{"id":1532,"date":"2026-08-26T08:00:00","date_gmt":"2026-08-26T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsvalue.com\/?p=1532"},"modified":"2026-08-06T11:55:15","modified_gmt":"2026-08-06T09:55:15","slug":"lapprentissage-automatique-peut-il-contribuer-a-reduire-les-couts-lies-a-linfrastructure-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsvalue.com\/fr\/can-machine-learning-help-reduce-cloud-infrastructure-costs\/","title":{"rendered":"L'apprentissage automatique peut-il contribuer \u00e0 r\u00e9duire les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'infrastructure cloud ?"},"content":{"rendered":"<p>Oui, l'apprentissage automatique peut r\u00e9duire de mani\u00e8re significative les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'infrastructure cloud. En analysant les habitudes d'utilisation, en anticipant la demande et en d\u00e9tectant les gaspillages en temps r\u00e9el, les outils bas\u00e9s sur l'apprentissage automatique aident les entreprises \u00e0 r\u00e9duire leurs d\u00e9penses cloud superflues sans compromettre les performances. L'impact est particuli\u00e8rement important lorsque l'apprentissage automatique est int\u00e9gr\u00e9 dans un cadre plus large <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/fr\/services\/finops\/\">Pratique FinOps<\/a> qui fait le lien entre l'optimisation technique et la responsabilit\u00e9 financi\u00e8re. Nous r\u00e9pondons ci-dessous aux questions les plus courantes sur la mani\u00e8re dont l'apprentissage automatique et la r\u00e9duction des co\u00fbts du cloud s'articulent concr\u00e8tement.<\/p>\n<h2><a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/fr\/contact\/\">Comment l'apprentissage automatique permet-il concr\u00e8tement de r\u00e9duire les co\u00fbts li\u00e9s au cloud ?<\/a><\/h2>\n<p>L'apprentissage automatique permet de r\u00e9duire les co\u00fbts li\u00e9s au cloud en analysant en continu les donn\u00e9es d'utilisation des ressources afin d'identifier les inefficacit\u00e9s, de pr\u00e9voir la demande future et de recommander ou d'automatiser des mesures correctives. Contrairement aux r\u00e8gles statiques ou aux analyses manuelles, les mod\u00e8les d'apprentissage automatique s'am\u00e9liorent au fil du temps \u00e0 mesure qu'ils traitent davantage de signaux d'utilisation, ce qui rend leurs recommandations de plus en plus pr\u00e9cises et adapt\u00e9es \u00e0 votre environnement.<\/p>\n<p>Concr\u00e8tement, l\u2019optimisation des co\u00fbts bas\u00e9e sur le ML fonctionne selon plusieurs m\u00e9canismes. Premi\u00e8rement, elle d\u00e9tecte des tendances dans la mani\u00e8re dont les charges de travail consomment les ressources de calcul, de stockage et de r\u00e9seau au fil du temps. Deuxi\u00e8mement, elle pr\u00e9voit les pics ou les baisses de demande, ce qui permet \u00e0 l\u2019infrastructure de s\u2019adapter de mani\u00e8re proactive plut\u00f4t que r\u00e9active. Enfin, elle met en \u00e9vidence les anomalies, telles qu\u2019une charge de travail consommant trois fois plus de ressources que d\u2019habitude, avant que ces anomalies ne se traduisent par des factures \u00e9lev\u00e9es.<\/p>\n<p>Il en r\u00e9sulte une \u00e9volution d'une gestion r\u00e9active des co\u00fbts vers une gouvernance proactive des co\u00fbts. Au lieu d'examiner la facture du mois dernier et d'essayer d'expliquer les d\u00e9passements, votre \u00e9quipe re\u00e7oit des signaux pr\u00e9visionnels qui lui permettent de prendre de meilleures d\u00e9cisions avant que les d\u00e9penses ne soient engag\u00e9es.<\/p>\n<h2>Quels types de gaspillage li\u00e9s au cloud le ML peut-il d\u00e9tecter et \u00e9liminer ?<\/h2>\n<p>L'apprentissage automatique s'av\u00e8re particuli\u00e8rement efficace pour d\u00e9tecter les ressources inutilis\u00e9es, les instances surdimensionn\u00e9es, la capacit\u00e9 r\u00e9serv\u00e9e sous-utilis\u00e9e et le stockage orphelin. Il s'agit l\u00e0 des formes les plus courantes et les plus co\u00fbteuses de gaspillage dans le cloud, qui partagent toutes une caract\u00e9ristique commune : elles sont difficiles \u00e0 rep\u00e9rer manuellement \u00e0 grande \u00e9chelle, mais suivent des sch\u00e9mas que les mod\u00e8les d'apprentissage automatique peuvent apprendre \u00e0 reconna\u00eetre rapidement.