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.
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 :
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 :
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 :
Peu d'entreprises utilisent des systèmes entièrement autonomes. Votre solution d'IA devra probablement se connecter avec :
En fonction de l'environnement technique, il peut être nécessaire de prévoir un budget :
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 :
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.
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 :
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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 :
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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 :
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.
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.
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.
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.
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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