{"id":2389,"date":"2026-11-03T08:00:00","date_gmt":"2026-11-03T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsvalue.com\/?p=2389"},"modified":"2026-10-29T09:57:25","modified_gmt":"2026-10-29T08:57:25","slug":"en-quoi-la-capacite-dia-inutilisee-influe-t-elle-sur-vos-depenses-liees-au-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsvalue.com\/fr\/how-does-unused-ai-capacity-affect-your-cloud-spending\/","title":{"rendered":"En quoi la capacit\u00e9 d'IA inutilis\u00e9e influe-t-elle sur vos d\u00e9penses li\u00e9es au cloud ?"},"content":{"rendered":"<p>Les capacit\u00e9s d'IA inutilis\u00e9es font directement grimper vos d\u00e9penses cloud en g\u00e9n\u00e9rant des frais li\u00e9s \u00e0 des ressources de calcul inactives ou sous-utilis\u00e9es. Les instances GPU provisionn\u00e9es pour des sessions d'entra\u00eenement d'IA, les points de terminaison d'inf\u00e9rence laiss\u00e9s actifs entre deux requ\u00eates et les r\u00e9servations de m\u00e9moire surallou\u00e9es g\u00e9n\u00e8rent toutes des co\u00fbts, qu'elles apportent de la valeur ou non. Les sections ci-dessous expliquent pr\u00e9cis\u00e9ment comment cela se produit, pourquoi ce gaspillage est plus difficile \u00e0 d\u00e9tecter que le gaspillage de ressources de calcul classique, et ce que vous pouvez faire pour y rem\u00e9dier.<\/p>\n<h2>Quels types de capacit\u00e9s d'IA restent inutilis\u00e9es dans les environnements cloud ?<\/h2>\n<p>La capacit\u00e9 d\u2019IA inutilis\u00e9e dans les environnements cloud se r\u00e9partit en plusieurs cat\u00e9gories distinctes, chacune pr\u00e9sentant son propre profil de co\u00fbts. Les instances GPU et TPU r\u00e9serv\u00e9es \u00e0 l\u2019entra\u00eenement des mod\u00e8les mais laiss\u00e9es en marche entre deux t\u00e2ches constituent la forme la plus co\u00fbteuse de capacit\u00e9 d\u2019IA inutilis\u00e9e. Les points de terminaison d\u2019inf\u00e9rence qui restent actifs 24 heures sur 24 malgr\u00e9 un trafic faible ou intermittent, les allocations de m\u00e9moire surdimensionn\u00e9es pour la mise en service de grands mod\u00e8les linguistiques, ainsi que les instances r\u00e9serv\u00e9es pr\u00e9achet\u00e9es qui ne correspondent plus aux sch\u00e9mas r\u00e9els de charge de travail contribuent tous \u00e0 <strong>Co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA dans le cloud<\/strong> qui ne g\u00e9n\u00e8rent aucun retour sur investissement.<\/p>\n<p>Dans la pratique, les types de capacit\u00e9s d'IA inutilis\u00e9es les plus courants sont notamment :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Clusters d'entra\u00eenement en veille :<\/strong> Des clusters de GPU lanc\u00e9s pour l'entra\u00eenement de mod\u00e8les qui continuent de fonctionner une fois la t\u00e2che termin\u00e9e, souvent parce que l'automatisation de l'arr\u00eat n'a pas \u00e9t\u00e9 configur\u00e9e<\/li>\n<li><strong>Points de terminaison d'inf\u00e9rence surdimensionn\u00e9s :<\/strong> Une infrastructure dimensionn\u00e9e pour r\u00e9pondre \u00e0 la demande de pointe, mais fonctionnant \u00e0 une fraction de sa capacit\u00e9 pendant les heures creuses<\/li>\n<li><strong>Environnements d'exp\u00e9rimentation abandonn\u00e9s :<\/strong> Les charges de travail li\u00e9es au d\u00e9veloppement et \u00e0 l'exp\u00e9rimentation cr\u00e9\u00e9es par les \u00e9quipes de science des donn\u00e9es et qui ne sont jamais mises hors service<\/li>\n<li><strong>Capacit\u00e9 r\u00e9serv\u00e9e sous-utilis\u00e9e :<\/strong> R\u00e9servations de GPU d\u00e9di\u00e9s ou d'acc\u00e9l\u00e9rateurs