1. Les budgets informatiques augmentent, mais les dépenses restent difficiles à contrôler

Les budgets consacrés aux technologies augmentent, ce qui est une bonne chose. Mais le problème est là : un budget plus important ne signifie pas que l’on dépense mieux. De nombreuses entreprises ne savent pas vraiment où va l’argent qu’elles consacrent à l’informatique. La réalité ? Plus de la moitié des décideurs informatiques admettent qu’ils ne disposent pas des données nécessaires pour suivre et optimiser les dépenses.

Le problème est un mélange de factures de cloud imprévisibles, de licences de logiciels obsolètes qui drainent encore de l’argent, et de départements qui achètent leur propre technologie en dehors de la surveillance de l’IT. Le résultat ? Des angles morts financiers. Les entreprises investissent dans l’innovation tout en s’efforçant de garder le contrôle sur ce qu’elles ont déjà. Si elles n’y remédient pas, cette innovation ne sera pas durable.

L’avenir appartient aux entreprises qui considèrent les dépenses informatiques comme un investissement et non comme un coût. Cela implique un suivi en temps réel, des décisions fondées sur des données et un changement d’état d’esprit : l’argent doit aller là où il a le plus d’impact, et non pas là où les factures s’accumulent.

2. L’adoption de l’IA fait grimper les coûts informatiques et absorbe une grande partie de l’augmentation du budget.

L’IA est désormais omniprésente, intégrée dans presque tous les outils logiciels. John-David Lovelock, du cabinet Gartner, l’a bien exprimé : « L’IA générique est comme le sel sur la table, vous pouvez la saupoudrer sur tout : « La GenAI est comme le sel sur la table – vous pouvez la saupoudrer sur tout. Et c’est ce que font les entreprises. Mais il y a un hic : saupoudrer l’IA sur tout est coûteux.

L’IA promet d’accroître l’efficacité, d’automatiser le travail et de réduire les coûts. Mais ce n’est pas encore le cas. Au lieu de cela, les entreprises constatent une augmentation des coûts du cloud, des exigences informatiques plus élevées et des licences logicielles plus complexes. L’IA n’est pas gratuite et a besoin d’une puissance de calcul massive, de mises à jour constantes et de talents spécialisés pour fonctionner.

Gartner estime que les dépenses technologiques mondiales augmenteront de 10 % en 2025 pour atteindre 5,6 billions de dollars, et l’IA en est un élément important. Les entreprises qui s’efforcent d’intégrer l’IA doivent se concentrer autant sur la gestion des coûts que sur le déploiement de la technologie. En l’absence d’une stratégie financière claire, l’IA sera une dépense incontrôlable.

3. L’imprévisibilité des coûts du cloud et l’informatique fantôme créent des inefficacités budgétaires.

La tarification du cloud est une boîte noire. Un mois, votre facture est logique. Le mois suivant ? Elle a doublé. Pourquoi ? Parce que les services cloud fonctionnent selon le principe du paiement à l’utilisation. Si l’utilisation augmente, les coûts grimpent en flèche. Si les équipes surprovisionnent, vous payez pour la capacité inutilisée. Ajoutez à cela l’informatique parallèle (lorsque les services achètent leurs propres logiciels en dehors des budgets officiels) et les choses deviennent encore plus compliquées.

Apptio a découvert que ces coûts cachés tuent la surveillance financière de l’informatique. Les équipes financières ne peuvent pas gérer ce qu’elles ne peuvent pas voir. Lorsque les départements non informatiques achètent directement des logiciels, ils dupliquent souvent les outils existants, ne parviennent pas à optimiser l’utilisation ou signent des contrats trop onéreux. C’est comme si vous dirigiez une entreprise où chaque service commande ses propres fournitures de bureau sans en informer le service des achats – c’est le chaos.

« Les entreprises intelligentes traitent les coûts du cloud et de l’informatique fantôme comme des problèmes de chaîne d’approvisionnement – en suivant chaque dollar, en éliminant le gaspillage et en consolidant les outils. Le meilleur investissement technologique est celui que vous contrôlez réellement ».

4. Les entreprises réaffectent des fonds pour soutenir les initiatives en matière d’IA, malgré des budgets dédiés limités

L’IA coûte cher et la plupart des entreprises ne disposent pas d’un budget dédié. C’est un problème. La moitié des responsables informatiques affirment qu’ils prélèvent de l’argent dans d’autres départements pour financer des projets d’IA. Par ailleurs, 40 % d’entre eux espèrent que l’efficacité de l’IA finira par s’autofinancer. C’est un raisonnement risqué.

