L’IA prend de la puissance et du prix

La hausse des coûts du cloud entraîne des difficultés financières et opérationnelles pour les entreprises qui adoptent l’IA

L’adoption de l’informatique dématérialisée l’adoption du cloud, principalement parce que l’IA exige beaucoup de puissance de calcul. en ce moment, principalement parce que l’IA demande beaucoup de puissance de calcul, et que le cloud facilite les choses. En 2025, les dépenses mondiales totales pour l’infrastructure en tant que service (IaaS) et la plateforme en tant que service (PaaS) ont atteint 90,9 milliards de dollars, soit une hausse de 21 % par rapport à l’année précédente. La majeure partie de cette croissance provient des entreprises qui mettent en production des charges de travail d’IA. Cela semble être un progrès, et c’en est un, mais il y a un hic : les coûts d’inférence augmentent rapidement, ce qui prend de nombreuses équipes au dépourvu.

La formation d’un modèle d’IA est généralement un coût unique. Vous investissez une fois, vous obtenez le modèle. Mais l’inférence, le processus qui consiste à faire passer les données par ce modèle pour générer des résultats, est différent. Il s’agit d’un processus continu qui a tendance à évoluer de manière imprévisible. Plus votre IA est utilisée, plus la facture est élevée. Et dans le cadre des modèles actuels de tarification à l’utilisation, basés sur les appels d’API, les jetons ou d’autres mesures d’utilisation, les coûts varient considérablement. Cela rend la planification difficile lorsque l’utilisation peut grimper en flèche en fonction de la demande des clients ou de l’adoption en interne.

Cette dynamique des coûts n’est pas seulement un casse-tête budgétaire, c’est aussi un risque stratégique. Si l’inférence devient trop coûteuse, les entreprises risquent de limiter leur IA à des cas d’utilisation critiques ou de réduire la complexité des modèles. Cela ralentit l’innovation au moment même où l’adoption de l’IA doit s’accélérer dans tous les secteurs.

Des coûts d’inférence inattendus ont contraint certaines entreprises à réviser ou à inverser leurs stratégies en matière de cloud

Les entreprises commencent à réaliser que l’IA dans le cloud s’accompagne de compromis dans le monde réel. Beaucoup d’entre elles ont sous-estimé le coût de l’inférence à grande échelle, et elles en paient aujourd’hui le prix, littéralement. Lorsque les budgets dépassent de plusieurs millions, il ne s’agit pas d’une erreur d’arrondi. C’est le signe que le modèle financier ne fonctionne pas comme prévu.

Gartner a signalé à plusieurs reprises que les entreprises qui développent l’IA peuvent être confrontées à des erreurs d’estimation des coûts de l’ordre de 500 % à 1 000 %. Cet écart considérable se produit lorsque les équipes ignorent des variables telles que les changements de prix des fournisseurs, les poussées d’utilisation imprévues et l’allocation inefficace des ressources d’IA. La précision est importante, surtout à l’échelle de l’entreprise.

Cela signifie que les dirigeants doivent revoir leurs hypothèses en matière d’infrastructure. L’IA n’est pas prête à l’emploi, surtout lorsqu’elle atteint un volume de production réel. Si le modèle de coût s’effondre après une adoption réussie, vous avez construit quelque chose d’insoutenable. Ce n’est pas de l’innovation, c’est du risque.

Les entreprises réévaluent leurs stratégies de cloud et optent pour des solutions d’hébergement plus prévisibles et plus rentables

Les entreprises dépassent la fidélité aveugle aux grands fournisseurs de cloud public. Lorsque la tarification du cloud devient imprévisible, en particulier pour l’inférence de l’IA, le contrôle et la clarté deviennent des priorités absolues. Nous voyons de plus en plus d’entreprises évaluer les fournisseurs d’hébergement spécialisés, les modèles de colocation et les déploiements hybrides pour mieux gérer leur empreinte IA.

À l’heure actuelle, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud représentent plus de 65 % de l’ensemble des dépenses liées au cloud. Ces plateformes sont pratiques et évolutives, mais elles peuvent coûter cher, en particulier lorsque l’utilisation augmente rapidement. En fait, AWS a récemment enregistré un ralentissement de sa croissance, passant de 19 % au trimestre précédent à 17 %. Pendant ce temps, Microsoft et Google maintiennent des taux de croissance supérieurs à 30 %, ce qui reflète un appétit plus large pour des options d’infrastructure d’IA plus dynamiques.

De nombreuses organisations se tournent désormais vers des fournisseurs qui proposent des structures de coûts plus prévisibles et un réglage personnalisé des performances. Ces alternatives intéressent les équipes qui souhaitent optimiser l’efficacité sans sacrifier la fonctionnalité. Les dirigeants doivent être pragmatiques. Si l’infrastructure ne sert pas le produit et le modèle d’entreprise, il est temps de la recalibrer.

Il s’agit moins d’abandonner le cloud que de le déployer de manière stratégique. L’infrastructure hybride, publique et privée, permet aux entreprises d’affiner l’endroit et la manière dont l’inférence s’exécute. Lorsque les projets d’IA prennent de l’ampleur, ce niveau de contrôle n’est pas seulement utile, il est nécessaire.

