Les exp\u00e9riences d\u2019IA doivent \u00eatre int\u00e9gr\u00e9es dans les budgets cloud sous la forme d\u2019une ligne budg\u00e9taire d\u00e9di\u00e9e, distincte des charges de travail cloud op\u00e9rationnelles habituelles. \u00c9tant donn\u00e9 que les charges de travail d\u2019IA et d\u2019apprentissage automatique pr\u00e9sentent des profils de co\u00fbts impr\u00e9visibles et en pics, li\u00e9s \u00e0 l\u2019utilisation des GPU, au traitement de grands ensembles de donn\u00e9es et aux cycles d\u2019entra\u00eenement it\u00e9ratifs, leur int\u00e9gration dans les budgets cloud standard rend pratiquement impossible le suivi des d\u00e9penses ou la ma\u00eetrise efficace des co\u00fbts. Les sections ci-dessous expliquent comment structurer, estimer, s\u00e9curiser et faire \u00e9voluer votre budget cloud d\u00e9di\u00e9 \u00e0 l\u2019IA \u00e0 chaque \u00e9tape du cycle de vie d\u2019une exp\u00e9rience.<\/p>\n
Les co\u00fbts li\u00e9s aux exp\u00e9riences d\u2019IA diff\u00e8rent de ceux des charges de travail cloud classiques, car ils sont tr\u00e8s variables, tr\u00e8s gourmands en ressources GPU et difficiles \u00e0 pr\u00e9voir \u00e0 l\u2019avance. Une application web standard fonctionne avec un niveau de ressources relativement stable, tandis qu\u2019une t\u00e2che d\u2019entra\u00eenement d\u2019IA peut consommer des centaines d\u2019heures de GPU en un seul apr\u00e8s-midi et ne produire aucun r\u00e9sultat r\u00e9utilisable si le mod\u00e8le ne converge pas. Cela rend les d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA intrins\u00e8quement exploratoires plut\u00f4t qu\u2019op\u00e9rationnelles.<\/p>\n
Plusieurs caract\u00e9ristiques distinguent les d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 l'IA dans le cloud :<\/p>\n
En raison de ces caract\u00e9ristiques, consid\u00e9rer le budget consacr\u00e9 \u00e0 l'infrastructure d'IA comme un simple poste de d\u00e9pense \u00ab cloud \u00bb parmi d'autres entra\u00eene des d\u00e9passements de co\u00fbts difficiles \u00e0 expliquer et encore plus difficiles \u00e0 \u00e9viter a posteriori.<\/p>\n
Les exp\u00e9riences en IA devraient disposer de leur propre ligne budg\u00e9taire d\u00e9di\u00e9e, plut\u00f4t que d\u2019\u00eatre int\u00e9gr\u00e9es aux budgets cloud existants. Cette s\u00e9paration offre aux responsables financiers et informatiques une visibilit\u00e9 claire sur les d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 l\u2019exploration, facilite l\u2019\u00e9valuation de la valeur g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par ces exp\u00e9riences et emp\u00eache les pics de co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l\u2019IA de fausser les rapports sur les charges de travail op\u00e9rationnelles dans le cloud.<\/p>\n
Une ligne budg\u00e9taire d\u00e9di\u00e9e aux exp\u00e9riences d\u2019IA r\u00e9pond \u00e0 trois objectifs concrets. Premi\u00e8rement, elle instaure une responsabilit\u00e9 : lorsque les d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA ont leur propre responsable et leur propre enveloppe, les \u00e9quipes ne peuvent pas absorber discr\u00e8tement les d\u00e9passements dans un budget commun. Deuxi\u00e8mement, elle permet une prise de d\u00e9cision au bon niveau. Si une exp\u00e9rience \u00e9puise l\u2019int\u00e9gralit\u00e9 de son budget trimestriel d\u00e8s la deuxi\u00e8me semaine, cela constitue un signal qui n\u00e9cessite une discussion approfondie sur son p\u00e9rim\u00e8tre, et non un ajustement discret de l\u2019enveloppe allou\u00e9e \u00e0 une autre \u00e9quipe. Troisi\u00e8mement, cela facilite la transition vers les budgets de production, car vous disposez d\u2019un historique clair du co\u00fbt r\u00e9el de l\u2019exp\u00e9rience pendant la phase exploratoire.<\/p>\n
