Maîtriser les coûts cloud à l’heure de l’IA

La gestion financière dans le cloud est essentielle dans un contexte d’accélération de l’adoption de l’IA.

Alors que les entreprises s’empressent de mettre en œuvre l’intelligence artificielle à grande échelle, la consommation de cloud public grimpe rapidement. C’est excellent pour l’innovation, mais moins pour votre budget si vous n’y prêtez pas attention. La gestion intelligente des coûts du cloud n’est pas un détail opérationnel, c’est une priorité au niveau du conseil d’administration. C’est elle qui détermine si votre stratégie d’intelligence artificielle de manière rentable, voire même de la faire évoluer du tout au tout.

Les plateformes cloud sont par nature élastiques. Cela s’avère utile pour la formation de grands modèles ou pour la mise en œuvre périodique de services informatiques lourds. L’inconvénient ? Si vous ne disposez pas d’une visibilité totale sur les charges de travail et les dépenses, les coûts peuvent monter en flèche sans avertissement. Shanthi Pudota, Chief Data Officer à la Bank of Oklahoma, l’a dit clairement : lorsque l’IA est impliquée, les coûts du cloud peuvent augmenter de façon exponentielle s’ils ne sont pas gérés avec soin. Elle a raison.

La clé est de comprendre à l’avance les cas d’utilisation de l’IA. Tous ne nécessitent pas un calcul constant. Les entreprises doivent évaluer si les charges de travail sont bien optimisées, si les services peuvent s’auto-échelonner efficacement et si les équipes exploitent les bons outils dans les bonnes régions. Sans cet alignement, vous laissez essentiellement le contrôle des dépenses aux algorithmes, ce qui n’est pas un bon modèle d’entreprise.

Il y a une toile de fond plus importante à tout cela. Gartner prévoit que les dépenses mondiales en matière de cloud public dépasseront 1 000 milliards de dollars d’ici 2027. Une étude de TD Cowen montre que les investissements dans le cloud public pourraient quadrupler d’ici trois ans, principalement en raison des charges de travail d’IA générative. Telle est la réalité pour tous ceux qui considèrent encore l’IA comme un « projet secondaire ». Ce n’est pas le cas. Il s’agit de votre pile principale. Si vous ne gérez pas les dépenses liées au cloud de la même manière que vous gérez l’infrastructure principale, vous êtes exposé.

Il ne s’agit pas de réduire les coûts pour le plaisir, mais de savoir où va votre argent à mesure que l’IA remodèle votre entreprise. Les entreprises qui y parviendront devanceront leurs concurrents, non seulement en élaborant de meilleurs modèles, mais aussi en dépensant plus intelligemment. Le cloud est le véhicule. La gestion financière est la direction. Si vous l’ignorez, vous vous dirigez vers l’IA les yeux fermés.

La hausse des coûts du cloud est anticipée car les hyperscalers ajustent leur tarification pour rentabiliser les investissements dans l’IA.

Les hyperscalers ne gèrent pas des œuvres de bienfaisance. Ils font des des paris massifs sur l’IAet ces investissements ne sont pas gratuits. Les grands fournisseurs de cloud ont injecté des milliards dans l’infrastructure, les microprocesseurs et les améliorations de la plateforme pour prendre en charge l’IA générative et les capacités avancées d’apprentissage automatique. Ce coût se fait déjà sentir, et il va s’accélérer.

Dennis Smith, vice-président distingué et analyste chez Gartner, a clairement exposé les données économiques : les services cloud traditionnels deviendront plus coûteux d’ici à 2030. Pourquoi ? Parce que les fournisseurs cherchent à récupérer les coûts de construction et de mise à l’échelle des plateformes basées sur l’IA. Ces nouvelles offres, des modèles de base aux moteurs d’inférence, ne sont pas seulement de nouveaux produits. Elles font partie d’une stratégie visant à monétiser l’IA dans l’ensemble des bases de clients. Au fur et à mesure de l’adoption, les modèles de tarification évolueront. Les services de base peuvent avoir des coûts de base plus élevés, tandis que les capacités d’IA haut de gamme seront présentées comme des offres à forte marge.