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Instances de calcul inactives :<\/strong> Les machines virtuelles ou les conteneurs qui sont en cours d'ex\u00e9cution mais qui ne re\u00e7oivent que peu ou pas de trafic, souvent laiss\u00e9s allum\u00e9s apr\u00e8s la fin d'un projet ou lorsque l'on oublie qu'un environnement de test existe.<\/li>\n<li><strong>Instances surdimensionn\u00e9es :<\/strong> Ressources allou\u00e9es avec des capacit\u00e9s de processeur, de m\u00e9moire ou de stockage bien sup\u00e9rieures \u00e0 celles r\u00e9ellement utilis\u00e9es par les charges de travail, ce qui r\u00e9sulte g\u00e9n\u00e9ralement d\u2019un surprovisionnement au moment du d\u00e9ploiement.<\/li>\n<li><strong>Capacit\u00e9 r\u00e9serv\u00e9e sous-utilis\u00e9e :<\/strong> Des instances r\u00e9serv\u00e9es ou des plans d'\u00e9conomies achet\u00e9s sur la base d'une utilisation pr\u00e9vue qui ne s'est jamais concr\u00e9tis\u00e9e, laissant ainsi la capacit\u00e9 pay\u00e9e inutilis\u00e9e.<\/li>\n<li><strong>Volumes de stockage et instantan\u00e9s orphelins :<\/strong> Disques et sauvegardes qui ne sont plus associ\u00e9s \u00e0 aucune charge de travail active, mais qui continuent d'engendrer des frais.<\/li>\n<li><strong>Mod\u00e8les de transfert de donn\u00e9es inefficaces :<\/strong> Les charges de travail g\u00e9n\u00e9rant des co\u00fbts de sortie \u00e9vitables en raison de choix d'architecture sous-optimaux, que le ML peut mettre en \u00e9vidence gr\u00e2ce \u00e0 l'analyse du trafic.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Il n'est pas r\u00e9aliste de d\u00e9tecter manuellement ces probl\u00e8mes dans un environnement multicloud comptant des centaines de comptes et des milliers de ressources. L'apprentissage automatique permet d'\u00e9tendre cette d\u00e9tection en continu, sans fatigue humaine.<\/p>\n<h2>En quoi le redimensionnement bas\u00e9 sur l'apprentissage automatique diff\u00e8re-t-il du redimensionnement manuel ?<\/h2>\n<p>Le redimensionnement bas\u00e9 sur le ML analyse le comportement r\u00e9el de la charge de travail au fil du temps afin de recommander la configuration de ressources la plus r\u00e9duite possible tout en respectant les exigences de performance. Le redimensionnement manuel, en revanche, repose sur des examens p\u00e9riodiques s'appuyant sur des indicateurs d'utilisation moyenne, qui passent souvent \u00e0 c\u00f4t\u00e9 des pics d'utilisation et conduisent soit \u00e0 un sous-provisionnement, soit \u00e0 un surprovisionnement persistant.<\/p>\n<p>La diff\u00e9rence fondamentale r\u00e9side dans la qualit\u00e9 et la richesse des donn\u00e9es utilis\u00e9es par chaque approche. Une analyse manuelle pourrait se baser sur la moyenne d\u2019utilisation du processeur sur 30 jours et conclure qu\u2019une instance de grande taille pourrait \u00eatre r\u00e9duite. Un mod\u00e8le d\u2019apprentissage automatique prend en compte la distribution compl\u00e8te de l\u2019utilisation, y compris les heures de pointe, les tendances par jour de la semaine et les variations saisonni\u00e8res, avant de formuler une recommandation. Il \u00e9value \u00e9galement le risque li\u00e9 \u00e0 une recommandation, en signalant les cas o\u00f9 l\u2019utilisation d\u2019une charge de travail est trop impr\u00e9visible pour permettre une r\u00e9duction de taille en toute s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\n<p>Le redimensionnement bas\u00e9 sur le ML fonctionne \u00e9galement en continu. Plut\u00f4t que de proc\u00e9der \u00e0 une analyse trimestrielle, le mod\u00e8le surveille chaque charge de travail en temps quasi r\u00e9el et propose de nouvelles recommandations \u00e0 mesure que les habitudes d\u2019utilisation \u00e9voluent. Cela rev\u00eat une importance particuli\u00e8re dans les environnements cloud en constante \u00e9volution, o\u00f9 les \u00e9quipes d\u00e9ploient et modifient quotidiennement leurs charges de travail. Concr\u00e8tement, cela se traduit par une plus grande fiabilit\u00e9 de chaque recommandation et une r\u00e9duction du nombre d\u2019incidents de performance dus \u00e0 un redimensionnement trop radical.