Les projets d’IA générative ont fait apparaître une nouvelle catégorie de dépenses cloud : GPU, appels aux API de modèles, bases vectorielles, stockage des données. Avec une démarche FinOps adaptée, ces coûts deviennent parfaitement pilotables et alignés sur la valeur créée.
Les spécificités de l’IA
- Un coût lié à l’usage, requête par requête, qui se pilote au plus près de l’activité.
- Des GPU précieux : leur bonne utilisation est un levier d’économie majeur.
- Le choix du modèle : un modèle bien dimensionné offre souvent la qualité attendue pour un coût bien inférieur.
Les leviers concrets
- Rendre les coûts visibles par cas d’usage : étiquetage des ressources, suivi des appels par application et par équipe.
- Choisir le bon modèle pour chaque tâche.
- Mettre en cache les réponses fréquentes et optimiser les prompts pour réduire le nombre de jetons.
- Mutualiser et planifier les GPU : arrêt automatique, partage entre équipes, instances réservées pour les charges stables.
- Mesurer la valeur : rapporter le coût de chaque cas d’usage au gain métier qu’il apporte.
Ce que nous faisons chez nos clients
- Nous mettons en place la visibilité des coûts cloud et IA par application, équipe et cas d’usage.
- Nous optimisons les architectures : choix des modèles, cache, dimensionnement des GPU.
- Nous installons une gouvernance FinOps durable entre finance, métiers et équipes techniques.