Pour les organisations qui g\u00e8rent \u00e0 la fois des environnements sur site et dans le cloud, cette s\u00e9paration s'inscrit \u00e9galement dans une perspective plus large gestion financi\u00e8re dans le cloud<\/a> pratiques, dans lesquelles les d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 l'IA dans le cloud doivent \u00eatre mises en balance avec les options d'infrastructure GPU sur site afin de prendre une d\u00e9cision d'investissement \u00e9clair\u00e9e.<\/p>\n Pour estimer les co\u00fbts d'une exp\u00e9rience d'IA dans le cloud avant son ex\u00e9cution, il faut prendre en compte \u00e0 la fois le prix des instances, la dur\u00e9e pr\u00e9vue de l'entra\u00eenement, les besoins en stockage des ensembles de donn\u00e9es et le nombre d'it\u00e9rations pr\u00e9vues. Commencez par \u00e9tablir une estimation approximative des besoins en ressources de calcul de l'exp\u00e9rience, puis utilisez le calculateur de tarifs de votre fournisseur de services cloud pour d\u00e9terminer une fourchette de co\u00fbts plut\u00f4t qu'un chiffre pr\u00e9cis, car les exp\u00e9riences d'IA se d\u00e9roulent rarement exactement comme pr\u00e9vu.<\/p>\n Une m\u00e9thode d'estimation pratique comporte quatre \u00e9tapes :<\/p>\n Il est important de communiquer ces estimations aux \u00e9quipes financi\u00e8res avant le d\u00e9but de l'exp\u00e9rimentation. Cela permet d'\u00e9tablir une base de r\u00e9f\u00e9rence commune pour \u00e9valuer si les d\u00e9penses r\u00e9elles respectent les pr\u00e9visions, et favorise la discipline d'exp\u00e9rimentation soucieuse des co\u00fbts que pr\u00f4nent les pratiques FinOps.<\/p>\n Les mesures de protection les plus efficaces pour les budgets cloud consacr\u00e9s aux exp\u00e9riences d\u2019IA sont les alertes de d\u00e9penses assorties de conditions d\u2019arr\u00eat automatique, le marquage des ressources par exp\u00e9rience et la d\u00e9finition de seuils d\u2019approbation pour les ex\u00e9cutions prolong\u00e9es. La visibilit\u00e9 \u00e0 elle seule ne suffit pas \u00e0 emp\u00eacher les d\u00e9passements de budget ; il faut des contr\u00f4les automatis\u00e9s qui interviennent avant que les co\u00fbts ne deviennent irr\u00e9cup\u00e9rables.<\/p>\n Parmi les mesures de protection utiles \u00e0 mettre en place, on peut citer :<\/p>\n A \u00c9valuation de la maturit\u00e9 FinOps<\/a> peut vous aider \u00e0 identifier les contr\u00f4les qui font d\u00e9faut dans votre environnement actuel et \u00e0 d\u00e9terminer o\u00f9 les lacunes en mati\u00e8re de gouvernance sont les plus susceptibles d'entra\u00eener des d\u00e9penses non ma\u00eetris\u00e9es li\u00e9es \u00e0 l'IA dans le cloud.<\/p>\n Une exp\u00e9rience d'IA r\u00e9ussie doit d\u00e9boucher sur un budget de production dans le cadre d'un transfert officiel comprenant une base de r\u00e9f\u00e9rence des co\u00fbts issue de la phase d'exp\u00e9rimentation, un mod\u00e8le pr\u00e9visionnel des co\u00fbts en r\u00e9gime permanent pour la production, ainsi qu'un responsable d\u00e9sign\u00e9 charg\u00e9 de l'optimisation continue des co\u00fbts li\u00e9s au cloud. En l'absence d'une telle structure, les charges de travail d'IA en production reprennent souvent les habitudes de co\u00fbts de la phase d'exp\u00e9rimentation, notamment des types d'instances inefficaces et des ressources inutilis\u00e9es.