À mesure que les dépenses en IA augmentent, les organisations étendent leur attention de l’optimisation des coûts à la mesure de la valeur. Cette tendance suscite la demande d’une visibilité plus approfondie sur l’impact des investissements en IA sur la productivité et les performances de l’entreprise.
L’un des changements les plus importants introduits par l’IA a été l’imprévisibilité, car l’utilisation et les coûts peuvent évoluer bien au-delà des modèles généralement observés dans les environnements cloud traditionnels. Cette volatilité a obligé les organisations à repenser la façon dont elles suivent et gèrent les dépenses en IA à mesure que l'adoption se développe, selon Hunter Harris (photo), directeur des FinOps cloud chez Pegasystems Inc.
« L'IA peut évoluer plus ou moins à l'infini jusqu'à ce que le (fournisseur de services cloud) soit à court de capacité. Nous n'avons pas eu d'emballement de ce genre, mais la seule chose qui est prévisible, c'est qu'elle a été très imprévisible à bien des égards », a-t-il déclaré. « Chez nous, on se demandait en grande partie : « Comment classer nos dépenses en IA ? Où vont-elles ? Est-ce pour la productivité interne ? Est-ce pour nos clients et les produits que nous construisons ? Est-ce pour l'expérimentation ? » Nous avons dû l’examiner sous cet angle.
Harris s'est entretenu 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 du défi croissant que représente l’optimisation des coûts de l’IA et de l’importance de relier les dépenses technologiques à une valeur commerciale mesurable. (* Divulgation ci-dessous.)
Décisions d’optimisation des coûts de l’IA
À mesure que l’adoption de l’IA se développe, les conversations FinOps s’orientent de plus en plus vers des décisions complexes concernant les agents, le routage des modèles, l’économie des jetons et bien plus encore, reflétant une convergence plus large des défis profonds des systèmes techniques et de la stratégie commerciale. Les équipes FinOps doivent agir comme une « pierre de Rosette » pour l’entreprise, selon Harris.
« Vous devez être capable de traduire la langue de chacun. Vous devez être capable de parler à un ingénieur, à un ingénieur de support, à un vendeur, à un ingénieur produit ou à un responsable des opérations et à mettre tout le monde sur la même longueur d'onde », a-t-il déclaré. « C'est pourquoi je pense que nous avons réussi. »
Au-delà de la visibilité des coûts, la connexion des investissements en IA aux revenus au niveau du contrat est ce qui a permis à Pegasystems de démontrer un réel impact sur la marge – en mappant les coûts du cloud et de l'IA aux clients individuels pour montrer la marge de contribution globale, a noté Harris.
« Vous devez connecter tout cela dans un modèle de données », a-t-il déclaré. « Il ne s'agit pas uniquement de données sur les coûts du cloud : il s'agit également de vos données opérationnelles, de vos données de support, de vos données de produits, de vos données de bugs, de vos revenus. Si vous parvenez réellement à rassembler tout cela, vous pouvez raconter de vraies histoires sur les performances de l'entreprise et prendre des prévisions et des décisions budgétaires beaucoup plus précises. »
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.)
