Une analyse d'assureurs américains (Blue Cross Blue Shield) chiffre à 942 millions de dollars, sur deux ans, le surcoût lié à des outils d'IA de codage médical dans les hôpitaux. Le mécanisme : l'IA documente des patients comme atteints de pathologies plus « complexes », sans changement réel dans les soins prodigués — un « net décalage entre le codage et le traitement ». D'un côté les hôpitaux automatisent la facturation, de l'autre les assureurs automatisent la contestation : « des bots contre des bots, des agents contre des agents ».
La leçon dépasse la santé. L'IA n'économise rien par magie : elle amplifie ce qu'on lui demande d'optimiser. Branchée sur « maximiser la facturation », elle maximise la facturation. Chez Devside, on part toujours de la vraie question — quel résultat pour l'utilisateur, à quel coût réel ? — avant de coller de l'IA sur une fonctionnalité. Mesurer l'impact, garder un humain sur les décisions qui comptent, et refuser l'IA quand elle ne fait que déplacer le problème : c'est ça, la différence entre une IA qui aide et une IA qui coûte.