IA achet\u00e9es sur la base de pr\u00e9visions qui ne se sont pas concr\u00e9tis\u00e9es<\/li>\n<li><strong>Stockage orphelin li\u00e9 aux pipelines d'IA :<\/strong> Les ensembles de donn\u00e9es d'entra\u00eenement, les points de contr\u00f4le des mod\u00e8les et les bases de donn\u00e9es de caract\u00e9ristiques conserv\u00e9s dans des niveaux de stockage co\u00fbteux bien apr\u00e8s la fin d'un projet<\/li>\n<\/ul>\n<p>Chacune de ces cat\u00e9gories correspond \u00e0 une lacune diff\u00e9rente en mati\u00e8re de responsabilit\u00e9. Les groupes de formation rel\u00e8vent souvent de la responsabilit\u00e9 des \u00e9quipes d'ing\u00e9nierie, l'infrastructure d'inf\u00e9rence de celle des \u00e9quipes charg\u00e9es des plateformes, et la capacit\u00e9 r\u00e9serv\u00e9e de celle des services financiers ou des achats. Lorsqu'aucune \u00e9quipe ne dispose d'une vue d'ensemble, le gaspillage s'accumule simultan\u00e9ment au sein de toutes ces \u00e9quipes.<\/p>\n<h2>En quoi la capacit\u00e9 IA inutilis\u00e9e fait-elle grimper les factures de cloud ?<\/h2>\n<p>La capacit\u00e9 IA inutilis\u00e9e fait grimper les factures de cloud, car les fournisseurs de cloud facturent la capacit\u00e9 allou\u00e9e, et non la valeur g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par cette capacit\u00e9. Une instance GPU fonctionnant \u00e0 un taux d\u2019utilisation de 5% co\u00fbte autant qu\u2019une instance fonctionnant \u00e0 95%. Les charges de travail d\u2019IA sont particuli\u00e8rement co\u00fbteuses \u00e0 cet \u00e9gard, car les instances GPU et TPU entra\u00eenent un surco\u00fbt significatif par rapport aux ressources de calcul standard, ce qui signifie que m\u00eame de courtes p\u00e9riodes d\u2019inactivit\u00e9 se traduisent par un gaspillage financier important.<\/p>\n<p>Le m\u00e9canisme d'inflation s'applique \u00e0 plusieurs niveaux. Tout d'abord, les heures d'utilisation des instances GPU sont factur\u00e9es en continu d\u00e8s le d\u00e9marrage d'une instance et jusqu'\u00e0 son arr\u00eat, que le travail d'entra\u00eenement soit en cours d'ex\u00e9cution ou non. Une \u00e9quipe qui provisionne un cluster au d\u00e9but d'un sprint et oublie de l'arr\u00eater pendant le week-end peut g\u00e9n\u00e9rer des co\u00fbts \u00e9quivalents \u00e0 plusieurs cycles d'entra\u00eenement complets, sans aucun r\u00e9sultat en contrepartie.<\/p>\n<p>D'autre part, les terminaux d'inf\u00e9rence d\u00e9ploy\u00e9s en tant que services fonctionnant en permanence g\u00e9n\u00e8rent des co\u00fbts 24 heures sur 24. Si une fonctionnalit\u00e9 d'IA traite principalement du trafic pendant les heures de bureau, un terminal fonctionnant la nuit et le week-end avec un taux d'utilisation quasi nul repr\u00e9sente un pur <strong>d\u00e9chets li\u00e9s au cloud<\/strong>. Les politiques d'auto-scaling et le scaling planifi\u00e9 permettent de rem\u00e9dier \u00e0 ce probl\u00e8me, mais ils n\u00e9cessitent une configuration minutieuse que de nombreuses \u00e9quipes n\u00e9gligent lors du d\u00e9ploiement initial.<\/p>\n<p>Troisi\u00e8mement, les remises li\u00e9es \u00e0 un engagement d\u2019utilisation et l\u2019achat d\u2019instances r\u00e9serv\u00e9es engendrent une autre forme d\u2019inflation. Lorsque les mod\u00e8les de charge de travail li\u00e9s \u00e0 l\u2019IA \u00e9voluent, la capacit\u00e9 engag\u00e9e qui ne correspond plus \u00e0 l\u2019utilisation r\u00e9elle devient un co\u00fbt irr\u00e9cup\u00e9rable. Les entreprises se retrouvent alors \u00e0 payer \u00e0 la fois la r\u00e9servation inutilis\u00e9e et la capacit\u00e9 \u00e0 la demande suppl\u00e9mentaire n\u00e9cessaire pour couvrir les charges de travail qui ont d\u00e9pass\u00e9 l\u2019engagement initial.