<\/p>\n<h2>De quelles donn\u00e9es relatives aux co\u00fbts du cloud un mod\u00e8le d'apprentissage automatique a-t-il besoin pour fonctionner efficacement ?<\/h2>\n<p>Pour fonctionner correctement, un mod\u00e8le d\u2019apprentissage automatique destin\u00e9 \u00e0 l\u2019optimisation des co\u00fbts du cloud a besoin de trois cat\u00e9gories de donn\u00e9es : des indicateurs d\u2019utilisation granulaires, des donn\u00e9es de facturation d\u00e9taill\u00e9es et des m\u00e9tadonn\u00e9es sur les ressources. Si la qualit\u00e9 et la couverture des donn\u00e9es sont insuffisantes dans ces domaines, les recommandations du mod\u00e8le seront incompl\u00e8tes ou peu fiables.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Indicateurs d'utilisation d\u00e9taill\u00e9s :<\/strong> Utilisation du processeur, de la m\u00e9moire, des E\/S disque et du r\u00e9seau au niveau de chaque ressource, de pr\u00e9f\u00e9rence \u00e0 intervalles r\u00e9guliers (toutes les heures ou plus fr\u00e9quemment) sur une p\u00e9riode de plusieurs semaines afin de mettre en \u00e9vidence les tendances d'utilisation.<\/li>\n<li><strong>Donn\u00e9es d\u00e9taill\u00e9es relatives \u00e0 la facturation et \u00e0 la r\u00e9partition des co\u00fbts :<\/strong> Des factures cloud d\u00e9taill\u00e9es par ligne, comprenant des balises, des identifiants de compte et une ventilation des services, qui permettent d'associer les co\u00fbts \u00e0 des \u00e9quipes, des applications ou des environnements sp\u00e9cifiques.<\/li>\n<li><strong>M\u00e9tadonn\u00e9es de la ressource :<\/strong> Types d'instances, r\u00e9gions, configurations et relations entre les ressources (par exemple, quels volumes de stockage sont associ\u00e9s \u00e0 quelles instances).<\/li>\n<li><strong>Contexte historique :<\/strong> Au moins 30 \u00e0 90 jours de donn\u00e9es historiques pour permettre au mod\u00e8le de distinguer l'utilisation normale des anomalies et d'identifier les tendances cycliques.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La qualit\u00e9 des donn\u00e9es est tout aussi importante que leur volume. Un balisage incoh\u00e9rent, l'absence d'imputation des co\u00fbts et des lacunes dans la couverture de la surveillance nuisent toutes \u00e0 la pr\u00e9cision des recommandations issues du machine learning. Les organisations qui investissent dans des donn\u00e9es cloud propres et correctement balis\u00e9es tirent nettement plus de valeur de l'optimisation bas\u00e9e sur le machine learning que celles qui travaillent avec des ensembles de donn\u00e9es fragment\u00e9s ou incomplets.<\/p>\n<h2>Quels outils FinOps utilisent l'apprentissage automatique pour optimiser les co\u00fbts ?<\/h2>\n<p>Plusieurs plateformes FinOps de premier plan int\u00e8grent l'apprentissage automatique dans leurs processus d'optimisation des co\u00fbts. Apptio Cloudability, AWS Cost Explorer, Azure Advisor, Google Cloud Recommender, ainsi que des outils tels que Spot.io et CloudHealth, utilisent tous, \u00e0 des degr\u00e9s divers, l'apprentissage automatique pour formuler des recommandations de redimensionnement, d\u00e9tecter les anomalies et optimiser les engagements.<\/p>\n<p>Apptio Cloudability, avec lequel nous collaborons en tant que partenaire IBM, utilise l'apprentissage automatique pour optimiser la taille des ressources sur AWS, Azure et GCP, et int\u00e8gre ces recommandations dans un cadre plus large de r\u00e9partition des co\u00fbts et de gouvernance. C'est important, car une recommandation d'optimisation de la taille des ressources qui ne s'inscrit pas dans un contexte appropri\u00e9 de r\u00e9partition des co\u00fbts peut optimiser les d\u00e9penses d'une \u00e9quipe tout en transf\u00e9rant involontairement les co\u00fbts vers une autre.