Pourquoi les entreprises se tournent vers FinOps pour contrôler les coûts de l'IA et du SaaS

Les entreprises étendent les FinOps au-delà du cloud pour contrôler les coûts de l'IA et du SaaS. Les dépenses imprévisibles de l'IA nécessitent de nouvelles stratégies, tandis que la gouvernance remplace la réduction des coûts à court terme. La complexité multi-cloud est source d'inefficacité, et les entreprises du Fortune 100 font de FinOps une norme. Contrôler les dépenses technologiques est désormais essentiel.

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Au-delà de l'abonnement mensuel : l'étendue réelle des coûts technologiques

Le prix catalogue d'une solution SaaS ou d'IA n'est qu'un début. Lors de l'évaluation des plateformes technologiques, il est essentiel de prendre en compte ces coûts supplémentaires potentiels que de nombreux fournisseurs omettent commodément dans leurs présentations :

Préparation et migration des données

La qualité des systèmes d'intelligence artificielle dépend des données qu'ils traitent. Selon une étude de Gartner, la préparation des données représente généralement 20 à 30 % des coûts totaux de mise en œuvre de l'intelligence artificielle. De nombreuses organisations sous-estiment les ressources nécessaires pour :

• Nettoyage et normalisation des données historiques
• Établir des taxonomies de données cohérentes
• Migration de données à partir de systèmes existants
• Créer des cadres de gouvernance des données

Les défis uniques de l'optimisation des coûts de l'IA

La gestion des coûts de l'IA n'a rien à voir avec la gestion des dépenses traditionnelles liées à l'informatique en nuage. L'IA fonctionne à une échelle complètement différente, pilotée par des GPU, des cycles d'entraînement et un traitement d'inférence en temps réel. La structure des coûts de l'IA est complexe :

• Les GPU sont coûteux et les modèles d'IA nécessitent une énorme puissance de traitement.
• La formation d'un modèle peut prendre des jours ou des semaines, consommant des ressources informatiques à un rythme imprévisible.
• L'inférence, le processus d'utilisation d'un modèle d'IA entraîné pour générer des résultats, accumule des coûts, en particulier à grande échelle.
• Tarification basée sur des jetons, où les entreprises paient en fonction du volume de données traitées par les modèles d'IA.

Intégration avec les systèmes existants

Peu d'entreprises utilisent des systèmes entièrement autonomes. Votre solution d'IA devra probablement se connecter avec :

• Plates-formes de gestion de la relation client (CRM)
• Systèmes ERP
• Outils d'automatisation du marketing
• Applications intérieures personnalisées

En fonction de l'environnement technique, il peut être nécessaire de prévoir un budget :

• Temps de développement pour une intégration personnalisée
• Solutions middleware pour les systèmes complexes
• Améliorations potentielles des systèmes existants pour permettre la compatibilité

Formation du personnel et gestion du changement

Selon la MIT Sloan Management Review, les organisations qui mettent en œuvre des solutions d'IA doivent généralement consacrer 15 à 20 % de leur budget à la formation et à la gestion du changement. Ce chiffre doit être considéré de manière réaliste :

• La baisse initiale de la productivité pendant la période d'apprentissage
• Temps consacré aux sessions de formation formelle
• Résistance potentielle aux nouveaux flux de travail
• La documentation des nouveaux processus

La gouvernance devient une priorité par rapport à la réduction des coûts

Les premières étapes du FinOps visaient principalement à réduire les coûts. Mais les entreprises se rendent compte qu'une fois les inefficacités évidentes éliminées, la valeur réelle provient de la gouvernance : création de politiques, automatisation et discipline financière à long terme.

Les optimisations sont des solutions rapides. La gouvernance est ce qui permet à une organisation de rester financièrement disciplinée à grande échelle. C'est la différence entre réagir aux dépassements de coûts et les prévenir. La gouvernance consiste à établir des politiques sur l'utilisation des nuages, à automatiser le contrôle des dépenses et à veiller à ce que la rentabilité soit une fonction essentielle de l'entreprise.

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Les investissements dans l'IA et le multi-cloud compliquent la gestion des coûts.

Les entreprises utilisent un mélange de SaaS, de nuages publics, de nuages privés et de centres de données sur site. Cela rend la gestion des coûts beaucoup plus complexe. Les fournisseurs d'informatique dématérialisée ont des structures de facturation différentes, et les centres de données privés nécessitent des investissements initiaux avec des modèles de coûts complètement différents.

Les stratégies multi-cloud ajoutent une couche de complexité supplémentaire :

• Le transfert de données entre nuages peut entraîner des frais de sortie souvent négligés mais potentiellement importants.
• Les charges de travail réparties entre les nuages publics et privés doivent être soigneusement équilibrées pour éviter les redondances et le gaspillage de capacité.
• L'IA complique encore les choses : ses exigences élevées en matière de calcul rendent encore plus difficile le suivi financier dans des environnements multiples

Une enquête de la FinOps Foundation a révélé que 69 % des entreprises utilisent le SaaS pour les charges de travail d'IA, tandis que 30 % investissent dans des nuages privés et des centres de données. Ces chiffres révèlent une tendance claire : les entreprises vont au-delà des implémentations de cloud unique, mais beaucoup d'entre elles luttent pour optimiser les coûts sur plusieurs plateformes.

