La dépendance vis-à-vis des modèles d’IA et des plateformes augmente les coûts de changement en créant de profondes dépendances techniques, financières et organisationnelles qui rendent la migration vers un autre fournisseur coûteuse et perturbatrice. Plus une organisation intègre des API propriétaires, affine ses modèles sur une infrastructure spécifique au fournisseur ou met en place des flux de travail autour des outils d’une seule et même plateforme, plus il devient difficile de changer de fournisseur. Cet article décortique les mécanismes spécifiques à l’origine de cette dépendance et explique comment vous pouvez la gérer.
Qu'est-ce qui entraîne réellement un effet de verrouillage lorsqu'on utilise une plateforme d'IA ?
Le « lock-in » lié à l’utilisation d’une plateforme d’IA survient lorsque les flux de travail, les pipelines de données et l’architecture technique de votre organisation deviennent si étroitement liés à l’environnement d’un fournisseur spécifique que son remplacement nécessiterait de reconstruire des parties importantes de votre infrastructure. Cette dépendance résulte rarement d’une seule décision. Elle s’accumule progressivement à plusieurs niveaux.
Parmi les causes les plus courantes de dépendance vis-à-vis d'une plateforme d'IA, on peut citer :
- API propriétaires : Lorsque vos applications appellent des points de terminaison propres à un fournisseur, le changement implique de réécrire chaque point d'intégration.
- Localisation et formatage des données : Les données d'entraînement, les ensembles de données de réglage fin et les représentations stockées dans des formats propriétaires ne peuvent pas être simplement exportées et réutilisées ailleurs.
- Investissements dans l'affinage des modèles : Des mois de réglages précis spécifiques à un domaine, effectués sur le modèle de base d’un fournisseur, produisent des résultats qui ne peuvent pas être transférés au modèle d’un concurrent sans refaire tout ce travail.
- Dépendances liées aux outils et à l'observabilité : Les outils de surveillance, de journalisation et d'évaluation conçus autour de la télémétrie d'une plateforme donnée sont rarement transposables tels quels vers une autre plateforme.
- Connaissances organisationnelles : Les équipes acquièrent une expertise sur les outils, la documentation et les particularités d'un fournisseur donné. Ce savoir-faire institutionnel ne se transmet pas automatiquement.
Ensemble, ces facteurs créent une situation dans laquelle le coût théorique d'un changement de fournisseur est bien supérieur au prix affiché d'un service concurrent.
En quoi les coûts de changement diffèrent-ils entre le verrouillage lié au modèle d'IA et celui lié à la plateforme ?
Le « verrouillage » lié au modèle d’IA et celui lié à la plateforme d’IA sont deux concepts liés mais distincts. Le verrouillage lié au modèle fait référence à la dépendance vis-à-vis d’un modèle entraîné spécifique, tandis que le verrouillage lié à la plateforme fait référence à la dépendance vis-à-vis de l’infrastructure, des outils et de l’écosystème qui l’entourent. Dans la pratique, le verrouillage lié au modèle revêt généralement un caractère plus technique, tandis que le verrouillage lié à la plateforme revêt généralement un caractère plus organisationnel et financier.
Prisonnier d'un modèle d'IA
Lorsque vous affinez un modèle de base, que vous mettez en place des workflows d’ingénierie des prompts adaptés à son comportement spécifique ou que vous vous appuyez sur ses caractéristiques de sortie uniques, vous créez une dépendance vis-à-vis de ce modèle. Le passage à un autre modèle, même s’il provient du même fournisseur, peut générer des résultats incohérents susceptibles de perturber les processus en aval. Le coût de changement réside ici principalement dans le temps d'ingénierie nécessaire pour réévaluer, redéfinir les prompts et revalider un modèle de remplacement pour l'ensemble de vos cas d'utilisation.
Prisonnier d'une plateforme d'IA
La dépendance vis-à-vis d’une plateforme est plus large. Elle englobe l’environnement de calcul, l’infrastructure de déploiement, les systèmes de stockage et de récupération des données, les interfaces de facturation et de gestion des coûts, ainsi que les outils de gouvernance qui encadrent le modèle. Migrer hors d’une plateforme implique de traiter simultanément toutes ces couches. Le coût de changement comprend ici non seulement l’effort d’ingénierie, mais aussi la formation du personnel, la renégociation des contrats, ainsi que la remise en place de la visibilité sur les coûts et du reporting.
En matière de gestion financière des systèmes d'information, la dépendance vis-à-vis d'une plateforme constitue généralement la préoccupation la plus importante, car ses coûts sont plus difficiles à quantifier à l'avance et n'apparaissent généralement qu'au moment d'une tentative de migration.
Quels sont les coûts cachés liés à la migration hors d'un fournisseur d'IA ?
Les coûts cachés liés à la migration hors d'une solution d'IA comprennent la formation des équipes, la réintégration, la migration des données, la perte de productivité pendant la transition et le coût d'opportunité lié au temps consacré par les ingénieurs à des tâches autres que le développement de produits. Ces coûts apparaissent rarement dans les comparaisons initiales entre fournisseurs, mais ils représentent souvent la majeure partie du budget réel alloué à la migration.
