Quand l’IA sur le cloud fait exploser les budgets

L’infrastructure sur site offre désormais une valeur économique et opérationnelle supérieure pour les charges de travail d’IA.

Si vous prenez l’IA au sérieux, vous devez aller au-delà du battage médiatique et vous concentrer sur ce qui fonctionne réellement à grande échelle. Un nombre croissant d’entreprises se rendent compte que l’économie de l’IA a changé. Le cloud était idéal lorsque le matériel était coûteux et que les charges de travail d’IA étaient encore expérimentales. Aujourd’hui, les coûts du matériel ont considérablement baissé et ces mêmes charges de travail sont actives, critiques et évolutives.

Ce que cela signifie est simple : posséder son infrastructure coûte souvent moins cher et fonctionne mieux. En particulier lorsque vous passez de la construction de petits modèles à l’entraînement de grands modèles et à l’exécution d’inférences à grande échelle. Lorsque la demande d’IA deviendra prévisible, et elle le deviendra, il sera plus judicieux d’exploiter des systèmes spécifiquement adaptés à vos besoins.

Vous contrôlez la situation, vous la clarifiez et vous l’adaptez à vos propres conditions.

Traitez l’infrastructure comme une fonction de produit. Lorsqu’elle est détenue et étroitement alignée sur votre production d’IA, elle offre une valeur à long terme. Vous ne vous contentez pas de réduire les coûts, vous cumulez les gains d’efficacité au fil du temps. C’est ce qu’on appelle l’effet de levier.

Le cloud public devient disproportionnellement cher à l’échelle de l’IA.

Le cloud fonctionne très bien, jusqu’à ce qu’il ne fonctionne plus. Si votre effort d’IA est en phase pilote ou en début de formation, le cloud public vous offre la vitesse et l’échelle que vous souhaitez, sans les frais généraux. Mais dès que vos modèles passent de « voyons si cela fonctionne » à « il faut que cela fonctionne tous les jours, sans interruption », les calculs s’inversent.

L’apprentissage et l’inférence de l’IA nécessitent des calculs importants. Vous aurez besoin d’énormes grappes de GPU ou d’accélérateurs d’IA fonctionnant en permanence. Ce type de puissance dans le cloud s’accompagne de coûts élevés et souvent volatils. La plupart des équipes financières ne sont pas prêtes pour cela, et c’est pourquoi vous voyez des prévisions budgétaires anéanties à la moitié d’un trimestre.

Le problème, c’est la persistance. Les charges de travail d’IA ne se contentent pas de s’exécuter et de s’arrêter, elles restent, se développent et consomment des ressources informatiques plus spécialisées. Et chaque heure supplémentaire que vous louez ces ressources premium dans le cloud, vous êtes facturé plus cher. À l’échelle, votre avantage concurrentiel commence à s’infiltrer dans la plateforme de quelqu’un d’autre.

Les dirigeants de C-suite devraient cesser de considérer les dépenses liées au cloud comme flexibles pour les considérer comme composées. L’IA basée sur le Cloud peut être rapide à démarrer, mais la vitesse peut masquer le coût de l’échelle jusqu’à ce qu’il soit trop tard. Si la demande est répétitive et importante, vous perdez en efficacité en restant en mode « pay-as-you-go ».

La baisse des coûts du matériel informatique modifie radicalement l’équation de l’infrastructure d’IA

Le matériel d’IA n’est plus exclusif. Il y a dix ans, les GPU, les microprocesseurs personnalisés et les réseaux haute performance étaient difficiles à obtenir, coûteux à entretenir et limités à quelques entreprises disposant de gros budgets. Les choses ont changé. Les composants modernes de qualité IA sont désormais largement disponibles et leur coût unitaire est nettement inférieur. Vous pouvez acheter plus de performances pour beaucoup moins d’argent, et vous pouvez en être propriétaire.