<\/p>\n<h2>Pourquoi le gaspillage li\u00e9 \u00e0 l'IA dans le cloud est-il plus difficile \u00e0 d\u00e9tecter que le gaspillage informatique classique ?<\/h2>\n<p>Le gaspillage li\u00e9 \u00e0 l\u2019IA dans le cloud est plus difficile \u00e0 d\u00e9tecter que le gaspillage informatique classique, car les charges de travail d\u2019IA pr\u00e9sentent des sch\u00e9mas d\u2019utilisation l\u00e9gitimement variables qui rendent difficile la distinction entre un comportement normal et un v\u00e9ritable gaspillage. Un cluster de GPU fonctionnant \u00e0 un taux d\u2019utilisation de 10% pendant une phase de pr\u00e9traitement des donn\u00e9es pr\u00e9c\u00e9dant une session d\u2019entra\u00eenement appara\u00eet, dans un tableau de bord des co\u00fbts, identique \u00e0 un cluster qui a \u00e9t\u00e9 abandonn\u00e9. Les seuils d\u2019utilisation standard utilis\u00e9s pour optimiser la taille des ressources de calcul g\u00e9n\u00e9rales ne s\u2019appliquent pas directement aux charges de travail d\u2019IA sans contexte suppl\u00e9mentaire.<\/p>\n<p>Plusieurs facteurs viennent aggraver cette difficult\u00e9 de d\u00e9tection :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Mod\u00e8les \u00ab burst-and-idle \u00bb :<\/strong> Les charges de travail li\u00e9es \u00e0 l'entra\u00eenement des IA sont, par nature, caract\u00e9ris\u00e9es par des pics d'activit\u00e9. Un cluster peut fonctionner \u00e0 pleine capacit\u00e9 pendant des heures, puis rester inactif pendant l'\u00e9valuation des r\u00e9sultats. Les outils de surveillance qui mesurent l'utilisation \u00e0 intervalles fixes peuvent donner une image totalement fauss\u00e9e de ces tendances.<\/li>\n<li><strong>Propri\u00e9t\u00e9 d\u00e9centralis\u00e9e :<\/strong> Les \u00e9quipes de science des donn\u00e9es, d'ing\u00e9nierie du machine learning et de plateformes partagent souvent les m\u00eames comptes cloud. Les balises d'imputation des co\u00fbts sont fr\u00e9quemment incompl\u00e8tes ou incoh\u00e9rentes, ce qui rend difficile l'attribution des d\u00e9penses \u00e0 des projets ou \u00e0 des \u00e9quipes sp\u00e9cifiques.<\/li>\n<li><strong>Cycles d'exp\u00e9rimentation rapides :<\/strong> Le d\u00e9veloppement de l'IA implique de nombreuses exp\u00e9rimentations, au cours desquelles des environnements sont cr\u00e9\u00e9s rapidement, mais ne sont pas toujours d\u00e9sactiv\u00e9s avec la m\u00eame rapidit\u00e9. Les exp\u00e9riences abandonn\u00e9es s'accumulent sans que l'on s'en rende compte.<\/li>\n<li><strong>Manque de transparence dans la tarification des services li\u00e9s \u00e0 l'IA :<\/strong> Les services d'IA g\u00e9r\u00e9s, les bases de donn\u00e9es vectorielles et les plateformes d'h\u00e9bergement de mod\u00e8les pr\u00e9sentent des structures tarifaires moins intuitives que celles des ressources de calcul classiques, ce qui rend la d\u00e9tection des anomalies plus difficile sans connaissances sp\u00e9cifiques au domaine.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Standard <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/fr\/services\/finops\/\">gestion des co\u00fbts du cloud<\/a> Les outils con\u00e7us pour optimiser les ressources informatiques en g\u00e9n\u00e9ral ne disposent souvent pas du contexte sp\u00e9cifique aux charges de travail n\u00e9cessaire pour identifier avec pr\u00e9cision le gaspillage li\u00e9 \u00e0 l\u2019IA. En l\u2019absence de pratiques FinOps sp\u00e9cifiquement adapt\u00e9es aux caract\u00e9ristiques des charges de travail li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA, la plupart des entreprises ne se rendent compte du gaspillage li\u00e9 \u00e0 l\u2019IA dans le cloud que lorsqu\u2019elles re\u00e7oivent une facture nettement plus \u00e9lev\u00e9e que pr\u00e9vu.