Les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 la pr\u00e9paration des donn\u00e9es doivent \u00eatre imput\u00e9s aux initiatives d\u2019IA en fonction du degr\u00e9 de contribution directe de ces activit\u00e9s au projet d\u2019IA. Les co\u00fbts li\u00e9s exclusivement \u00e0 un cas d\u2019utilisation sp\u00e9cifique de l\u2019IA, tels que l\u2019\u00e9tiquetage des donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement ou la mise en place d\u2019un pipeline de donn\u00e9es d\u00e9di\u00e9, rel\u00e8vent enti\u00e8rement de cette initiative. Les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l\u2019infrastructure de donn\u00e9es partag\u00e9e n\u00e9cessitent des mod\u00e8les de r\u00e9partition qui refl\u00e8tent la consommation ou les avantages r\u00e9els. Nous pr\u00e9sentons ci-dessous une vue d\u2019ensemble de la situation : ce que ces co\u00fbts englobent, pourquoi leur imputation est difficile, et comment les pratiques de gestion financi\u00e8re informatique peuvent apporter de la coh\u00e9rence \u00e0 la comptabilit\u00e9 des investissements en IA.<\/p>\n
Les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 la pr\u00e9paration des donn\u00e9es dans le cadre des initiatives d'IA englobent toutes les d\u00e9penses n\u00e9cessaires pour rendre les donn\u00e9es brutes pr\u00eates \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9es pour l'entra\u00eenement, la validation et le d\u00e9ploiement des mod\u00e8les. Ces co\u00fbts couvrent g\u00e9n\u00e9ralement la main-d'\u0153uvre, les outils, le stockage, la puissance de calcul et les activit\u00e9s de gouvernance. Comprendre l'\u00e9tendue totale de ces co\u00fbts constitue la premi\u00e8re \u00e9tape vers une estimation pr\u00e9cise Attribution des co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA<\/strong>.<\/p>\n Les principales cat\u00e9gories de co\u00fbts sont les suivantes :<\/p>\n De nombreuses organisations sous-estiment les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, car elles les consid\u00e8rent comme des frais informatiques g\u00e9n\u00e9raux plut\u00f4t que comme des co\u00fbts directs li\u00e9s \u00e0 un investissement dans l'IA. Dans la pratique, la pr\u00e9paration des donn\u00e9es repr\u00e9sente syst\u00e9matiquement la plus grande part des d\u00e9penses totales d'un projet d'IA, ce qui rend un suivi pr\u00e9cis indispensable pour comprendre la v\u00e9ritable valeur de cet investissement.<\/p>\n Il est difficile d\u2019imputer les co\u00fbts de pr\u00e9paration des donn\u00e9es aux initiatives d\u2019IA, principalement parce que les ressources de donn\u00e9es et l\u2019infrastructure sont partag\u00e9es entre plusieurs utilisateurs. Un m\u00eame pipeline de donn\u00e9es peut alimenter simultan\u00e9ment un tableau de bord de veille strat\u00e9gique, un processus de reporting r\u00e9glementaire et un mod\u00e8le d\u2019IA. En l\u2019absence de d\u00e9limitation claire entre ces utilisateurs, l\u2019imputation des co\u00fbts \u00e0 l\u2019un d\u2019entre eux rel\u00e8ve davantage d\u2019une appr\u00e9ciation subjective que d\u2019une mesure directe.<\/p>\n Plusieurs facteurs structurels viennent aggraver cette difficult\u00e9 :<\/p>\n Il en r\u00e9sulte que les d\u00e9cisions relatives \u00e0 la r\u00e9partition des co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA sont souvent prises de mani\u00e8re informelle, \u00e0 un stade avanc\u00e9 du cycle de vie du projet, et sans avoir une vision compl\u00e8te de l'ensemble des co\u00fbts. C'est exactement le genre de probl\u00e8me qui Pratiques FinOps<\/a> visent \u00e0 y rem\u00e9dier en int\u00e9grant d\u00e8s le d\u00e9part un syst\u00e8me structur\u00e9 de responsabilisation dans la gestion des co\u00fbts.<\/p>\n Les organisations ont recours \u00e0 plusieurs mod\u00e8les d'imputation pour r\u00e9partir les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'infrastructure de donn\u00e9es partag\u00e9e entre les diff\u00e9rentes initiatives d'IA. Le choix du mod\u00e8le appropri\u00e9 d\u00e9pend de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es de consommation disponibles, du niveau de maturit\u00e9 des pratiques de gestion financi\u00e8re informatique et du degr\u00e9 de pr\u00e9cision avec lequel la direction doit pouvoir appr\u00e9hender les co\u00fbts li\u00e9s aux investissements dans l'IA.