Les coûts de l’IA deviennent l’un des aspects les plus difficiles de l’adoption de l’IA en entreprise.
Contrairement aux dépenses traditionnelles dans le cloud ou les logiciels en tant que service, les coûts de l'IA sont déterminés par des modèles d'utilisation dynamiques, le comportement des modèles et les interactions externes, ce qui rend plus difficile l'alignement des investissements sur la valeur commerciale. À mesure que l'adoption de l'IA par les entreprises se développe, les organisations réévaluent les modèles traditionnels de gouvernance des coûts, selon Marco Meinardi, vice-président analyste chez Gartner Inc.
« Avec l'IA, nous avons désormais affaire à des sources de dépenses qui sont même extérieures à notre organisation, et je ne parle pas seulement d'agents qui ont des boucles de raisonnement potentiellement infinies », a-t-il déclaré dans une interview. « Nous traitons également avec les utilisateurs finaux, nos clients… et la manière dont ils utilisent notre application d'IA – la façon dont ils les incitent – va influencer nos coûts. Nous sommes confrontés à deux problèmes différents qui nécessiteront des solutions différentes. »
Meinardi s'est entretenu avec John Furrier et Paul Nashawaty de theCUBE lors de FinOps X 2026, lors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE. Les dirigeants FinOps se sont réunis lors de l'événement pour discuter des défis croissants liés à la gouvernance des coûts de l'IA et de la nécessité de nouveaux cadres pour mesurer, gouverner et gérer les coûts de l'IA à mesure que son adoption s'accélère. (* Divulgation ci-dessous.)
Voici l'interview vidéo complète de Marco Meinardi :
Voici trois informations que vous avez peut-être manquées dans la couverture de FinOps X 2026 par theCUBE :
Insight n°1 : FinOps évolue au-delà de la gestion des coûts du cloud, à mesure que l'économie des jetons devient le langage de la gouvernance de l'IA.
À mesure que les entreprises développent leurs déploiements d’IA, la Fondation FinOps étend sa spécification FOCUS pour inclure les dépenses en IA. À mesure que l'utilisation de l'IA se développe dans les modèles, les applications et les infrastructures, la normalisation des données sur les coûts est devenue une condition préalable à la gouvernance des coûts de l'IA, ont expliqué Matt Cowsert, chef de produit principal chez FinOps, et Shawn Alpay, directeur de l'ingénierie des données au FinOps Foundation Project, une série de LF Projects LLC.
« Les données ne sont pas normalisées entre les fournisseurs, entre les catégories technologiques, le cloud public, l'IA, le SaaS, etc. », a déclaré Alpay au CUBE. « Pouvoir raconter cette histoire avec les mêmes noms de colonnes, avec les mêmes définitions des valeurs autorisées… pouvoir raconter cette histoire de la même manière entre tous les fournisseurs – c'est incroyablement précieux. »
Le défi va au-delà de la normalisation des données sur les coûts. L'économie des jetons nécessite un modèle opérationnel fondamentalement différent de celui développé par FinOps pour les dépenses cloud, selon Nishant Gupta, responsable de la disponibilité chez Salesforce Inc., et JR Storment, vice-président et directeur général de la Linux Foundation et directeur exécutif du FinOps Foundation Project, une série de LF Projects LLC.
« La principale différence par rapport aux pratiques FinOps traditionnelles est simplement la nature complètement différente de la façon de penser aux jetons », a déclaré Gupta dans une analyse liminaire. « C'est une quantité abstraite. Il est très difficile de relier les jetons à un résultat commercial, très difficile de relier les jetons d'entrée et de sortie de manière prévisible. »
Alors que l’IA occupe une part plus importante des budgets technologiques des entreprises, les dirigeants FinOps se concentrent désormais de la visibilité sur les coûts vers la valeur commerciale. Ce changement met en évidence les limites de la simple application des processus existants à l'IA, ont souligné Jennifer Hays, vice-présidente senior et responsable de l'excellence en ingénierie et de l'exécution de la stratégie technologique chez Fidelity Investments, et Natalie Daley, directrice et responsable mondiale de l'économie du cloud et des FinOps chez HSBC Holdings PLC.
« De nombreuses entreprises et sociétés ont simplement fait un changement (avec le cloud) », a déclaré Hays au CUBE dans une analyse liminaire. « Ils bénéficient des avantages du cloud, mais ils n'en tirent pas nécessairement pleinement parti ni toute la valeur. Je pense que nous allons voir la même chose avec l'IA. »
Voici l'interview vidéo complète avec Jennifer Hays et Natalie Daley :
Insight n°2 : La gouvernance des coûts de l'IA passe de la visibilité au contrôle autonome.
Alors que les coûts de l’IA deviennent plus difficiles à prévoir et à gérer, les organisations se tournent de plus en plus vers l’automatisation pour identifier les anomalies, analyser les modèles de dépenses et relier les coûts aux résultats commerciaux. Amazon Web Services Inc. a récemment introduit un agent FinOps conçu pour surveiller les coûts du cloud, effectuer une analyse des causes profondes et acheminer les alertes aux équipes appropriées sans attendre les rapports de fin de mois, selon Jerry Rapisarda, directeur de la gestion et de l'optimisation des coûts AWS chez AWS.
