Lors du choix d’une plateforme d’IA, les équipes chargées des achats doivent évaluer les fournisseurs selon six critères essentiels : le coût total de possession, les capacités en matière de gouvernance et de conformité, le risque de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur, les exigences d’intégration, le potentiel de retour sur investissement et l’alignement stratégique avec les objectifs de l’entreprise. Ces critères s’appliquent à toute grande entreprise envisageant un investissement important dans l’IA, où les enjeux d’une mauvaise décision sont élevés et les coûts liés à un changement de solution sont considérables. Les sections ci-dessous détaillent chaque critère en proposant les questions spécifiques que votre équipe d’achats devrait se poser.
Quels sont les critères les plus importants à prendre en compte lors de l'évaluation des plateformes d'IA ?
Les critères les plus importants à prendre en compte lors de l'évaluation des plateformes d'IA sont le coût total de possession, la gouvernance des données et la conformité, l'intégration avec l'infrastructure existante, la stabilité du fournisseur et la capacité de la plateforme à générer des résultats commerciaux mesurables. Les équipes chargées des achats qui se concentrent uniquement sur les fonctionnalités risquent de choisir une plateforme qui semble impressionnante lors d'une démonstration, mais qui ne parvient pas à apporter de la valeur à grande échelle.
L'évaluation d'une plateforme d'IA diffère de l'acquisition traditionnelle de logiciels sur un point essentiel : le coût et la complexité d'une mauvaise décision s'accumulent au fil du temps. Une fois que votre organisation a mis en place des flux de travail, entraîné des modèles et intégré des pipelines de données autour d'une plateforme spécifique, changer de plateforme devient coûteux et perturbant. Cela signifie que vos critères d'évaluation doivent privilégier l'adéquation à long terme plutôt que les capacités à court terme.
Une évaluation structurée d'une plateforme d'IA doit porter sur les domaines suivants :
- Coupe fonctionnelle : La plateforme prend-elle en charge les cas d'utilisation spécifiques de l'IA dont votre organisation a besoin aujourd'hui et au cours des deux ou trois prochaines années ?
- Coût total de possession : Quels sont les coûts totaux, au-delà des frais de licence, notamment ceux liés à la puissance de calcul, au stockage, à l'intégration et à l'exploitation courante ?
- Gouvernance et conformité : La plateforme est-elle en mesure de répondre à vos obligations réglementaires et à vos normes internes en matière de gouvernance des données ?
- Fiabilité du fournisseur : Le fournisseur est-il financièrement solide, dispose-t-il d'une feuille de route claire pour ses produits et a-t-il déjà fait ses preuves en matière d'assistance aux entreprises ?
- Capacité d'intégration : Dans quelle mesure la plateforme s'intègre-t-elle à votre infrastructure de données existante, à vos environnements cloud et à vos applications métier ?
- Évolutivité : La plateforme peut-elle évoluer au rythme de votre utilisation sans entraîner d'augmentation disproportionnée des coûts ?
Les équipes chargées des achats qui définissent ces critères avant d'entamer les discussions avec les fournisseurs sont bien mieux placées pour mener une évaluation rigoureuse et comparable, plutôt que de se laisser influencer par les arguments avancés par les fournisseurs.
Comment le service des achats doit-il évaluer le coût total d'une plateforme d'IA ?
Les services chargés des achats doivent évaluer le coût total d’une plateforme d’IA en ne se limitant pas aux frais d’abonnement ou de licence, mais en tenant également compte des coûts de calcul, du stockage des données, des efforts d’intégration et de migration, des effectifs internes, de la formation et des frais généraux d’exploitation courants. Dans la plupart des déploiements d’IA en entreprise, les frais de licence ne représentent qu’une fraction du coût total de possession réel.
Les plateformes d'IA sont, par nature, axées sur la consommation. Contrairement aux logiciels traditionnels, dont la tarification par poste est prévisible, les charges de travail liées à l'IA peuvent engendrer des coûts de calcul importants et variables, en fonction de la complexité des modèles, de la fréquence des inférences et du volume de données. Cela rend la modélisation des coûts à la fois plus difficile et plus importante.