Parmi les catégories de coûts cachés à prendre en compte, on peut citer :
- Coûts de renouvellement : Chaque décision automatisée, chaque processus de génération de contenu ou chaque pipeline de prédiction doit être testé par rapport au nouveau modèle afin de s'assurer que la qualité des résultats est maintenue.
- Migration et reformatage des données : Les formats d'intégration propriétaires, les bases de données vectorielles et les ensembles de données d'apprentissage nécessitent souvent des transformations importantes avant de pouvoir être utilisés sur une nouvelle plateforme.
- Coûts de résiliation du contrat : Les remises liées à un engagement d'utilisation, les accords de capacité réservée et les contrats d'entreprise prévoient généralement des pénalités ou la perte des crédits prépayés en cas de résiliation anticipée.
- Perte de productivité : Les équipes habituées aux outils, à la documentation et aux canaux d'assistance d'une plateforme donnée perdent en efficacité pendant la période de transition.
- Coûts d'exploitation parallèles : La plupart des entreprises exploitent simultanément des environnements anciens et nouveaux pendant la migration, ce qui entraîne un doublement temporaire de certains coûts d'infrastructure.
- Renouvellement de la certification en matière de sécurité et de conformité : Si le nouveau fournisseur exerce ses activités dans différentes régions ou est soumis à différents cadres de conformité, votre équipe de sécurité doit réévaluer l'environnement et le recertifier.
Au total, ces coûts cachés peuvent facilement dépasser le coût direct de la licence de la nouvelle plateforme ; c’est pourquoi les décisions en matière d’IA qui entraînent une dépendance vis-à-vis d’un fournisseur doivent faire l’objet d’une modélisation financière rigoureuse avant de s’engager à grande échelle auprès d’un fournisseur.
En quoi le « lock-in » lié à l'IA complique-t-il les décisions en matière de gestion financière informatique ?
Le « verrouillage » lié à l'IA complique la gestion financière des technologies de l'information, car il rend difficile l'évaluation, la prévision ou la comparaison du coût réel d'un investissement dans l'IA par rapport à d'autres solutions. Lorsque les coûts de changement sont élevés et opaques, l'entreprise perd le pouvoir de négociation nécessaire pour négocier, optimiser ou réaffecter efficacement ses dépenses.
D'un FinOps et gestion des coûts du cloud De ce point de vue, les dépendances liées aux plateformes d'IA posent plusieurs défis spécifiques :
- Opacité des indicateurs économiques unitaires : La tarification de l'IA basée sur la consommation, où l'on paie par jeton, par inférence ou par heure de calcul, rend difficile l'élaboration de modèles de coûts stables ou la prévision précise des dépenses.
- Lacunes en matière de responsabilité : Ce sont les équipes d'ingénierie qui prennent les décisions concernant les plateformes d'IA, mais c'est le service informatique et financier qui en supporte le coût. En l'absence d'une responsabilité clairement définie, les dépenses augmentent sans aucune gouvernance.
- Faiblesse du pouvoir de négociation : Une fois profondément ancrée dans une plateforme, votre entreprise n'a plus vraiment la possibilité de s'en détacher, ce qui affaiblit votre position lors des renouvellements de contrat.
- Risque de « stranding » des investissements : Les ajustements apportés aux investissements, les intégrations sur mesure et les outils spécifiques à une plateforme constituent des coûts irrécupérables qui ne peuvent être récupérés si le fournisseur modifie ses tarifs, abandonne un modèle ou fait l'objet d'une acquisition.
Une gestion efficace des coûts informatiques liés à l'IA implique de considérer la dépendance vis-à-vis d'une plateforme comme une catégorie de risque financier dès le départ, et non comme un enjeu technique à traiter ultérieurement. Cela implique d'intégrer des estimations des coûts de changement de fournisseur dans le processus de sélection des fournisseurs, de suivre les dépenses liées à l'IA de manière très détaillée et de mettre en place des processus de gouvernance offrant aux services financiers et informatiques une visibilité commune sur les modèles de consommation.
Quelles stratégies de déploiement de l'IA permettent de réduire l'exposition aux coûts de changement ?
Les stratégies de déploiement de l'IA qui permettent de réduire le plus efficacement l'exposition aux coûts de changement sont les couches d'abstraction, l'adoption de normes ouvertes, les architectures multifournisseurs et les pratiques rigoureuses en matière de portabilité des données. Aucune d'entre elles n'élimine totalement la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur, mais chacune réduit le coût et la complexité d'un changement lorsque les circonstances l'exigent.
- Couches d'abstraction des API : Le fait d'acheminer les appels IA via une couche d'abstraction interne plutôt que d'appeler directement les API des fournisseurs signifie que le remplacement du modèle ou de la plateforme sous-jacente ne nécessite des modifications qu'à un seul endroit, et non dans chaque application.