<\/p>\n Le processus de transition devrait porter sur trois domaines :<\/p>\n Consid\u00e9rer la transition comme un processus formel permet d'\u00e9viter une situation courante o\u00f9 les charges de travail li\u00e9es \u00e0 l'IA passent de la phase d'exp\u00e9rimentation \u00e0 la production sans aucun changement en mati\u00e8re de gouvernance, ce qui entra\u00eene des co\u00fbts dont personne n'assume la responsabilit\u00e9 et que personne ne remet en question.<\/p>\n Les pratiques FinOps les plus pertinentes pour les d\u00e9penses cloud li\u00e9es \u00e0 l'IA et au ML sont la r\u00e9partition granulaire des co\u00fbts via le marquage, le redimensionnement continu des ressources de calcul, les achats bas\u00e9s sur des engagements pour des charges de travail d'entra\u00eenement pr\u00e9visibles, ainsi que des cycles de revue interfonctionnels associant les \u00e9quipes de science des donn\u00e9es aux services financiers et informatiques. Les principes standard du FinOps s'appliquent, mais ils doivent \u00eatre adapt\u00e9s \u00e0 la nature variable et tr\u00e8s gourmande en ressources GPU des charges de travail d'IA.<\/p>\n Dans le domaine sp\u00e9cifique de l'IA et de l'apprentissage automatique, les pratiques suivantes sont celles qui ont le plus d'impact :<\/p>\n La gestion des co\u00fbts li\u00e9s aux exp\u00e9riences d'IA dans le cadre des budgets cloud ne se limite pas \u00e0 la mise en place d'outils. Elle n\u00e9cessite une gouvernance, des structures de responsabilit\u00e9 et un rythme d\u00e9cisionnel commun entre les services financiers, informatiques et les \u00e9quipes charg\u00e9es de mener ces exp\u00e9riences. C'est pr\u00e9cis\u00e9ment dans ce domaine que nous accompagnons les organisations pour d\u00e9velopper des capacit\u00e9s durables.<\/p>\n Gr\u00e2ce \u00e0 nos services FinOps, nous vous aidons \u00e0 :<\/p>\n Nous proposons \u00e9galement Mise en \u0153uvre d'outils FinOps<\/a> pour aider vos \u00e9quipes \u00e0 tirer le meilleur parti des plateformes existantes de gestion des co\u00fbts du cloud, afin que les d\u00e9cisions en mati\u00e8re de d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 l'IA reposent sur des donn\u00e9es fiables et exploitables plut\u00f4t que sur des rapports fragment\u00e9s. Si vous souhaitez mettre en place une approche structur\u00e9e de la planification budg\u00e9taire de l'IA dans le cloud, contactez-nous<\/a> pour discuter de la mani\u00e8re de s'y prendre.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Les co\u00fbts li\u00e9s aux exp\u00e9riences d'IA sont impr\u00e9visibles et n\u00e9cessitent une utilisation intensive des GPU. 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Quelles mesures de contr\u00f4le permettent d'\u00e9viter que les exp\u00e9riences d'IA ne fassent exploser les budgets consacr\u00e9s au cloud ?<\/h2>\n
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Comment les exp\u00e9riences r\u00e9ussies en mati\u00e8re d'IA devraient-elles passer d'un budget exploratoire \u00e0 un budget de production ?<\/h2>\n
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Quelles pratiques FinOps s'appliquent sp\u00e9cifiquement aux d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 l'IA et au ML dans le cloud ?<\/h2>\n
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Comment nous vous aidons \u00e0 g\u00e9rer vos d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 l'IA dans le cloud gr\u00e2ce au FinOps<\/h2>\n
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