Coûts directs à prendre en compte dans le modèle
Commencez par examiner les coûts que le fournisseur vous indiquera directement : frais de licence ou d'abonnement, frais d'utilisation des ressources de calcul et des GPU, coûts de stockage des données, ainsi que tous les frais liés aux appels d'API ou aux sessions d'entraînement des modèles. Demandez aux fournisseurs de vous fournir des estimations de coûts basées sur vos volumes d'utilisation prévus, et non pas uniquement sur les tarifs catalogue.
Coûts indirects et cachés
C'est au niveau des coûts indirects que les budgets consacrés aux plateformes d'IA dépassent le plus souvent les prévisions. Ceux-ci comprennent le temps de travail des ingénieurs internes nécessaire à l'intégration et à la maintenance de la plateforme, le coût de la préparation et de l'étiquetage des données, le réentraînement des modèles à mesure que les données évoluent, ainsi que la gestion du changement organisationnel requise pour intégrer l'IA dans les processus métier. Les équipes chargées des achats doivent également prendre en compte le coût des activités de conformité et d’audit si la plateforme traite des données sensibles.
Une approche utile consiste à élaborer un modèle de coût total sur trois ans qui intègre à la fois les coûts liés aux fournisseurs et ceux liés aux ressources internes, puis à le soumettre à des tests de résistance en envisageant des scénarios dans lesquels l'utilisation augmenterait plus rapidement que prévu. Cela permet à la direction de se faire une idée réaliste de l'engagement financier avant de signer.
À quelles exigences en matière de gouvernance et de conformité une plateforme d'IA doit-elle se conformer ?
Une plateforme d’IA doit répondre aux exigences de votre organisation en matière de résidence des données, prendre en charge les contrôles d’accès basés sur les rôles, fournir des journaux d’audit pour les décisions prises par les modèles et se conformer aux réglementations applicables, telles que le RGPD, la loi européenne sur l’IA ou les normes sectorielles spécifiques, notamment celles du secteur des services financiers ou de la santé. Les exigences de gouvernance ne sont pas des options facultatives ; il s’agit d’exigences fondamentales pour le déploiement de l’IA en entreprise.
La pression réglementaire pesant sur les systèmes d’IA s’intensifie en 2026, notamment en Europe où la loi européenne sur l’IA (EU AI Act) instaure des obligations différenciées en fonction du niveau de risque des applications d’IA. Les équipes chargées des marchés publics doivent déterminer à quelle catégorie de risque appartiennent les cas d’utilisation de l’IA qu’elles envisagent et s’assurer que la plateforme respecte les niveaux requis en matière de transparence, de contrôle humain et de documentation.
Voici quelques questions clés relatives à la gouvernance à poser aux fournisseurs :
- Où les données sont-elles traitées et stockées, et pouvez-vous garantir que leur résidence respecte les exigences géographiques requises ?
- La plateforme propose-t-elle des fonctionnalités permettant d'expliquer les résultats des modèles, en particulier pour les décisions à enjeux élevés ?
- Quels sont les journaux d'audit générés par la plateforme, et dans quelle mesure sont-ils accessibles aux équipes chargées de la conformité ?
- Comment le fournisseur gère-t-il les mises à jour des modèles, et ces mises à jour auront-elles une incidence sur les configurations certifiées conformes ?
- Quelles certifications la plateforme détient-elle, telles que la norme ISO 27001, la norme SOC 2 ou des accréditations spécifiques à un secteur d'activité ?
La gouvernance s'étend également en interne. La plateforme doit permettre à votre organisation d'attribuer clairement la responsabilité des résultats générés par l'IA, d'appliquer des politiques d'accès aux données et de garantir la responsabilité lorsque des décisions prises par l'IA ont des répercussions sur les clients ou les collaborateurs.
Comment évaluez-vous le risque de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur dans le cas des plateformes d'IA ?
Pour évaluer le risque de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur, il convient d'examiner la portabilité des données, les capacités d'exportation des modèles, les dépendances vis-à-vis des technologies propriétaires et la flexibilité des contrats. Plus la plateforme repose sur des formats propriétaires, des API fermées ou des architectures de modèles spécifiques à un fournisseur, plus le coût de changement sera élevé si vous devez changer de fournisseur à l'avenir.
Le risque de dépendance vis-à-vis des plateformes d’IA est souvent sous-estimé, car il s’accumule progressivement. On commence par utiliser l’infrastructure gérée par un fournisseur, on adopte ses formats de modèles propriétaires, on développe des outils internes autour de ses API et on forme ses équipes à ses interfaces. Lorsque l’on envisage de changer de fournisseur, le coût de la migration est alors suffisamment élevé pour rendre cette opération irréalisable.
