Un scénario déjà vu. Cette fois, c'est l'IA.
L'IA est partout. Mais sa valeur réelle ? Elle reste floue.
Les échanges lors des récents événements FinOps suivent un schéma familier. Comme aux débuts du cloud et de Kubernetes, les organisations multiplient les expérimentations, mais peinent à quantifier ce que l'IA apporte réellement.
L'enjeu n'est pas que financier : il est aussi conceptuel.
- Utilisons-nous les bons modèles ?
- Envoyons-nous trop de tokens ?
- Tirons-nous le meilleur parti de notre capital ?
Côté engineering, cela ressemble à un problème d'optimisation de plus. Côté finance, c'est une question d'unit economics. Et dans la plupart des cas, ces deux perspectives ne sont pas encore alignées.
Comme l'a résumé un intervenant : tôt ou tard, quelqu'un va regarder cette ligne d'OPEX et demander : qu'est-ce qu'on en retire vraiment ?
Cela vous rappelle quelque chose ?
C'est le même cycle qui se rejoue :
- Une nouvelle technologie émerge (le cloud, les conteneurs, aujourd'hui l'IA).
- Les équipes l'adoptent rapidement pour prendre une longueur d'avance.
- Les coûts grimpent, sans que la visibilité ne suive.
- Tout le monde court après le lien entre dépense et valeur.
Alors, comment éviter de reproduire les mêmes erreurs ?
Plusieurs pistes ressortent de ces échanges :
- Intégrez la télémétrie IA à vos outils FinOps dès le départ, sans attendre que l'usage ne s'envole.
- Traitez les gains de productivité comme un KPI mesurable, et non comme un simple argumentaire.
- Posez les bonnes questions : ce modèle nous aide-t-il à livrer plus vite ? Améliore-t-il la qualité de nos livrables ?
Sans ces réponses, vous ne pilotez pas l'IA : vous la financez.
Pour en savoir plus, visionnez l'extrait vidéo ci-dessus.