<\/p>\n<h2>Quel est l'impact financier des capacit\u00e9s d'IA inutilis\u00e9es \u00e0 l'\u00e9chelle de l'entreprise ?<\/h2>\n<p>\u00c0 l'\u00e9chelle de l'entreprise, la capacit\u00e9 d'IA inutilis\u00e9e peut repr\u00e9senter une part importante des d\u00e9penses totales li\u00e9es au cloud, en particulier pour les organisations qui se sont lanc\u00e9es de mani\u00e8re agressive dans l'IA sans mettre en place la gouvernance n\u00e9cessaire. L'impact financier est d'autant plus important que l'infrastructure d'IA entra\u00eene des co\u00fbts unitaires plus \u00e9lev\u00e9s que le calcul g\u00e9n\u00e9ral, ce qui signifie que les m\u00eames lacunes de gouvernance qui entra\u00eenent un gaspillage modeste dans les charges de travail standard g\u00e9n\u00e8rent des pertes nettement plus importantes dans les environnements d'IA.<\/p>\n<p>L'impact financier se fait sentir \u00e0 plusieurs niveaux. Au niveau des co\u00fbts directs, les instances GPU inactives, les infrastructures d'inf\u00e9rence surdimensionn\u00e9es et la capacit\u00e9 r\u00e9serv\u00e9e sous-utilis\u00e9e g\u00e9n\u00e8rent des frais qui ne produisent aucun r\u00e9sultat commercial mesurable. Au niveau indirect, le manque de visibilit\u00e9 sur les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l\u2019IA rend plus difficile la justification d\u2019investissements continus, la n\u00e9gociation efficace avec les fournisseurs de cloud ou la prise de d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es quant \u00e0 l\u2019ex\u00e9cution des charges de travail sur site, dans une configuration hybride ou enti\u00e8rement dans le cloud.<\/p>\n<p>Pour les responsables informatiques des entreprises, la question de la responsabilisation rev\u00eat une importance tout aussi grande. Lorsque les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l\u2019IA dans le cloud ne sont pas imput\u00e9s aux \u00e9quipes et aux produits qui les g\u00e9n\u00e8rent, le service financier re\u00e7oit une facture consolid\u00e9e qu\u2019il ne peut pas analyser de mani\u00e8re pertinente. Cela cr\u00e9e des tensions entre les services informatiques, financiers et d'ing\u00e9nierie, et emp\u00eache de mener le type d'analyse du rapport co\u00fbt-performance qui permettrait \u00e0 l'entreprise d'optimiser ses d\u00e9penses en IA sans compromettre ses capacit\u00e9s. Il en r\u00e9sulte que les co\u00fbts du cloud deviennent visibles, mais ne font pas l'objet d'une gestion active visant \u00e0 maximiser la valeur m\u00e9tier.<\/p>\n<h2>Comment les pratiques FinOps peuvent-elles r\u00e9duire le gaspillage li\u00e9 aux charges de travail d'IA inutilis\u00e9es ?<\/h2>\n<p>Les pratiques FinOps permettent de r\u00e9duire le gaspillage li\u00e9 aux charges de travail d\u2019IA inutilis\u00e9es en mettant en place des structures de responsabilit\u00e9, des rythmes d\u00e9cisionnels et des processus d\u2019optimisation qui transforment la visibilit\u00e9 des co\u00fbts en actions concr\u00e8tes. Les outils de gestion des co\u00fbts du cloud peuvent vous montrer o\u00f9 vont les d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA, mais c\u2019est le FinOps qui d\u00e9termine qui est charg\u00e9 d\u2019agir sur la base de ces informations et \u00e0 quelle vitesse les d\u00e9cisions sont prises. Pour les charges de travail d\u2019IA en particulier, cela implique d\u2019adapter les pratiques FinOps standard afin de tenir compte des pics d\u2019activit\u00e9 et des p\u00e9riodes d\u2019inactivit\u00e9, de la r\u00e9partition des responsabilit\u00e9s et des cycles d\u2019exp\u00e9rimentation rapides qui caract\u00e9risent le d\u00e9veloppement de l\u2019IA.