Pour évaluer le risque de dépendance lors du choix d'un fournisseur d'IA, posez-vous les questions suivantes :
- Pouvez-vous exporter vos modèles entraînés dans des formats ouverts tels que ONNX et les déployer indépendamment de l'infrastructure du fournisseur ?
- Les API de la plateforme reposent-elles sur des normes ouvertes ou nécessitent-elles l'utilisation de bibliothèques clientes propriétaires ?
- Que deviendront vos données et vos modèles si le fournisseur fait l'objet d'une acquisition, modifie considérablement ses tarifs ou arrête la commercialisation du produit ?
- Le contrat prévoit-il des garanties en matière de portabilité des données et des clauses de résiliation raisonnables ?
- La plateforme peut-elle fonctionner dans un environnement multicloud ou hybride, ou est-elle liée à un seul fournisseur de cloud ?
Une plateforme qui prend en charge les normes ouvertes, offre une portabilité des modèles et vous permet d'exécuter des charges de travail dans plusieurs environnements vous confère un véritable pouvoir de négociation et réduit le risque financier lié à un engagement à long terme.
Quelles questions relatives à l'intégration et à l'infrastructure le service des achats devrait-il poser ?
Le service des achats doit se renseigner sur la manière dont la plateforme d'IA s'interface avec les sources de données existantes, sur l'infrastructure dont elle a besoin, sur la façon dont elle gère les flux de données et sur sa compatibilité avec votre environnement cloud actuel. La complexité de l'intégration est l'une des raisons les plus courantes pour lesquelles les déploiements de plateformes d'IA dépassent le budget et les délais prévus.
Les plateformes d’IA ne fonctionnent pas de manière isolée. Elles doivent pouvoir accéder aux données de votre entreprise, et celles-ci sont généralement réparties sur plusieurs systèmes : entrepôts de données, bases de données opérationnelles, stockage dans le cloud, applications SaaS et systèmes sur site. C’est la capacité de la plateforme à se connecter à ces sources de manière fiable et sécurisée qui déterminera la rapidité avec laquelle vous pourrez passer du déploiement à la création de valeur.
Questions spécifiques relatives à l'intégration à inclure dans votre évaluation :
- Quels connecteurs natifs la plateforme propose-t-elle pour votre infrastructure de données existante et vos fournisseurs de services cloud ?
- Comment la plateforme gère-t-elle l'ingestion de données en temps réel par rapport à l'ingestion par lots, et laquelle de ces deux méthodes votre cas d'utilisation nécessite-t-il ?
- Quelles sont les conditions préalables en matière d'infrastructure, et nécessiteront-elles des modifications importantes de votre environnement actuel ?
- Comment la plateforme gère-t-elle la sécurité au niveau de la couche d'intégration, notamment la gestion des identifiants et le chiffrement des données en transit ?
- Quelles sont généralement les ressources techniques nécessaires pour mener à bien l'intégration initiale, et en quoi consiste la maintenance courante ?
Les entreprises qui exploitent des environnements cloud hybrides sont confrontées à une complexité accrue. Si vos données sont réparties entre des systèmes sur site et plusieurs fournisseurs de cloud, vous devez vous assurer que la plateforme d’IA peut fonctionner dans cet environnement sans vous obliger à consolider votre infrastructure autour de la pile d’un seul fournisseur. Cela renvoie directement au défi plus large que représente gestion des coûts et de la gouvernance du cloud, où la visibilité sur l'ensemble des environnements est tout aussi importante que les capacités de la plateforme elle-même.
Comment les services achats peuvent-ils mesurer le retour sur investissement d'un investissement dans une plateforme d'IA ?
Le service des achats peut mesurer le retour sur investissement (ROI) d’un investissement dans une plateforme d’IA en définissant des résultats opérationnels spécifiques avant le déploiement, en établissant des indicateurs de référence, en suivant les réductions de coûts et les gains de productivité par rapport à ces références, et en tenant compte du coût total de possession lors du calcul du retour sur investissement. La mesure du ROI nécessite une définition préalable ; il est impossible de mesurer ce dont on n’a pas convenu de suivre l’évolution avant le lancement du projet.
