À mesure que les dépenses en IA s’accélèrent au sein de l’entreprise, celles-ci sont aux prises avec une nouvelle génération de défis en matière de coûts et d’optimisation, tout en recherchant une plus grande visibilité sur les dépenses en IA. La prochaine phase du FinOps est de plus en plus axée sur l’amélioration de la visibilité et l’intégration de la responsabilité financière dans les décisions technologiques quotidiennes.
Le FinOps a évolué bien au-delà de la gestion des coûts du cloud, les organisations étendant désormais leur attention à un éventail plus large de dépenses technologiques. À mesure que l'adoption de l'IA s'accélère, les entreprises sont confrontées à de nouveaux défis, selon Rajeev Laungani (photo, à gauche), responsable produit chez Virtasant LLC.
« Chaque jour, il y a un nouveau modèle. Chaque jour, il y a un nouveau service », a déclaré Laungani. « Quel est le bon modèle ? L'utilisons-nous efficacement ? Et c'est le premier problème à résoudre dans le monde de l'IA. »
Laungani et Colby Rozell (à droite), chef de produit technique d'optimisation des technologies de l'information chez Chevron Corp., se sont entretenus avec John Furrier et Paul Nashawaty de theCUBE lors du FinOps X 2026, lors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de la visibilité des dépenses en IA et du rôle croissant du FinOps dans le développement de logiciels. (* Divulgation ci-dessous.)
Défis liés à la visibilité des dépenses liées à l'IA
Les organisations cherchent de plus en plus à consolider leurs outils FinOps, en utilisant l’IA pour automatiser les tâches répétitives tout en réservant le jugement humain aux décisions à enjeux plus élevés. Même si l'IA peut automatiser de nombreuses tâches FinOps répétitives, le jugement humain reste essentiel car les organisations s'appuient encore sur plusieurs outils et n'ont pas encore trouvé une plate-forme unique capable de répondre à tous les besoins, selon Rozell.
« C'est vraiment cette combinaison de plusieurs outils réunissant ces informations qui nous permet de réellement exploiter les informations que nous obtenons », a-t-il déclaré. « En plus de cela, nous avons en fait des opportunités où nous devons éliminer les frictions. »
De nombreuses recommandations en matière de réduction des coûts génèrent des économies individuelles relativement faibles, mais leur mise en œuvre crée souvent suffisamment d’efforts d’ingénierie et de frictions pour retarder l’action. Toutefois, une fois regroupées, ces recommandations peuvent représenter des millions de dollars d’économies potentielles, selon Rozell.
« C'est vraiment là que je vois l'IA pour FinOps éliminer ces frictions, nous aidant ainsi à valoriser plus rapidement ces décisions », a déclaré Rozell. « Il ne s'agit pas seulement de prendre la décision, en gardant l'humain au courant, mais cela va jusqu'à l'exécution et la modification de son code pour lui. »
C'est dans l'optimisation au niveau du code que réside la véritable granularité, chaque décision architecturale ayant un impact sur les coûts qui s'aggrave au fil des années, a noté Laungani.
« Quel est l'impact de chaque changement au niveau du code sur les coûts ? », a déclaré Laungani. « Quel que soit le développement ou la considération architecturale, quel impact cela aura-t-il sur l'environnement dans cinq ans ? »
Voici l'interview vidéo complète, faisant partie de la couverture par SiliconANGLE et theCUBE du FinOps X 2026 :
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour l'événement FinOps X. Ni la Fondation FinOps, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
