Un token – ou jeton en français – est l’unité de texte que traite les modèles d’IA générative. Il s’agit d’un morceau : mot entier, syllabe, caractère, ponctuation ou espace. Il est aussi devenu une unité de facturation dans l’économie agentique mondiale. Bienvenue dans la « token economy ».

Le terme « token » (ou « jeton » en français) dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) est bien antérieur à l’essor des grands modèles de langage (LLM) actuels. Il provient de la linguistique, de la logique formelle et de l’informatique (compilateurs, traitement du langage naturel, ou NLP pour Natural Language Processing). En mars 2026, Jensen Huang (photo), le PDG de Nvidia, a redéfini le centre de données comme étant désormais « une usine qui produit des jetons intelligents d’IA » (1). Et ces tokens sont devenus des unités de facturation dans la nouvelle économie agentique mondiale.

Les « tokéniseurs » sont à l’œuvre
Encore faut-il prémâcher le travail pour les IA génératives, qui ne sont pas si intelligentes que ça. Pour ce travail en amont indispensable à l’économie agentique, il y a les « tokenizer » (tokéniseur) – que l’on pourrait traduire en français par « segmentateurs de texte » ou « découpeurs de texte ». Bref, l’inverse de la concaténation qui consiste au contraire à recoller les bouts. La tokénisation est la face cachée des IA et le tokéniseur est l’outil qui découpe le texte en petites unités appelées jetons – les tokens. Ces jetons sont ensuite transformés en chiffres que le modèle d’IA peut comprendre car celle-ci ne lit pas les mots comme l’humain, loin de là, mais ne « voit » que des suites de nombres (des identifiants de tokens). En tant qu’algorithme qui découpe le texte brut (le prompt par exemple) en petits morceaux, le tokéniseur fait donc la traduction du texte humain en jetons, lesquels deviennent des nombres exploitables. Et quand l’IA générative répond à l’utilisateur (phase d’inférence), le processus est inversé. Les tokéniseurs sont (suite)