<\/p>\n<h3>Structures de gouvernance et de responsabilit\u00e9<\/h3>\n<p>Pour mettre en place des FinOps efficaces en mati\u00e8re d\u2019IA, il faut commencer par attribuer clairement la responsabilit\u00e9 des charges de travail li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA au niveau des \u00e9quipes et des produits. Cela implique de mettre en \u0153uvre des politiques de balisage coh\u00e9rentes qui associent chaque ressource d\u2019IA \u00e0 une \u00e9quipe responsable, \u00e0 un projet et \u00e0 un objectif m\u00e9tier. Lorsqu\u2019un cluster de GPU est inactif, une personne sp\u00e9cifique re\u00e7oit cette information et dispose de l\u2019autorit\u00e9 et de la responsabilit\u00e9 n\u00e9cessaires pour agir en cons\u00e9quence. Sans ce niveau de responsabilisation, les donn\u00e9es d\u2019utilisation s\u2019accumulent dans des tableaux de bord sans que personne n\u2019en tire parti.<\/p>\n<h3>Processus d'optimisation pour les profils de d\u00e9chets sp\u00e9cifiques \u00e0 l'IA<\/h3>\n<p>Au-del\u00e0 de la gouvernance, les pratiques FinOps pour les charges de travail d\u2019IA comprennent l\u2019ajustement de la taille des terminaux d\u2019inf\u00e9rence en fonction des mod\u00e8les de trafic r\u00e9els, la configuration de l\u2019arr\u00eat automatis\u00e9 des clusters d\u2019entra\u00eenement une fois les t\u00e2ches termin\u00e9es, et la mise en place de revues r\u00e9guli\u00e8res des engagements de capacit\u00e9 r\u00e9serv\u00e9e par rapport aux pr\u00e9visions actuelles de charge de travail. La mise \u00e0 l'\u00e9chelle planifi\u00e9e des points de terminaison d'inf\u00e9rence traitant des mod\u00e8les de trafic pr\u00e9visibles permet d'\u00e9liminer une part significative des co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'inactivit\u00e9 en dehors des heures de pointe, sans aucun impact sur les performances pendant les heures d'activit\u00e9.<\/p>\n<p>FinOps met \u00e9galement en place un rythme structur\u00e9 pour l'examen des environnements d'exp\u00e9rimentation en IA. Plut\u00f4t que de compter sur chaque data scientist pour mettre hors service les ressources, un processus de balayage r\u00e9gulier identifie les environnements orphelins et proc\u00e8de soit \u00e0 leur r\u00e9cup\u00e9ration, soit \u00e0 leur transmission \u00e0 l'\u00e9quipe responsable pour qu'elle prenne une d\u00e9cision. \u00c0 lui seul, ce processus permet de r\u00e9cup\u00e9rer des d\u00e9penses non n\u00e9gligeables dans les organisations disposant de programmes actifs de d\u00e9veloppement en IA.<\/p>\n<h2>Quels indicateurs les responsables informatiques doivent-ils suivre pour g\u00e9rer les d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 l'IA dans le cloud ?