Les entreprises seront confrontées à une hausse de près de 30 % des coûts d’infrastructure d’IA

Plus qu’un excès de dépenses, IDC constate une sous-estimation des coûts et une prise en compte insuffisante des dépenses spécifiques aux projets d’IA. La multiplication des agents ne fera qu’amplifier le problème. Un nouveau mandat pour les FinOps.

« Le coût de la mise en oeuvre de projets d’IA est fondamentalement différent de celui d’une nouvelle solution ERP ou d’autres systèmes informatiques que les entreprises déploient depuis des décennies. »

Aujourd’hui, lorsque les entreprises parlent d’IA, la conversation porte rarement sur l’opportunité d’investir ; elle porte plutôt sur la manière de rester à la pointe et sur la peur ancestrale de rater une opportunité, souligne Jevin Jensen, Vice President, Infrastructure & Operations Research, IDC. Et c’est une erreur. L’étude FutureScape 2026 d’IDC est sans appel : d’ici 2027, les entreprises du G1000 seront confrontées à une hausse de près de 30 % des coûts d’infrastructure d’IA, sous-estimés par rapport à la réalité.

La raison n’est pas simplement un excès de dépenses, mais une sous-estimation et une prise en compte insuffisante des dépenses spécifiques aux projets d’IA. « Les applications basées sur l’IA sont souvent gourmandes en ressources, leurs modèles de consommation sont opaques et leur développement a dépassé les prévisions budgétaires informatiques traditionnelles, poursuit Jevin Jensen. Le déploiement d’agents d’IA par milliers au sein des entreprises du G2000 ne fera qu’amplifier ce problème de manière exponentielle. »

La conclusion est claire : les responsables informatiques doivent former et développer leurs équipes, notamment en renforçant la gouvernance et le périmètre de leurs équipes FinOps.

Le passage à l’échelle coûte !

A mesure que l’IA passe du stade pilote à la production, une vérité dérangeante s’impose : l’IA coûte cher ! Non pas à cause de dépenses inconsidérées, mais parce que l’économie de l’IA est sans précédent pour les responsables technologiques.

La plupart des CIO et des CTO sous-estiment la complexité financière du passage à l’échelle de l’IA. Des modèles dont la taille double peuvent consommer dix fois plus de puissance de calcul. « Pensez exponentiel ! Ce doit être votre mot d’ordre. Les charges de travail d’inférence s’exécutent en continu, consommant des cycles GPU longtemps après la fin de l’entraînement, ce qui engendre des coûts récurrents plus élevés que pour les projets IT traditionnels. »

Les pipelines de données, la surveillance de la conformité et la réplication du stockage peuvent ajouter silencieusement des frais d’exploitation considérables. « Ce qui semblait autrefois un poste de dépense maîtrisé se comporte désormais comme un organisme vivant : l’IA croît, s’adapte et consomme des ressources de manière imprévisible. »

IDC qualifie cette nouvelle réalité de « réforme de l’infrastructure de l’IA ». Les organisations prennent conscience que les modèles traditionnels de gestion des coûts sont insuffisants dans un monde où les charges de travail s’adaptent automatiquement et où les budgets peuvent exploser du jour au lendemain. « Ce changement marque un tournant : la gouvernance financière est devenue aussi stratégique que l’innovation technologique ! », assure Jevin Jensen.

Quand l’innovation devance la responsabilité

Aux débuts du cloud, les entreprises ont appris à leurs dépens qu’une infrastructure à la demande pouvait tout aussi facilement devenir une infrastructure non gouvernée. Le FinOps est apparu comme la solution. Autrement dit, une méthode pour fédérer la finance, l’informatique et les métiers autour d’un langage commun de consommation, d’optimisation et de valeur.

L’IA exige désormais une seconde évolution et un élargissement de cette discipline. Le nouveau mantra « cloud+ » du FinOps, qui englobe les coûts liés à la gestion des actifs informatiques (ITAM), aux solutions SaaS et aux logiciels sur site, doit désormais intégrer l’IA.

« La volatilité des charges de travail de l’IA -des cycles d’entraînement irréguliers aux pics d’inférence imprévisibles- rend obsolètes les budgets statiques et les prévisions trimestrielles, continue Jevin Jensen. Chaque nouvelle expérience, chaque ensemble de données ajouté, chaque requête engendre une augmentation de la consommation de calcul, de stockage et d’énergie, souvent de manière exponentielle. »

Paradoxalement, alors même que l’IA améliore l’efficacité opérationnelle, ses propres coûts d’exploitation deviennent l’un des principaux freins à la croissance des budgets informatiques. Les recherches d’IDC montrent que, sans un alignement plus étroit entre les métiers, la finance et l’ingénierie des plateformes, les entreprises risquent de transformer l’IA, catalyseur d’innovation, en un fardeau financier.

Le FinOps devient un instrument stratégique

« Les organisations qui relèvent ce défi avec succès partagent un point commun essentiel : elles ont repensé le FinOps comme une équipe stratégique, et non comme un simple exercice comptable a posteriori. Elles appréhendent l’économie de l’IA comme un écosystème vivant : mesurable, visible et optimisé en continu. »

Il ne s’agit pas d’une simple extension de la gestion des coûts du cloud. Les charges de travail d’IA touchent l’infrastructure, le développement d’applications, la gouvernance des données et les opérations commerciales. Nombre d’entre elles s’exécuteront dans un environnement hybride, ce qui implique des impacts sur les coûts, tant pour les infrastructures sur site que pour le cloud et les solutions SaaS. La gestion de cet environnement multicloud et hybride exige un modèle opérationnel unifié reliant la télémétrie technique aux données financières. Le nouveau responsable FinOps devra maîtriser à la fois l’ingénierie informatique et l’économie -une compétence encore rare, qui définira le leadership informatique de demain. 

L’élargissement du mandat du CIO et des responsables IT

Pour les CIO et les responsables IT, l’élargissement du périmètre FinOps n’est pas une option, mais une nécessité. Les entreprises indiquent à IDC que la structure hiérarchique la plus courante des équipes FinOps est rattachée à la direction. L’IA a transformé les dépenses technologiques, passant d’une consommation prévisible à un comportement probabiliste. La visibilité financière doit donc devenir continue, et non plus ponctuelle.

L’année prochaine, IDC prévoit que davantage de responsables technologiques intégreront le FinOps directement dans leur cadre de gouvernance de l’IA. Ils créeront des équipes transversales regroupant finance, science des données et ingénierie de plateforme, qui collaboreront pour optimiser la performance et la valeur en temps réel. Ces équipes utiliseront l’analyse prédictive pour anticiper l’impact budgétaire avant l’augmentation des charges de travail. Elles expérimenteront de nouveaux modèles de tarification, tels que les jetons universels et la livraison de valeur métier, alignés sur les résultats commerciaux plutôt que sur la simple consommation.

« Le changement culturel pourrait être encore plus profond que le changement technique, envisage Jevin Jensen. Les ingénieurs doivent percevoir l’efficacité financière comme un levier d’innovation, et non comme un frein. Les fournisseurs doivent intégrer des estimations de coûts au sein du pipeline DevOps CI/CD afin d’optimiser les dépenses avant la mise en production. Les équipes financières, quant à elles, doivent s’adapter à la nature itérative et expérimentale du développement de l’IA. Le rôle du CIO sera d’unifier ces objectifs et d’intégrer la rigueur financière au processus d’innovation. »