Pour les décideurs d’entreprise, il ne s’agit pas seulement de hausses de prix. Il s’agit de comprendre les mécanismes financiers plus larges de l’évolution du cloud. Les services d’IA ne sont pas isolés, ils sont liés à la même infrastructure que celle qui fait fonctionner vos systèmes de base. Ce chevauchement signifie que vos charges de travail existantes pourraient devenir plus coûteuses simplement en raison de la courbe de demande de l’IA. Ignorer cet aspect pourrait se traduire par une augmentation des factures sans aucune amélioration matérielle des résultats ou des performances.

Il s’agit ici de planifier à l’avance. Si l’IA est intégrée à votre feuille de route, et elle devrait l’être, vous avez besoin de modèles financiers qui tiennent compte de l’évolution de la tarification du cloud. La budgétisation statique ne suffit pas. Les entreprises ont besoin de flexibilité dans leurs stratégies d’approvisionnement et d’architecture. Anticipez les changements de prix des fournisseurs. Prévoyez les trajectoires de coûts non seulement pour les charges de travail actuelles, mais aussi pour les demandes futures en matière d’IA. Les entreprises qui se préparent à l’avance ne seront pas prises au dépourvu. Elles négocieront mieux, obtiendront plus de valeur et agiront plus rapidement que celles qui se contentent de rattraper le temps perdu.

Il ne s’agit pas d’une résistance au changement, mais d’être prêt à faire évoluer l’IA sur un marché où les partenaires de l’infrastructure optimisent leurs revenus à vos côtés. Cette réalité n’est pas un problème, c’est juste une autre variable à modéliser et à gérer. Si vous savez ce qui se prépare, vous pouvez construire en conséquence. Si vous ne le faites pas, vos budgets resteront à la traîne.

Une stratégie multicloud s’impose comme une approche vitale pour un déploiement efficace de l’IA.

L’architecture qui sous-tend l’IA est importante. À mesure que les entreprises développent leurs capacités d’IA, elles se rendent compte que s’en tenir à un seul fournisseur de cloud limite la flexibilité, les performances et, en fin de compte, la valeur. Une approche multicloud n’est plus seulement une question de diversification des fournisseurs. Elle devient une exigence stratégique pour déployer l’IA à grande échelle.

Shanthi Pudota, Chief Data Officer à la Bank of Oklahoma, a souligné ce changement après avoir assisté à l’IT Symposium/Xpo de Gartner. Ce qu’elle en a retenu : Les charges de travail d’IA exigent souvent une optimisation de l’infrastructure qu’aucun fournisseur ne fournit de manière cohérente dans les cas d’utilisation. Cela signifie que certaines charges de travail devront être formées dans un environnement tout en extrayant ou en stockant des données dans un autre. La complexité opérationnelle augmente, mais le potentiel d’obtenir des résultats meilleurs et plus ciblés aussi.

Dennis Smith, vice-président distingué et analyste chez Gartner, est allé plus loin. Il a déclaré que les organisations devront gérer les relations avec les partenaires cloud stratégiques et les fournisseurs tactiques, en particulier autour des tâches intensives de modélisation de l’IA. Selon les données de Gartner, plus de 60 % des entreprises exécuteront le développement de modèles d’IA dans un cloud tout en ingérant des données d’un autre cloud d’ici 2030. Cela représente un bond de 50 % par rapport à 2025. La tendance est claire : l’infrastructure d’IA des entreprises se fragmente entre les clouds.

Pour les dirigeants de C-suite, le multicloud n’est pas seulement une question d’arbitrage des coûts ou de redondance. Il s’agit de l’agilité des données, du contrôle de la conformité et de l’avantage concurrentiel dans l’exécution. Le défi consiste à gérer la complexité. Plusieurs clouds signifient plusieurs cadres opérationnels, accords de niveau de service, schémas de tarification et modèles de sécurité. Si votre équipe n’est pas préparée à opérer à travers eux, vous ralentirez, au lieu d’accélérer, la mise en œuvre de l’IA.

Au fond, adopter une stratégie multicloud pour l’IA signifie aligner votre architecture sur les exigences de vos données et de vos modèles, et non sur les limites d’un seul fournisseur. Vous vous donnez la possibilité de mettre à l’échelle ce qui fonctionne, d’écarter ce qui ne fonctionne pas et de pivoter plus rapidement sur un marché défini par l’expérimentation et l’itération constantes. C’est ainsi que vous gardez une longueur d’avance. Non pas en s’engageant sur une seule plateforme, mais en concevant des performances sur l’ensemble d’entre elles.