« C'est vraiment l'objet des renseignements », a-t-il déclaré lors d'un entretien. « Comprendre le contexte de votre entreprise et vous aider à gérer les coûts dans le cloud. »
Les contrôles de gouvernance sont également intégrés directement dans les plateformes de développement de l’IA plutôt que de fonctionner comme des processus de surveillance distincts. Microsoft Corp. intègre la sélection de modèles, la sûreté du contenu et les contrôles de sécurité dans les flux de travail des développeurs afin que les organisations puissent appliquer la gouvernance et la responsabilité à mesure que l'adoption de l'IA évolue, sur la base des informations de Cyril Belikoff, vice-président du cloud commercial et de l'IA chez Microsoft.
« Nous voulons donner aux développeurs la capacité d’innover… mais ensuite disposer de cette plateforme de données et d’IA qui fournit les garde-fous qui les protègent d’eux-mêmes », a-t-il déclaré lors de l’événement. « Ils peuvent choisir le bon modèle, garantir la sécurité du contenu afin qu'aucune hallucination ne se produise, bénéficier de la sécurité – et nous exposons tous ces contrôles directement dans GitHub et GitHub Copilot. »
Alors que les coûts de l’IA s’étendent au-delà des équipes d’ingénierie et touchent des fonctions commerciales plus larges, les organisations recherchent des moyens d’appliquer des politiques sans ralentir l’innovation. Kion FinOps+ de Nor Labs Inc. relève ce défi grâce à des contrôles de gouvernance automatisés, a souligné Tatum Tummins, chef de produit senior chez Kion.
« Cela devrait signifier que… si je suis une organisation qui cherche à mettre en œuvre cela, je souhaite fixer un plafond souple », a-t-il déclaré au CUBE. « Lorsque l'ingénieur Y atteint un seuil symbolique, je veux le savoir, puis j'ai la décision : est-ce que je veux dire : « Hé, continue ? » Ou est-ce que je veux réellement parler de ce que nous avons fait ici ? Il vous suffit d’avoir quelques freins et contrepoids.
Google LLC a démontré comment ces principes de gouvernance peuvent se traduire par des résultats commerciaux mesurables. Grâce à une initiative interne utilisant des agents d'orchestration pour le rapprochement des factures fournisseurs, l'entreprise a quadruplé son débit et généré 30 millions de dollars d'économies, a noté Pravir Gupta (photo), vice-président et directeur général de Google Cloud.
« Ce même schéma s'applique de nombreuses manières différentes, car le problème ici n'était pas de déployer le système avec une précision à cent pour cent », a-t-il déclaré dans une interview. « L'astuce est que vous avez un humain dans la boucle au milieu, où les humains examinent le résultat de l'agent et fournissent ensuite des commentaires. »
Voici l'interview vidéo complète de Cyril Belikoff :
Insight n°3 : Un investissement durable dans l’IA nécessite une nouvelle base opérationnelle.
Alors que les organisations cherchent à financer des initiatives croissantes en matière d’IA sans augmenter continuellement leurs dépenses, la modernisation des infrastructures apparaît comme une source essentielle de marge budgétaire. Le matériel vieillissant, la faible utilisation des serveurs et les décisions d'architecture inefficaces consomment des ressources qui pourraient être redirigées vers de nouveaux investissements en IA, ont expliqué Jim Greene, directeur du marketing des produits serveur chez American Micro Devices Inc. et Mike Thompson, directeur des produits cloud chez AMD et membre du conseil d'administration du projet FinOps Foundation.
« Il y a une différence de 30 à 40 % (dépenses d'exploitation) entre deux plates-formes informatiques qui se ressemblent », a déclaré Thompson au CUBE. « Beaucoup de gens ne considèrent pas que de nos jours, et en particulier lorsque vous déposez des candidatures, il est préférable de faire ces choix judicieux dès le départ. »
À mesure que les coûts de l’IA augmentent dans les environnements cloud et sur site, les organisations recherchent également des moyens cohérents d’allouer les dépenses et d’établir la responsabilité. La spécification FOCUS aide les entreprises à créer un cadre commun pour la rétrofacturation, la répartition des coûts et la transparence des dépenses en IA, a noté Karl Kraft, directeur principal de l'ingénierie logicielle chez Walmart Inc. et contributeur de longue date à la spécification FOCUS.
« Il y a FinOps pour l'IA, et il y a l'IA pour FinOps », a-t-il déclaré lors de l'événement. « FOCUS est une nomenclature commune qui va vraiment aider les agents à exceller et à traiter les données. »
Le rythme rapide de l’innovation en matière d’IA crée de nouveaux défis en matière de budgétisation, de prévision et de planification à long terme. Les organisations doivent de plus en plus tenir compte des changements de modèle en cours dans ces processus de planification, selon Trent Allgood, vice-président de la gestion des actifs informatiques et du conseil FinOps chez SoftwareOne Inc. et membre du conseil d'administration de FinOps Foundation Inc., et Parker Nancollas, responsable mondial des pratiques FinOps chez SoftwareOne Holding AG.
« Les modèles doivent être considérés comme une partie consommable de ce que nous construisons, remplaçable et qui sera remplacée », a déclaré Nancollas dans une interview. « Une partie de ce que vous devez budgétiser et planifier maintenant est… la recherche et le développement de ces nouveaux modèles. »
Voici l'interview vidéo complète de Karl Kraft :
Pour regarder davantage la couverture de theCUBE sur FinOps X 2026, voici notre playlist vidéo complète :
https://www.youtube.com/watch?v=videoseries
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour FinOps X 2026. Ni la Fondation FinOps, le sponsor de la couverture de theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