Cela change la façon dont vous abordez la question de l’échelle. Si votre organisation a besoin d’un débit d’IA soutenu, la construction ou la colocalisation de votre infrastructure n’est plus complexe ou risquée. Vous avez désormais accès à des performances de premier plan sans être enfermé dans le modèle de tarification de quelqu’un d’autre. Et lorsque vous évoluez dans le temps, cette infrastructure devient plus rentable, et non moins.

Lorsque chaque dollar que vous dépensez est affecté à des performances que vous contrôlez, vous resserrez la boucle entre les dépenses et les résultats.

Les chefs d’entreprise doivent réévaluer l’équilibre entre les dépenses d’investissement et l’agilité opérationnelle. Les acquisitions de matériel ne vous ralentissent plus lorsqu’elles sont effectuées de manière stratégique. En fait, elles peuvent accélérer l’appropriation de l’innovation. Ce qui nécessitait auparavant des cycles d’achat importants et de longues négociations avec les fournisseurs peut désormais être intégré plus rapidement dans les opérations, à condition que les bonnes équipes techniques soient en place.

L’infrastructure sur site et l’infrastructure de colocation offrent des avantages stratégiques uniques

Posséder votre infrastructure ne permet pas seulement d’économiser de l’argent, mais aussi d’obtenir des performances plus intelligentes. Les charges de travail d’IA nécessitent des configurations spécifiques. Vous ne pouvez pas toujours compter sur le cloud public pour prendre en charge vos besoins exacts. Lorsque vous contrôlez la pile matérielle, vous pouvez optimiser les systèmes en fonction du type de données, du débit du modèle et du modèle d’inférence dont vous dépendez. Ce niveau de réglage est important à l’échelle.

La latence est un autre facteur. De nombreuses applications d’IA nécessitent un traitement en temps quasi réel : surveillance des soins de santé, automatisation des usines, systèmes autonomes. Ces applications ne fonctionnent pas bien lorsque les données doivent voyager loin. Si vos ressources informatiques sont situées à proximité des utilisateurs ou des appareils qui génèrent les données, le débit s’améliore, les risques diminuent et les résultats finaux s’améliorent.

La sécurité et la gouvernance des données s’améliorent également. Lorsque vous conservez des informations sensibles à l’intérieur de votre propre périmètre, sans accès à des tiers ni exposition au transit, vous simplifiez la conformité et renforcez la posture de sécurité. Pour les industries qui utilisent des modèles propriétaires ou qui sont soumises à une surveillance réglementaire, cela est très important.

Les dirigeants ne doivent pas considérer l’infrastructure comme un outil, mais comme un élément du modèle d’exploitation. Lorsque l’IA devient un élément central de votre activité, les systèmes qui l’exploitent doivent l’être tout autant. Les options sur site et en colocation vous permettent de créer des environnements hautes performances qui surpassent les configurations génériques, tout en s’alignant étroitement sur les politiques de données, les exigences de temps de disponibilité et les contraintes de latence.

Une analyse précise du coût total de possession (TCO) est essentielle pour prendre des décisions en matière d’infrastructure d’IA.

Si vous construisez une IA sérieuse, vous ne pouvez pas vous contenter de regarder les coûts initiaux ou les factures mensuelles du cloud. Vous avez besoin d’une vue d’ensemble. Le coût total de possession (CTP) ne se limite pas à l’informatique. Il inclut l’alimentation, le refroidissement, l’espace, le temps d’ingénierie, les cycles de mise à niveau et l’assistance. Et si vous déplacez des ensembles de données volumineux d’une plateforme à l’autre, vous devez également prendre en compte les coûts de migration. Faire entrer et sortir des pétaoctets d’un fournisseur de cloud n’est pas gratuit, et ce n’est pas simple.

Beaucoup d’entreprises sous-estiment ces éléments. Elles passent à l’échelle supérieure dans le cloud sans définir leur profil de coûts à long terme. C’est alors que les problèmes apparaissent. Soudain, les budgets ne sont plus respectés, le retour sur investissement n’est pas clair et les équipes sont enfermées dans des environnements d’exploitation qui ne sont plus adaptés à l’activité de l’entreprise. Ce type d’erreur de calcul peut coûter des millions, et il est beaucoup plus difficile de rectifier le tir par la suite.