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Notre engagement : des coûts d'abonnement compétitifs en toute transparence

Nous proposons un coût d'abonnement extraordinairement compétitif, nettement inférieur à la moyenne du marché. Ce prix bas n'est pas un leurre, mais le résultat de notre efficacité opérationnelle et de notre engagement à rendre l'IA accessible à toutes les entreprises.

Contrairement à d'autres fournisseurs qui cachent les dépenses réelles derrière un prix initial attractif, nous combinons notre abonnement abordable avec une transparence totale :

• Frais mensuels peu élevés, sans coûts cachés ni surprises
• Une structure claire à plusieurs niveaux qui permet de maintenir les coûts prévisibles même en cas de croissance
• Formation de base et onboarding inclus dans le prix de base
• Limites d'appels API généreuses et tarifs de dépassement clairement publiés
• Des possibilités de mise à niveau simples et rentables en fonction de l'évolution des besoins

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Des avantages cachés qui compensent les coûts

Bien qu'il soit important de comprendre l'ensemble des coûts, il existe également des "avantages cachés" que de nombreuses organisations découvrent après la mise en œuvre :

Gains d'efficacité transversale

Les mises en œuvre de l'IA génèrent souvent des gains d'efficacité inattendus au-delà du cas d'utilisation principal. L'un de nos clients du secteur manufacturier a initialement utilisé notre plateforme pour optimiser les stocks, mais a découvert des améliorations significatives dans le processus d'approvisionnement en tant qu'avantage secondaire.

Réduction de la dette technique

Les solutions SaaS modernes alimentées par l'IA remplacent souvent plusieurs systèmes hérités, éliminant les coûts de maintenance et les responsabilités techniques qui pourraient ne pas apparaître dans le calcul initial du retour sur investissement.

Veille concurrentielle

Les capacités analytiques des plateformes d'IA permettent souvent d'obtenir des informations sur les tendances du marché et le positionnement concurrentiel que les entreprises payaient auparavant à des consultants externes.

Conclusions et considérations pour les gestionnaires

Les FinOps évoluent rapidement. Ce qui a commencé comme une stratégie d'optimisation des coûts du cloud est en train de devenir la base de la gestion des dépenses liées au SaaS et à l'IA. Les entreprises qui prennent le FinOps au sérieux, en particulier dans la gouvernance et le contrôle des coûts de l'IA, auront un avantage concurrentiel dans la gestion de leur transformation numérique.

Points clés pour les gestionnaires :

1. FinOps s'étend au-delà du cloud à l'IA et au SaaS: les entreprises adoptent FinOps pour contrôler les coûts imprévisibles de l'IA et la prolifération du SaaS. Les dirigeants devraient intégrer FinOps dans la planification financière pour éviter les dépenses numériques incontrôlées.
2. La gestion des coûts de l'IA nécessite de nouvelles stratégies: Les contrôles traditionnels des coûts du cloud ne fonctionnent pas pour l'IA, qui repose sur des GPU coûteux, une tarification basée sur des jetons et des cycles de formation gourmands en ressources. Les responsables doivent mettre en œuvre un contrôle des coûts spécifique à l'IA et une optimisation de la charge de travail pour éviter les dépassements financiers.
3. La gouvernance remplace la réduction des coûts en tant que priorité: l'optimisation des coûts offre des rendements décroissants, tandis que le contrôle des coûts à long terme dépend de la gouvernance, de l'automatisation et de l'application des politiques. Les dirigeants doivent cesser de se focaliser sur les économies à court terme et privilégier une discipline financière durable.
4. Les investissements multi-cloud et dans l'IA augmentent la complexité: les entreprises déploient l'IA sur des infrastructures SaaS, cloud public et privées, ce qui rend la gestion des coûts plus difficile. Les décideurs doivent adopter une approche FinOps unifiée dans tous les environnements pour éviter les inefficacités et l'augmentation des coûts.

Comprendre l'ensemble des coûts ne signifie pas décourager l'adoption de l'IA, mais garantir une mise en œuvre réussie grâce à une planification adéquate. Nos spécialistes de la mise en œuvre sont à votre disposition pour vous aider à établir un budget complet qui tienne compte de votre contexte organisationnel spécifique, des systèmes existants et des capacités internes.

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Avec notre abonnement, vous bénéficiez de la meilleure valeur sur le marché, sans compromis. Notre approche associe des prix compétitifs à une transparence totale sur les coûts de mise en œuvre, ce qui vous permet de réaliser des économies immédiates et de jeter les bases d'un succès à long terme. C'est cette combinaison unique de commodité et d'assistance complète qui nous distingue de la concurrence et garantit le meilleur retour sur investissement.