Le retour sur investissement (ROI) d'une plateforme d'IA est souvent abordé en termes généraux lors des discussions avec les fournisseurs, mais sa mesure concrète exige une certaine rigueur de la part du service des achats et des parties prenantes de l'entreprise qui soutiennent cet investissement. L'approche la plus fiable consiste à identifier deux ou trois cas d'utilisation spécifiques présentant des résultats quantifiables, à évaluer la situation actuelle, à déployer la plateforme, puis à suivre les performances par rapport à ces critères de référence sur une période définie.
Parmi les indicateurs de retour sur investissement utiles pour les investissements dans des plateformes d'IA d'entreprise, on peut citer :
- Efficacité des processus : Réduction du temps consacré aux tâches manuelles que l'IA automatise ou accélère
- Réduction des coûts : Réduction de la croissance des effectifs, des taux d'erreur ou des coûts de retouche grâce aux améliorations apportées par l'IA
- Impact sur le chiffre d'affaires : Une contribution mesurable au chiffre d'affaires grâce à une prise de décision améliorée, à une mise sur le marché plus rapide ou à une expérience client optimisée
- Réduction des coûts d'exploitation : Économies réalisées au niveau des coûts d'infrastructure, des fournisseurs ou des coûts opérationnels grâce à la plateforme
- Délai de rentabilisation : À quelle vitesse la plateforme génère-t-elle des résultats mesurables par rapport à l'investissement réalisé ?
La consommation de services cloud est l’un des domaines dans lesquels le retour sur investissement est souvent sous-estimé. Les charges de travail liées à l’IA comptent parmi les plus gourmandes en ressources informatiques au sein de l’infrastructure d’une entreprise, et sans gestion active, les coûts liés à l’IA dans le cloud peuvent augmenter bien plus rapidement que la valeur générée. A Évaluation de la maturité FinOps peut aider votre organisation à déterminer si vous disposez des mécanismes de gouvernance et de la visibilité nécessaires pour suivre et optimiser les coûts liés au cloud que votre plateforme d'IA va générer.
Comment nous vous aidons à évaluer et à maîtriser les coûts liés aux plateformes d'IA
Le choix d'une plateforme d'IA représente un engagement financier et stratégique majeur. Pour définir un modèle de coûts adapté, assurer la gouvernance de l'utilisation du cloud et démontrer un retour sur investissement mesurable à la direction, il ne suffit pas d'un simple tableau comparatif des fournisseurs. C'est là que nous intervenons pour accompagner les grandes entreprises.
Nous aidons les équipes chargées des achats et de la gestion financière des technologies de l'information à mettre en place la visibilité financière et les structures de gouvernance nécessaires pour gérer de manière responsable les investissements dans les plateformes d'IA. Plus précisément, nous vous accompagnons dans les domaines suivants :
- Visibilité sur les coûts du cloud : Une visibilité complète et une transparence totale sur la consommation de ressources cloud générée par vos charges de travail d'IA, notamment en matière de puissance de calcul, de stockage et d'utilisation des API sur AWS, Azure et GCP
- Gouvernance FinOps : Des modèles opérationnels qui définissent clairement les responsabilités en matière de dépenses liées au cloud, mettent en place des cycles décisionnels structurés et établissent un lien entre les coûts liés à l'IA et les résultats commerciaux
- Intégration entre TBM et FinOps : Intégrer la gestion financière du cloud à votre structure globale de coûts informatiques afin que les investissements dans l'IA soient évalués dans le contexte de l'ensemble de votre portefeuille technologique
- Cadres de suivi du retour sur investissement : Nous vous aidons à définir les indicateurs pertinents avant le déploiement et à mettre en place les structures de reporting nécessaires pour les suivre au fil du temps
- Mise en place d'outils FinOps : Mise en œuvre et configuration Outils FinOps qui fournit à vos équipes les données dont elles ont besoin pour prendre des décisions éclairées concernant les dépenses liées aux plateformes d'IA
Si votre organisation s'apprête à évaluer ou à développer un investissement dans une plateforme d'IA et que vous souhaitez vous assurer que la gouvernance financière nécessaire à sa gestion efficace est bien en place, contactez-nous pour discuter des domaines dans lesquels nous pouvons apporter une valeur ajoutée.