Le TCO vous permet d’allouer les dépenses d’investissement et d’exploitation de la bonne manière. Vous définissez le champ d’application, le cycle de vie et le rendement des performances. Vous ne devinez pas, vous modélisez.

Pour les dirigeants, il ne s’agit pas d’un problème technique, mais d’un problème commercial. Une mauvaise analyse du coût total de possession entraîne un décalage entre l’infrastructure et les calendriers des produits de base, érode les marges et affaiblit le positionnement concurrentiel. Une vision financière rigoureuse des dépenses d’infrastructure vous donne des options. Vous opérez en position de force et non de réaction.

Le cloud a encore de la valeur pour les charges de travail d’IA en phase de démarrage et flexibles.

Le cloud n’est pas inutile. Il n’est tout simplement pas la réponse à tout. Pour les premières phases de développement de l’IA, les tests et les charges de travail qui connaissent des pics imprévisibles, le cloud public offre encore une valeur évidente. Vous pouvez lancer des ressources rapidement, expérimenter sans engagement à long terme et réduire rapidement l’échelle lorsque l’utilisation diminue. Ce type d’agilité est utile, en particulier lorsque vous ne savez pas exactement à quoi ressembleront vos besoins en matière d’IA dans six mois.

Mais il est important d’assurer une transition. Ce qui commence comme une expérimentation temporaire ne doit pas devenir une architecture permanente par défaut. Si vous construisez des modèles qui fonctionneront en continu ou qui alimenteront des produits de base, les coûts du cloud s’accumuleront au fil du temps et réduiront votre levier d’exploitation.

Le cloud est une bonne solution pour la flexibilité. Les solutions sur site et la colocation sont plus adaptées à la stabilité et à l’évolutivité. Sachez quand passer de l’un à l’autre.

Les dirigeants doivent élaborer des stratégies d’infrastructure hybride qui évoluent avec la maturité de l’IA. Une position rigide, 100 % cloud ou 100 % propriétaire, limite l’efficacité. Dans les mises en œuvre réelles, la flexibilité est une phase, pas une destination. La clé est de savoir quand transformer la flexibilité en optimisation à long terme.

Faits marquants

• Repenser le cloud public pour l’IA à long terme : Les dirigeants devraient évaluer l’infrastructure sur site ou en colocation pour les charges de travail d’IA, car la baisse des coûts du matériel offre désormais un meilleur contrôle, une meilleure personnalisation et des économies à long terme par rapport au cloud.
• L’échelle met à mal l’économie du cloud : Les dirigeants doivent reconnaître que si le cloud prend en charge le développement précoce de l’IA, ses coûts augmentent fortement à l’échelle, ce qui compromet la viabilité financière des déploiements au niveau de la production.
• Les prix du matériel redéfinissent le modèle de coût de l’IA : La baisse du coût par performance des GPU et du matériel d’IA fait de la propriété directe une alternative viable et rentable à la dépendance indéfinie au cloud.
• L’infrastructure doit s’aligner sur les exigences stratégiques : Les configurations sur site et colocalisées offrent des avantages essentiels, comme la réduction de la latence, l’optimisation complète des charges de travail et un contrôle plus étroit des données, que le cloud public ne peut pas égaler pour les charges de travail d’IA matures.
• Le coût total de possession doit être modélisé dès le départ : Les dirigeants doivent effectuer des analyses complètes du coût total de possession, y compris les coûts d’alimentation, de refroidissement, de migration et de support continu, afin d’éviter des faux pas coûteux et des investissements bloqués dans des plates-formes sous-optimales.
• Utiliser le cloud à des fins d’agilité : Le cloud reste précieux pour le prototypage et les charges de travail variables, mais les dirigeants doivent prévoir la transition des systèmes d’IA stables vers une infrastructure détenue en propre pour de meilleures performances et une meilleure rentabilité.