La gestion des coûts de l'IA apporte une nouvelle taxonomie aux praticiens FinOps, mais la discipline principale, comprendre ce que vous utilisez, pourquoi et ce que cela coûte, reste la même.
Cette constance est rassurante et instructive, selon Deeja Cruz (photo), analyste FinOps senior chez Datadog Inc. La plus grande leçon pratique que les entreprises peuvent tirer du cloud à l'IA est de maintenir des balises d'attribution de haute qualité. Sans eux, la capacité à allouer les dépenses et à identifier les opportunités d’optimisation s’effondre, quelle que soit la complexité de la charge de travail de l’IA.
« Le plus grand conseil que je puisse vous donner est de ne pas négliger vos tags », a déclaré Cruz. « Un bon marquage de vos données vous permettra de libérer votre capacité à les allouer et de répondre aux questions posées par les dirigeants. »
Cruz a parlé avec les CUBE John Furrier et Paul Nashawatyanalyste principal chez theCUBE Research, à FinOps X2026 lors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de livestreaming de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de la manière dont la gestion des coûts de l'IA développe le rôle FinOps et de la manière dont la collaboration dans les domaines de l'ingénierie, de la finance et de la sécurité apparaît dans la pratique. (* Divulgation ci-dessous.)
La gestion des coûts de l’IA exige une gouvernance modèle et une appropriation inter-équipes
Cruz a décrit un exemple concret de FinOps assisté par l'IA en action. Un collègue sans expérience en développement a identifié une opportunité d'économies de coûts dans une configuration de compartiment de stockage, a utilisé un LLM pour générer les modifications de code nécessaires, a envoyé la demande d'extraction au propriétaire du compartiment pour approbation et a vu les économies matérielles reflétées dans les données de coûts quelques jours plus tard. Ce petit cas est un excellent exemple du type d’utilisation de l’IA dirigée par des praticiens que le rôle FinOps est en train de développer.
« J'encourage tous les praticiens du FinOps à se familiariser vraiment avec ces outils », a déclaré Cruz. « Exploitez votre expertise dans le domaine et utilisez ces outils pour apporter plus rapidement de la valeur à l'organisation. »
Du côté de la gouvernance, Datadog développe une stratégie de sélection multimodèle, évaluant quel modèle est approprié pour une charge de travail donnée au lieu de choisir par défaut l'option la plus coûteuse. La propriété des dépenses en IA chez Datadog est apparue de manière organique grâce à un partenariat entre l'équipe FinOps et une équipe interne d'expérience des développeurs d'IA, FinOps étant propriétaire des prévisions et de l'attribution tandis que l'équipe d'expérience des développeurs gère les outils de gouvernance et les commentaires des développeurs. Cette dynamique est parallèle à l'évolution de la propriété du cloud : un cadre simple pour les organisations qui sont encore en train de régler leurs responsabilités, selon Cruz.
« Déterminez qui possède quoi, qui dirige un effort particulier et qui est le soutien », a déclaré Cruz. « C'est un sport d'équipe. »
(* 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.)