L’utilisation d’accélérateurs matériels spécialisés peut optimiser les performances de l’inférence en IA

Le matériel compte. L’un des principaux leviers d’amélioration de l’efficacité de l’inférence est l’utilisation de composants spécialement conçus pour les charges de travail d’IA. Les configurations traditionnelles dépendent de GPU polyvalents, qui conviennent à de nombreuses tâches, mais qui ne sont pas toujours optimisés pour l’inférence à grande échelle et rentable. Des accélérateurs d’IA conçus à cet effet sont désormais intégrés aux GPU pour décharger des processus spécifiques et réduire les frais généraux de calcul.

Les fournisseurs de cloud explorent activement ces approches pour répondre aux préoccupations liées aux dépenses d’inférence. Ces accélérateurs peuvent exécuter des fonctions algorithmiques ciblées plus rapidement et plus efficacement, en réduisant l’empreinte énergétique et les coûts par inférence. Lorsqu’ils sont déployés à grande échelle, ces économies s’accumulent rapidement et les performances s’améliorent souvent avec la réduction de la latence.

Ce qui importe ici, c’est la précision dans la conception et le déploiement. Pour les dirigeants qui supervisent la stratégie d’IA, l’objectif devrait être de construire une infrastructure qui évolue intelligemment, et pas seulement rapidement. Les unités de calcul doivent effectuer un travail qui a du sens au niveau matériel. Sinon, vous brûlez de l’argent qui n’est pas converti en résultats.

Des pratiques proactives de gestion des coûts et une planification stratégique sont essentielles

L’IA est puissante, mais des structures de coûts incontrôlées peuvent transformer des déploiements prometteurs en obligations. Ce dont les dirigeants ont besoin aujourd’hui, ce n’est pas seulement d’une capacité, mais d’un contrôle. La voie à suivre est simple : surveiller l’utilisation en temps réel, faire des prévisions précises, adapter les modèles de tarification aux besoins opérationnels et choisir l’infrastructure en gardant la flexibilité à l’esprit.

Commencez par la visibilité. Les outils de contrôle en temps réel donnent une vision claire de la manière dont les ressources sont utilisées et de l’endroit où se situent les inefficacités. Grâce à ces données, les entreprises peuvent prendre des mesures, en déplaçant la charge, en optimisant les appels ou en restructurant les modèles. Les prévisions viennent ensuite. L’utilisation de l’IA ne va pas rester stable, elle va croître. Il est donc essentiel d’élaborer de solides modèles d’estimation des coûts pour l’utilisation future. Les erreurs à ce niveau ne font pas que casser les budgets, elles ralentissent l’ensemble de la feuille de route.

La tarification a également son importance. La tarification à l’usage convient à certaines entreprises. D’autres peuvent être mieux servies par des contrats à taux fixe qui reflètent une demande stable. La bonne décision dépend de votre charge de travail et de vos attentes en matière de croissance, et non de ce que le fournisseur préfère vendre. Les stratégies de cloud hybride sont tout aussi pertinentes. La combinaison d’environnements de clouds publics et privés permet aux équipes de répartir les tâches plus efficacement, de réduire les surprises et de maintenir une résilience à long terme.

Les partenariats peuvent également jouer un rôle. Les grands fournisseurs de cloud et les hébergeurs spécialisés sont prêts à collaborer lorsqu’il existe un argument commercial clair. Les solutions personnalisées ne sont pas seulement une option, elles sont souvent nécessaires lorsqu’il s’agit de construire dans des secteurs ayant des exigences différentes en matière de latence, de confidentialité ou de débit.

Les dirigeants n’ont pas besoin de compliquer les choses à l’excès. Il suffit d’avoir une vision précoce des coûts, de planifier la croissance et de tester souvent les modèles de tarification. Telle est la base pratique d’une mise à l’échelle durable de l’IA.

Principaux enseignements pour les décideurs

• L’inférence de l’IA est désormais un centre de coûts : Les dirigeants doivent prévoir des dépenses d’inférence permanentes, car l’informatique liée aux prédictions peut rapidement dépasser les coûts initiaux de formation à l’IA, en particulier dans le cadre d’une facturation dans le cloud basée sur l’utilisation.
• Les erreurs budgétaires peuvent rapidement faire dérailler une stratégie d’intelligence artificielle : Surestimer les besoins en cloud ou mal évaluer la croissance peut entraîner des dépassements de plusieurs millions de dollars. Les dirigeants devraient exiger des outils de prévision plus précis et une modélisation des coûts avant d’étendre les déploiements d’IA.
• La fidélité au cloud évolue vers la flexibilité et le contrôle : Alors que la croissance d’AWS ralentit et que les entreprises recherchent des prix stables, les dirigeants devraient explorer des modèles d’hébergement hybrides et alternatifs pour retrouver une prévisibilité budgétaire et une agilité opérationnelle.
• Le matériel spécialisé est rentable dans les déploiements sérieux : Pour limiter les coûts d’inférence et améliorer les performances, les entreprises devraient donner la priorité aux accélérateurs d’IA sur mesure plutôt qu’aux GPU à usage général dans leur pile de calcul.
• Un contrôle proactif des coûts doit être intégré à la stratégie d’IA : Les dirigeants doivent insister sur le suivi de l’utilisation en temps réel, le choix de modèles de tarification plus intelligents et la planification d’infrastructures hybrides pour maintenir une croissance durable des opérations d’IA.