- Formats et normes ouverts : Dans la mesure du possible, privilégiez les modèles et les formats de données conformes aux normes ouvertes. Cela permet de conserver davantage de souplesse lors de l'évaluation des différentes options.
- Environnements de test multi-fournisseurs : Le fait de maintenir des intégrations actives avec plusieurs fournisseurs d'IA, même en cas d'utilisation limitée, permet à votre équipe de se familiariser avec les différentes alternatives et de conserver la capacité technique nécessaire pour changer de fournisseur.
- Ensembles de données de réglage fin portables : Stockez les données d'entraînement et de réglage fin dans des formats et à des emplacements que vous contrôlez, indépendamment de l'environnement de stockage du fournisseur.
- Architecture modulaire : Concevez les fonctionnalités basées sur l'IA sous forme de composants modulaires plutôt que d'intégrer une logique spécifique à chaque modèle dans l'ensemble de la couche applicative.
Ces stratégies impliquent un investissement initial en ingénierie, mais cet investissement s'avère payant en termes de pouvoir de négociation, de clarté de la gouvernance et de réduction du risque financier à long terme.
Dans quelles circonstances une entreprise devrait-elle accepter d'être liée à un fournisseur d'IA ?
Une organisation devrait accepter la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur d'IA lorsque l'avantage en termes de performances d'un modèle ou d'une plateforme spécifique est suffisamment important pour justifier cette dépendance, lorsque le cas d'utilisation est stable et peu susceptible de nécessiter une migration, et lorsque les clauses contractuelles offrent une protection adéquate contre les risques financiers les plus importants. Accepter cette dépendance est un compromis délibéré, et non une option par défaut.
Parmi les conditions qui rendent plus raisonnable l'acceptation d'une clause de fidélité, on peut citer :
- Le modèle ou l'infrastructure de ce fournisseur présente des capacités qu'aucune autre solution ne peut égaler pour votre cas d'utilisation spécifique.
- Ce cas d'utilisation est bien défini, son champ d'application est bien délimité et il est peu probable qu'il se transforme en une dépendance plus large.
- Les clauses du contrat prévoient notamment des engagements en matière de stabilité des prix, des délais de préavis en cas d'abandon d'un modèle et des garanties concernant l'exportation des données.
- L'organisation a procédé à une analyse formelle des coûts de changement et considère que le risque financier est proportionnel à la valeur commerciale générée.
À l’inverse, vous devez éviter toute situation de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur lorsque le cas d’utilisation est de nature exploratoire, lorsque le modèle tarifaire du fournisseur est opaque ou susceptible d’évoluer, ou encore lorsque la dépendance vis-à-vis de la plateforme s’étendrait simultanément à plusieurs fonctions métier essentielles. Il s’agit en fin de compte d’une décision financière et stratégique, qui mérite la même rigueur que celle que vous appliqueriez à tout engagement majeur en matière d’infrastructure.
Comment nous vous aidons à gérer la dépendance vis-à-vis des fournisseurs d'IA et les risques liés aux coûts du cloud
La gestion du risque financier lié à la dépendance vis-à-vis d’une plateforme d’IA exige la même rigueur que la gestion de tout défi lié aux coûts du cloud : visibilité, responsabilité et gouvernance permettant de relier les décisions technologiques aux résultats commerciaux. Chez It’s Value, nous aidons les organisations à développer précisément cette capacité.
Grâce à nos services FinOps, nous vous accompagnons dans les domaines suivants :
- Mise en place répartition des coûts complets sur l'ensemble des plateformes cloud et d'IA, afin que vous sachiez exactement combien vous dépensez, pour quoi et pourquoi
- Bâtiment cadres de gouvernance qui confèrent aux équipes financières, informatiques et d'ingénierie un pouvoir de décision partagé concernant les engagements et l'utilisation de la plateforme
- Gérer un Évaluation du niveau de maturité FinOps pour identifier les domaines dans lesquels votre organisation manque de visibilité ou de contrôle sur ses dépenses liées à l'IA dans le cloud
- Conception cadres d'évaluation des fournisseurs qui permettent d'évaluer les coûts de changement avant de s'engager à grande échelle sur une plateforme
- Intégrer la gestion des coûts du cloud à votre stratégie globale de gestion financière informatique grâce à Intégration entre TBM et FinOps, de sorte que les décisions d'investissement en matière d'IA soient prises en tenant pleinement compte du contexte de votre portefeuille technologique
- Soutien Mise en œuvre d'outils FinOps pour fournir à vos équipes des données fiables et exploitables, plutôt que des rapports de consommation bruts qui restent lettre morte
Si les dépendances liées aux plateformes d'IA génèrent des risques financiers ou des lacunes en matière de gouvernance au sein de votre organisation, nous souhaitons vous aider à y remédier grâce à une approche structurée et pragmatique. N'hésitez pas à nous contacter pour entamer la conversation.