignyMédiablue, Orléans