L’IA ne permet pas de réaliser des économies instantanées. Il faut du temps – des mois, voire des années – pour obtenir un retour sur investissement. Compter sur des réductions de coûts qui ne se sont pas encore concrétisées revient à dépenser votre futur chèque de paie avant qu’il n’arrive. Et transférer des fonds d’autres secteurs ? C’est souvent une solution à court terme qui crée des problèmes à long terme, comme le sous-financement de la sécurité, de l’infrastructure ou des fonctions essentielles de l’entreprise.

Les entreprises qui gagneront avec l’IA seront celles qui la traiteront comme un investissement stratégique, et non comme un projet expérimental secondaire. Cela signifie qu’il faut créer des budgets dédiés, fixer des objectifs financiers clairs et suivre les résultats réels.

5. Des réductions de coûts liées à l’IA apparaissent, mais les pressions budgétaires persistent

Les coûts de l’IA diminuent, mais elle n’est pas encore bon marché. Les modèles à code source ouvert tels que DeepSeek-R1 rendent l’IA plus accessible, et Michael Abbott, d’Accenture, prévoit une baisse des prix. C’est une bonne nouvelle. Mais les dépenses des entreprises en matière d’IA restent considérables. Même avec des modèles moins chers, les entreprises ont toujours besoin d’informatique Cloud, de stockage de données et d’équipes spécialisées pour faire fonctionner l’IA.

Il s’agit également de l’infrastructure qui sous-tend ces initiatives. L’entraînement des modèles d’IA nécessite des GPU coûteux, une informatique Cloud de grande puissance et une surveillance continue pour que les modèles restent pertinents. Même l’IA libre n’est pas gratuite si l’on tient compte des coûts opérationnels.

Les entreprises doivent faire la part des choses entre le battage médiatique sur l’IA et la réalité financière. Les économies de coûts viendront, mais d’ici là, les entreprises ont besoin d’une stratégie claire : optimiser les dépenses dans le cloud, réduire les expériences d’IA inutiles et investir uniquement dans l’IA qui apporte une valeur commerciale mesurable.

6. La gestion des coûts de l’IA deviendra un point central des stratégies FinOps en 2025.

Les coûts de l’IA sont sur le point de faire l’objet d’un véritable examen. Jusqu’à présent, la plupart des entreprises ont traité les dépenses liées à l’IA comme un budget expérimental. Cette situation est en train de changer. Le FinOps (une pratique axée sur le suivi et l’optimisation des coûts informatiques) s’étend à l’IA. Et c’est une décision intelligente.

Les coûts du cloud et les coûts de l’IA sont en train de fusionner. L’IA a besoin de ressources cloud massives, il est donc logique de les gérer dans le cadre d’une même stratégie financière. Les entreprises qui réussiront avec l’IA ne seront pas celles qui dépenseront le plus, mais celles qui dépenseront le plus intelligemment.

Jay Litkey, SVP du cloud et de FinOps chez Flexera, l’a dit simplement : La gouvernance financière de l’IA est désormais aussi importante que la gestion des coûts du cloud et des centres de données. L’avenir de l’IA consistera à faire de l’IA un élément durable de l’entreprise. Et cela signifie qu’il faut traiter chaque dollar d’IA comme s’il était important, parce qu’il l’est.

Principaux enseignements pour les dirigeants

  • L’IA entraîne des coûts informatiques imprévisibles : À mesure que les solutions d’IA prolifèrent, elles font rapidement grimper les dépenses informatiques, notamment en raison de l’augmentation de la consommation de cloud et des exigences en matière d’infrastructure. Les dirigeants devraient mettre en place des systèmes robustes de suivi des coûts pour s’assurer que l’adoption de l’IA s’aligne sur les attentes budgétaires.

  • L’informatique fantôme et les dépenses liées au cloud sont des gouffres budgétaires importants : Les achats de logiciels non approuvés et la facturation imprévisible du cloud créent des inefficacités budgétaires. Les dirigeants doivent centraliser les achats informatiques et améliorer la visibilité de l’utilisation du cloud pour réduire les dépenses inutiles.

  • Les budgets consacrés à l’IA sont en grande partie ad hoc : la plupart des entreprises ne disposent pas de budgets dédiés à l’IA, ce qui les oblige à réaffecter des fonds provenant d’autres domaines. Les décideurs devraient donner la priorité à l’établissement de cadres financiers clairs pour l’IA afin de garantir un investissement durable et d’éviter de grever les ressources dans d’autres domaines essentiels.

  • Les FinOps deviendront essentielles pour gérer les coûts de l’IA : À mesure que les dépenses liées à l’IA augmentent, l’intégration du suivi des coûts de l’IA dans les pratiques FinOps existantes sera essentielle. Les entreprises devraient intégrer la gestion des coûts de l’IA dans leurs stratégies financières informatiques plus larges afin de maximiser le retour sur investissement et d’éviter les dépenses excessives.

Alexander Procter

février 4, 2025

8 Min