<\/p>\n<p>Les outils \u00ab cloud-native \u00bb d\u2019AWS, d\u2019Azure et de GCP constituent des points de d\u00e9part utiles, mais ils fonctionnent au sein de l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me d\u2019un seul fournisseur. Pour les entreprises exploitant des environnements multicloud, un outil FinOps ind\u00e9pendant de toute plateforme et dot\u00e9 de capacit\u00e9s d\u2019apprentissage automatique offre une vue d\u2019ensemble unifi\u00e9e et permet d\u2019\u00e9viter les angles morts li\u00e9s \u00e0 la gestion s\u00e9par\u00e9e de chaque cloud.<\/p>\n<p>Les configurations les plus efficaces associent des outils bas\u00e9s sur l'apprentissage automatique \u00e0 une gouvernance humaine : le mod\u00e8le met en \u00e9vidence des opportunit\u00e9s, et un processus d\u00e9cisionnel bien d\u00e9fini garantit que ces opportunit\u00e9s sont exploit\u00e9es par les bonnes personnes, dot\u00e9es des pouvoirs n\u00e9cessaires.<\/p>\n<h2>Dans quels cas l'apprentissage automatique pr\u00e9sente-t-il des limites en mati\u00e8re de gestion des co\u00fbts du cloud ?<\/h2>\n<p>L'apprentissage automatique se r\u00e9v\u00e8le insuffisant lorsque les organisations ne disposent pas de la qualit\u00e9 de donn\u00e9es, des structures de responsabilit\u00e9 ou des processus d\u00e9cisionnels n\u00e9cessaires pour donner suite \u00e0 ses recommandations. L'apprentissage automatique permet certes d'identifier les gaspillages et de mettre en \u00e9vidence des opportunit\u00e9s d'optimisation, mais il ne peut pas combler les lacunes organisationnelles et de gouvernance qui emp\u00eachent la concr\u00e9tisation de ces opportunit\u00e9s.<\/p>\n<p>Voici quelques situations courantes dans lesquelles le ML ne tient pas ses promesses :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Un syst\u00e8me d'\u00e9tiquetage et d'imputation des co\u00fbts inad\u00e9quat :<\/strong> Lorsque les ressources cloud ne sont pas syst\u00e9matiquement \u00e9tiquet\u00e9es, les mod\u00e8les d'apprentissage automatique ne peuvent pas attribuer avec pr\u00e9cision les co\u00fbts ou les recommandations aux \u00e9quipes concern\u00e9es. Les r\u00e9sultats deviennent alors trop vagues pour permettre de prendre des mesures concr\u00e8tes.<\/li>\n<li><strong>Absence de propri\u00e9t\u00e9 clairement \u00e9tablie :<\/strong> Si personne n'est tenu responsable des co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 une charge de travail sp\u00e9cifique, les recommandations restent lettre morte, quelle que soit leur pertinence. L'apprentissage automatique apporte de la visibilit\u00e9 ; il ne cr\u00e9e pas de responsabilit\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Charges de travail tr\u00e8s variables ou impr\u00e9visibles :<\/strong> Certaines charges de travail, telles que les t\u00e2ches de traitement par lots dont les horaires sont irr\u00e9guliers, ne suivent pas de sch\u00e9mas que l'apprentissage automatique peut identifier de mani\u00e8re fiable. Les recommandations relatives \u00e0 ces charges de travail comportent donc un risque plus \u00e9lev\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Absence de rythme d\u00e9cisionnel :<\/strong> Les organisations qui examinent les recommandations issues de l'apprentissage automatique une fois par trimestre plut\u00f4t que de mani\u00e8re continue perdent la majeure partie des avantages qu'elles pourraient en tirer. L'environnement cloud \u00e9volue plus rapidement que les cycles d'examen trimestriels.