La création de valeur stratégique à partir de l’IA est priorisée par rapport aux simples préoccupations de coûts dans la gestion des dépenses de cloud.

L’IA crée de la valeur, rapidement. Et pour certains leaders technologiques, cette valeur l’emporte sur la nécessité de contrôler chaque poste de dépenses liées au cloud. Les entreprises qui développent efficacement l’IA ne se concentrent pas uniquement sur le coût de l’IA, mais sur ce qu’elle apporte. Elles considèrent le coût comme un élément d’une équation de performance plus large, et non comme le tout.

Bryan Mjaanes, directeur des technologies de l’information chez Wespath Benefits and Investments, l’a bien expliqué. Il ne se concentre pas principalement sur la gestion des dépenses. Il s’agit d’identifier les cas d’utilisation qui font réellement avancer l’entreprise. Cela signifie qu’il faut créer un retour sur investissement grâce à une meilleure compréhension, à des opérations plus rapides et à de nouveaux services qui n’étaient pas possibles avant l’intégration de l’IA. Il pose les bonnes questions : L’IA crée-t-elle une valeur basée sur les résultats ? Accélère-t-elle la prise de décision ? Améliore-t-elle les performances ?

C’est important, car dans le passage à l’IA, tous les coûts ne sont pas évitables, ni même indésirables. Les premiers investissements dans les charges de travail lourdes en calcul, l’entraînement des modèles ou l’infrastructure de données peuvent faire grimper les factures du cloud à court terme. Mais la valeur concurrentielle de l’automatisation des décisions, de l’optimisation des opérations ou de l’amélioration de l’expérience client peut largement compenser ces coûts initiaux.

La nuance ici est la discipline. Penser en termes de valeur d’abord ne signifie pas ignorer les coûts, mais investir avec intention. Votre équipe financière doit toujours assurer le suivi des dépenses par rapport aux résultats. Votre DSI doit toujours s’assurer que les outils s’adaptent efficacement. Mais ni l’un ni l’autre ne devrait bloquer l’innovation en matière d’IA simplement pour s’en tenir à une courbe de dépenses plate. Les dirigeants doivent favoriser les initiatives qui présentent un potentiel d’efficacité, de rentabilité ou d’innovation à long terme, puis itérer et mettre à l’échelle ce qui fonctionne.

Les entreprises qui sont à la pointe de l’IA sont celles qui considèrent les coûts comme un outil et non comme un obstacle. Elles dépensent là où cela a un impact mesurable et se retirent là où ce n’est pas le cas. L’IA n’est pas une simple mise à niveau informatique. Il s’agit d’un levier stratégique, et les décisions relatives aux dépenses doivent correspondre à ce niveau d’importance.

Principaux faits marquants

• Donnez la priorité à la gouvernance financière du cloud à mesure que l’IA évolue : L’IA exige une consommation de cloud nettement plus importante, ce qui peut faire gonfler les coûts rapidement. Les dirigeants doivent investir dans des outils de visibilité financière et des pratiques d’optimisation des coûts pour s’assurer que la croissance de l’IA reste économiquement viable.
• Préparez-vous à la hausse des coûts d’infrastructure induite par l’IA : les hyperscalers sont susceptibles d’augmenter les prix du cloud jusqu’en 2030 pour récupérer les investissements liés à l’IA. Les dirigeants devraient réviser les budgets cloud à long terme et négocier les structures tarifaires en gardant cela à l’esprit.
• Concevez l’infrastructure en gardant à l’esprit le multicloud : Les entreprises déploient de plus en plus de modèles d’IA sur plusieurs clouds à des fins de performance et de flexibilité. Les responsables informatiques doivent élaborer des modèles d’exploitation multicloud qui permettent une portabilité transparente des données et des charges de travail entre les fournisseurs.
• Concentrez-vous sur la création de valeur de l’IA : Les investissements stratégiques dans l’IA qui génèrent des résultats commerciaux peuvent justifier la hausse des coûts du cloud. Les dirigeants doivent évaluer les coûts par rapport à l’impact mesurable afin de soutenir l’innovation tout en maintenant une discipline financière.