<\/h2>\n<p>Les responsables informatiques doivent suivre \u00e0 la fois des indicateurs d\u2019utilisation, d\u2019allocation des co\u00fbts et de valeur afin de g\u00e9rer efficacement les d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA dans le cloud. L\u2019utilisation seule ne suffit pas, car un cluster de GPU fonctionnant \u00e0 un taux d\u2019utilisation de 80% lors d\u2019une exp\u00e9rience \u00e0 faible priorit\u00e9 peut s\u2019av\u00e9rer moins rentable qu\u2019un cluster fonctionnant \u00e0 un taux d\u2019utilisation de 40% sur une charge de travail en production. Les indicateurs les plus pertinents sont ceux qui \u00e9tablissent un lien entre la consommation de ressources et les r\u00e9sultats op\u00e9rationnels.<\/p>\n<p>Parmi les indicateurs les plus utiles pour g\u00e9rer les d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 l'IA dans le cloud, on peut citer :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Taux d'utilisation du GPU et de l'acc\u00e9l\u00e9rateur :<\/strong> Suivez l'utilisation des pistes par instance et par type de charge de travail, et pas seulement sous forme d'agr\u00e9gat. Distinguez les charges de travail li\u00e9es \u00e0 l'entra\u00eenement, \u00e0 l'inf\u00e9rence et au d\u00e9veloppement afin d'appliquer \u00e0 chacune d'elles les seuils appropri\u00e9s.<\/li>\n<li><strong>Co\u00fbt par cycle d'entra\u00eenement du mod\u00e8le :<\/strong> La normalisation des co\u00fbts de formation en une mesure par ex\u00e9cution permet de suivre l'efficacit\u00e9 au fil du temps et d'identifier les moments o\u00f9 les co\u00fbts augmentent sans que la qualit\u00e9 du mod\u00e8le ne s'am\u00e9liore en cons\u00e9quence.<\/li>\n<li><strong>Co\u00fbt d'inf\u00e9rence par requ\u00eate :<\/strong> Pour les services d'IA en production, le suivi du co\u00fbt par requ\u00eate d'inf\u00e9rence permet de mettre en corr\u00e9lation les d\u00e9penses d'infrastructure avec l'utilisation r\u00e9elle et d'identifier les points de terminaison surdimensionn\u00e9s.<\/li>\n<li><strong>Heures d'inactivit\u00e9 des instances par \u00e9quipe :<\/strong> Le fait de mesurer les heures d'inactivit\u00e9 des GPU et des TPU attribu\u00e9es \u00e0 des \u00e9quipes sp\u00e9cifiques permet de responsabiliser ces derni\u00e8res et de mettre en \u00e9vidence des sch\u00e9mas de gaspillage qui peuvent \u00eatre corrig\u00e9s par des changements de processus ou par l'automatisation.<\/li>\n<li><strong>Taux d'utilisation des capacit\u00e9s r\u00e9serv\u00e9es :<\/strong> Suivez le pourcentage de capacit\u00e9 IA engag\u00e9e qui est effectivement consomm\u00e9e. Un taux d'utilisation nettement inf\u00e9rieur \u00e0 100% indique un d\u00e9calage entre les engagements et les sch\u00e9mas r\u00e9els de charge de travail.<\/li>\n<li><strong>D\u00e9penses consacr\u00e9es \u00e0 l'IA en pourcentage des d\u00e9penses totales li\u00e9es au cloud :<\/strong> Le suivi de ce ratio au fil du temps aide les responsables informatiques \u00e0 d\u00e9terminer si l'infrastructure d'IA se d\u00e9veloppe proportionnellement \u00e0 l'utilisation globale du cloud ou si elle progresse plus rapidement, ce qui pourrait r\u00e9v\u00e9ler des lacunes en mati\u00e8re de gouvernance.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ces indicateurs sont particuli\u00e8rement utiles lorsqu\u2019ils sont analys\u00e9s \u00e0 intervalles r\u00e9guliers par un groupe interfonctionnel r\u00e9unissant les \u00e9quipes financi\u00e8res, informatiques et d\u2019ing\u00e9nierie charg\u00e9es des charges de travail li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA. Des rapports ponctuels, sans rythme d\u00e9cisionnel r\u00e9gulier, offrent une visibilit\u00e9 sans d\u00e9boucher sur des actions concr\u00e8tes, ce qui constitue l\u2019un des principaux facteurs d\u2019\u00e9chec dans <strong>gestion des co\u00fbts du cloud<\/strong> programmes.