<\/li>\n<li><strong>Un recours excessif \u00e0 l'automatisation hors contexte :<\/strong> L'application automatique de recommandations de redimensionnement sans tenir compte des exigences de performances des applications peut entra\u00eener des incidents dont la r\u00e9solution co\u00fbte plus cher que les \u00e9conomies r\u00e9alis\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n<p>C'est l\u00e0 que r\u00e9side la diff\u00e9rence entre la gestion des co\u00fbts du cloud et une pratique FinOps aboutie. Les outils et l'apprentissage automatique offrent une visibilit\u00e9 et fournissent des recommandations, mais une r\u00e9duction durable des co\u00fbts passe par une gouvernance, une collaboration interfonctionnelle et une culture dans laquelle la gestion des co\u00fbts est consid\u00e9r\u00e9e comme une responsabilit\u00e9 partag\u00e9e entre les \u00e9quipes d'ing\u00e9nierie, financi\u00e8res et m\u00e9tier.<\/p>\n<h2>Comment nous vous aidons \u00e0 transformer les informations issues du ML en r\u00e9elles \u00e9conomies<\/h2>\n<p>L'apprentissage automatique met en \u00e9vidence les opportunit\u00e9s ; pour les exploiter, une approche structur\u00e9e est n\u00e9cessaire. Nous aidons les organisations \u00e0 d\u00e9velopper les capacit\u00e9s FinOps indispensables pour passer de l'analyse \u00e0 l'action, notamment :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00c9valuation du niveau de maturit\u00e9 FinOps :<\/strong> Nous \u00e9valuons le niveau actuel de maturit\u00e9 de votre gestion financi\u00e8re dans le cloud, tant au niveau des ressources humaines que des processus, de la gouvernance et des outils, et nous identifions les domaines dans lesquels les informations issues du machine learning ne sont pas exploit\u00e9es en raison de lacunes organisationnelles.<\/li>\n<li><strong>Principes fondamentaux de la r\u00e9partition des co\u00fbts et du marquage :<\/strong> Nous vous aidons \u00e0 mettre en place la couche de qualit\u00e9 des donn\u00e9es dont d\u00e9pendent les mod\u00e8les d'apprentissage automatique, notamment gr\u00e2ce \u00e0 des strat\u00e9gies de marquage coh\u00e9rentes et \u00e0 une r\u00e9partition compl\u00e8te des co\u00fbts entre les conteneurs, les services partag\u00e9s et les frais d'assistance.<\/li>\n<li><strong>Adapter la gouvernance \u00e0 AWS, Azure et GCP :<\/strong> Nous mettons en place des processus optimis\u00e9s qui associent les recommandations issues de l'apprentissage automatique \u00e0 une r\u00e9partition claire des responsabilit\u00e9s et des pouvoirs d\u00e9cisionnels, afin que ces recommandations soient r\u00e9guli\u00e8rement examin\u00e9es et mises en \u0153uvre.<\/li>\n<li><strong>Int\u00e9gration entre TBM et FinOps :<\/strong> Nous int\u00e9grons l'optimisation des co\u00fbts du cloud \u00e0 votre cadre global de gestion financi\u00e8re informatique, afin que les \u00e9conomies r\u00e9alis\u00e9es sur le cloud soient clairement identifiables au regard des d\u00e9penses informatiques globales et de la valeur ajout\u00e9e pour l'entreprise.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si vous souhaitez savoir quelle part de valeur votre entreprise laisse passer, <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/fr\/contact\/\">contactez-nous<\/a> pour discuter d'une \u00e9valuation FinOps adapt\u00e9e \u00e0 votre environnement cloud.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L'apprentissage automatique peut r\u00e9duire consid\u00e9rablement le gaspillage dans le cloud, mais seulement si votre infrastructure FinOps est pr\u00eate \u00e0 tirer parti de ses analyses.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":2641,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[22],"tags":[],"class_list":["post-1532","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.6 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Can machine learning help reduce cloud infrastructure costs? - It&#039;s Value<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Machine learning cuts cloud costs by detecting waste, rightsizing resources, and predicting demand. 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