<\/p>\n Lorsque les plateformes prennent en charge la facturation \u00e0 l'utilisation, les co\u00fbts sont r\u00e9partis en fonction des heures de calcul r\u00e9elles, de l'espace de stockage consomm\u00e9 ou des ex\u00e9cutions de pipeline d\u00e9clench\u00e9es par le projet d'IA. Il s'agit du mod\u00e8le le plus pr\u00e9cis, que les sp\u00e9cialistes du FinOps recommandent par d\u00e9faut, car il lie directement les d\u00e9penses aux d\u00e9cisions prises par l'\u00e9quipe d'IA. Ce mod\u00e8le n\u00e9cessite le marquage ou l'\u00e9tiquetage des ressources d'infrastructure au niveau de la charge de travail.<\/p>\n Lorsque le comptage n'est pas disponible, les organisations estiment la part de l'infrastructure partag\u00e9e consomm\u00e9e par l'initiative d'IA par rapport \u00e0 l'ensemble des utilisateurs. Par exemple, si un projet d'IA repr\u00e9sente environ 40% d'ex\u00e9cutions du pipeline de donn\u00e9es, il absorbe 40% des co\u00fbts d'exploitation de ce pipeline. La m\u00e9thode de calcul des co\u00fbts par activit\u00e9 applique une logique similaire, mais utilise des facteurs de co\u00fbt tels que le nombre d\u2019enregistrements trait\u00e9s ou le nombre de t\u00e2ches de transformation ex\u00e9cut\u00e9es, plut\u00f4t que de simples pourcentages.<\/p>\n Certaines organisations mutualisent les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 la plateforme de donn\u00e9es partag\u00e9es et les r\u00e9partissent de mani\u00e8re \u00e9gale entre tous les projets ou unit\u00e9s op\u00e9rationnelles qui y ont recours. Cette approche est simple sur le plan administratif, mais c'est la moins pr\u00e9cise. Elle constitue un point de d\u00e9part lorsque les donn\u00e9es de consommation ne sont pas disponibles, mais elle peut fausser l'analyse des investissements dans l'IA en surfacturant ou en sous-facturant certaines initiatives en fonction de leurs habitudes d'utilisation r\u00e9elles.<\/p>\n Quel que soit le mod\u00e8le que vous choisissiez, l'important est de le documenter, de l'appliquer de mani\u00e8re coh\u00e9rente et de le r\u00e9examiner \u00e0 mesure que les charges de travail li\u00e9es \u00e0 l'IA \u00e9voluent. Une attribution incoh\u00e9rente d'un projet \u00e0 l'autre rend impossible l'\u00e9valuation comparative des performances des investissements dans l'IA au fil du temps.<\/p>\n La gestion financi\u00e8re des technologies de l'information (ITFM) assure la transparence des co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA en mettant en place un cadre structur\u00e9 qui associe chaque \u00e9l\u00e9ment de co\u00fbt, y compris la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, \u00e0 l'initiative d'IA qu'il soutient. Plut\u00f4t que de laisser les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA dispers\u00e9s dans les budgets des diff\u00e9rents services, la pratique ITFM les regroupe au sein d'une vue d'ensemble coh\u00e9rente sur laquelle les services financiers, les responsables informatiques et les promoteurs m\u00e9tier peuvent tous s'appuyer pour prendre des d\u00e9cisions.<\/p>\n Dans la pratique, une approche ITFM visant \u00e0 assurer la transparence des co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA implique plusieurs activit\u00e9s interd\u00e9pendantes :<\/p>\n Les cadres de \u00ab Technology Business Management \u00bb (TBM) vont encore plus loin en \u00e9tablissant un lien entre les co\u00fbts d'investissement dans l'IA et les r\u00e9sultats commerciaux que ces initiatives sont cens\u00e9es g\u00e9n\u00e9rer, ce qui permet d'\u00e9valuer non seulement ce que co\u00fbte l'IA, mais aussi ce qu'elle rapporte.<\/p>\n La question de savoir si les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 la pr\u00e9paration des donn\u00e9es doivent \u00eatre capitalis\u00e9s ou pass\u00e9s en charges d\u00e9pend du fait que ces travaux donnent lieu \u00e0 la cr\u00e9ation d\u2019un actif \u00e0 long terme g\u00e9n\u00e9rant des avantages \u00e9conomiques futurs ou s\u2019ils servent \u00e0 soutenir les activit\u00e9s de la p\u00e9riode en cours. Selon la plupart des normes comptables, les co\u00fbts qui permettent directement le d\u00e9veloppement d\u2019un mod\u00e8le d\u2019IA d\u00e9velopp\u00e9 en interne peuvent \u00eatre capitalis\u00e9s pendant la phase de d\u00e9veloppement de l\u2019application, tandis que les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 la recherche pr\u00e9liminaire ou \u00e0 la maintenance post-d\u00e9ploiement sont comptabilis\u00e9s en charges.