<\/p>\n<h2>Comment nous vous aidons \u00e0 g\u00e9rer les capacit\u00e9s d'IA inutilis\u00e9es et vos d\u00e9penses li\u00e9es au cloud<\/h2>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 nos services FinOps, nous aidons les entreprises \u00e0 passer d\u2019une simple visibilit\u00e9 sur les co\u00fbts du cloud \u00e0 une gouvernance active des charges de travail li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA. Plut\u00f4t que de nous contenter de vous fournir des tableaux de bord qui mettent en \u00e9vidence le probl\u00e8me sans le r\u00e9soudre, nous mettons en place un mod\u00e8le op\u00e9rationnel qui relie les donn\u00e9es de co\u00fbts aux d\u00e9cisions. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, nous vous aidons \u00e0 :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00c9valuation du niveau de maturit\u00e9 FinOps :<\/strong> Nous \u00e9valuons vos capacit\u00e9s actuelles en mati\u00e8re de 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 le gaspillage li\u00e9 aux charges de travail de l'IA est le plus susceptible de se produire, ainsi que les raisons de ce ph\u00e9nom\u00e8ne.<\/li>\n<li><strong>Cadres de responsabilit\u00e9 et de r\u00e9f\u00e9rencement :<\/strong> Nous concevons et mettons en \u0153uvre des structures de r\u00e9partition des co\u00fbts qui imputent les co\u00fbts li\u00e9s au cloud IA aux \u00e9quipes et aux produits qui les g\u00e9n\u00e8rent, ce qui permet de concr\u00e9tiser les notions de responsabilit\u00e9 et d'obligation de rendre compte.<\/li>\n<li><strong>Adaptation de la taille et optimisation des charges de travail d'IA :<\/strong> Nous identifions les points de terminaison d'inf\u00e9rence surdimensionn\u00e9s, les clusters d'entra\u00eenement inactifs et les capacit\u00e9s r\u00e9serv\u00e9es sous-utilis\u00e9es sur AWS, Azure et GCP, puis nous mettons en place l'automatisation et les processus n\u00e9cessaires pour y rem\u00e9dier.<\/li>\n<li><strong>Rythmes r\u00e9guliers de gouvernance :<\/strong> Nous mettons en place des rythmes d\u00e9cisionnels et des processus de r\u00e9vision qui garantissent que les analyses de co\u00fbts se traduisent par des mesures d'optimisation r\u00e9guli\u00e8res plut\u00f4t que par des solutions ponctuelles.<\/li>\n<li><strong>Int\u00e9gration entre TBM et FinOps :<\/strong> Nous int\u00e9grons la gestion des co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA dans le cloud \u00e0 votre cadre global de gestion financi\u00e8re informatique, afin que les d\u00e9cisions relatives aux d\u00e9penses en mati\u00e8re d'IA soient prises en tenant compte du co\u00fbt total de l'informatique et de la valeur ajout\u00e9e pour l'entreprise.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si les capacit\u00e9s d'IA inutilis\u00e9es font grimper vos d\u00e9penses li\u00e9es au cloud et que vous n'\u00eates pas certain d'avoir une visibilit\u00e9 compl\u00e8te sur l'origine de ce gaspillage, <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/fr\/contact\/\">contactez-nous<\/a> afin de discuter de la mani\u00e8re dont nous pouvons vous aider \u00e0 mettre en place les pratiques de gouvernance et d'optimisation qui vous permettront de ma\u00eetriser les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA dans le cloud.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les clusters de GPU inactifs et les terminaux surdimensionn\u00e9s font grimper en silence les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA dans le cloud. 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