<\/p>\n Concr\u00e8tement, la distinction s'applique comme suit :<\/p>\n Les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l\u2019infrastructure de donn\u00e9es partag\u00e9e, qui dessert plusieurs utilisateurs, constituent une zone grise. La plupart des organisations comptabilisent la partie partag\u00e9e en charges et ne capitalisent que les co\u00fbts suppl\u00e9mentaires directement et exclusivement imputables au projet de d\u00e9veloppement d\u2019IA. Vos \u00e9quipes financi\u00e8res et comptables doivent s\u2019accorder sur une politique qui tienne compte \u00e0 la fois de vos normes comptables et de la nature sp\u00e9cifique de chaque initiative d\u2019IA, car un traitement incoh\u00e9rent d\u2019un projet \u00e0 l\u2019autre engendre un risque d\u2019audit et fausse les comparaisons d\u2019investissements.<\/p>\n Pour garantir une attribution coh\u00e9rente des co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA au fil du temps, il est n\u00e9cessaire de mettre en place une structure de gouvernance qui d\u00e9finisse \u00e0 qui incombent les d\u00e9cisions d'attribution, comment ces d\u00e9cisions sont prises et comment elles sont r\u00e9examin\u00e9es \u00e0 mesure que les projets et l'infrastructure \u00e9voluent. En l'absence de gouvernance, les approches d'attribution d\u00e9rivent \u00e0 mesure que les \u00e9quipes changent, que les outils sont remplac\u00e9s et que les initiatives en mati\u00e8re d'IA prennent une ampleur qui n'avait pas \u00e9t\u00e9 anticip\u00e9e au lancement du projet.<\/p>\n Les mesures de gouvernance suivantes permettent d'assurer une coh\u00e9rence durable :<\/p>\n La gouvernance n'est pas une d\u00e9marche ponctuelle. \u00c0 mesure que votre portefeuille d'IA s'\u00e9toffe et que votre infrastructure de donn\u00e9es gagne en complexit\u00e9, votre cadre d'attribution doit \u00e9voluer en parall\u00e8le. Les organisations qui consid\u00e8rent cela comme une comp\u00e9tence de gestion continue, plut\u00f4t que comme une t\u00e2che sp\u00e9cifique \u00e0 un projet, b\u00e9n\u00e9ficient syst\u00e9matiquement d'une meilleure visibilit\u00e9 financi\u00e8re et prennent des d\u00e9cisions d'investissement en mati\u00e8re d'IA plus fiables.<\/p>\n Chez It\u2019s Value, nous aidons les organisations \u00e0 d\u00e9velopper les capacit\u00e9s de gestion financi\u00e8re n\u00e9cessaires pour suivre, attribuer et optimiser les co\u00fbts li\u00e9s aux investissements dans l\u2019IA, y compris la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, avec la pr\u00e9cision exig\u00e9e par les \u00e9quipes de direction et les services financiers. Notre approche associe les cadres ITFM et TBM \u00e0 un accompagnement pratique \u00e0 la mise en \u0153uvre, afin que vous puissiez passer de donn\u00e9es de co\u00fbts dispers\u00e9es \u00e0 des informations structur\u00e9es et exploitables pour la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, nous vous accompagnons dans les domaines suivants :<\/p>\n\n
Pourquoi est-il si difficile d'imputer les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 la pr\u00e9paration des donn\u00e9es aux projets d'IA ?<\/h2>\n
\n
Quels sont les mod\u00e8les de r\u00e9partition utilis\u00e9s pour les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'infrastructure de donn\u00e9es partag\u00e9e ?<\/h2>\n
R\u00e9partition bas\u00e9e sur la consommation directe<\/h3>\n
R\u00e9partition proportionnelle ou en fonction de l'activit\u00e9<\/h3>\n
R\u00e9partition forfaitaire ou r\u00e9partition par centre de co\u00fbts<\/h3>\n
Comment la pratique ITFM g\u00e8re-t-elle la transparence des co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA ?<\/h2>\n
\n
Les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 la pr\u00e9paration des donn\u00e9es doivent-ils \u00eatre capitalis\u00e9s ou comptabilis\u00e9s en charges ?<\/h2>\n
\n
Quelles mesures de gouvernance permettent de garantir une imputation coh\u00e9rente des co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA au fil du temps ?<\/h2>\n
\n
Comment nous vous aidons \u00e0 attribuer et \u00e0 g\u00e9rer les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l'IA<\/h2>\n