Reprenez la main sur vos coûts GenAI : visibilité totale sur AWS Bedrock avec DoiT Cloud Analytics

Dans le Far West de l'IA générative, votre budget peut vite devenir le tireur le plus rapide de la ville — criblant de balles vos finances soigneusement planifiées avant même que vous n'ayez le temps de réagir. À mesure que les organisations se ruent sur les modèles de fondation comme Amazon Nova et d'autres via Amazon Bedrock, beaucoup découvrent une vérité dérangeante : suivre qui dépense quoi en IA, c'est un peu comme essayer de compter les gouttes de pluie en plein orage.

C'est là qu'entrent en scène les profils d'inférence d'applications d'Amazon Bedrock — les héros méconnus de la gestion financière de la GenAI, qui pourraient bien sauver votre budget (et accessoirement votre poste). Combinés à DoiT Cloud Intelligence™, ils forment une solution puissante qui transforme des dépenses d'IA opaques en informations limpides.

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Le vrai problème : des dépenses d'IA invisibles

Si vous avez déployé des modèles de fondation en production, vous connaissez sans doute ce moment d'angoisse à l'arrivée de la facture AWS. Qui a dépensé AUTANT en requêtes Amazon Nova le mois dernier ? Sans suivi adéquat, vos dépenses GenAI sont une véritable boîte noire — vous voyez l'argent partir, mais où exactement ? Pour quoi faire ? Et par qui ?

Les profils d'inférence d'applications offrent un moyen puissant de suivre, allouer et piloter les coûts liés à l'invocation de modèles de fondation dans Amazon Bedrock. Publiés par AWS dans le cadre de sa stack de services d'IA générative, ces profils permettent un contrôle granulaire sur l'attribution des coûts et le suivi de l'utilisation des ressources entre départements, équipes et applications.

Au fait, qu'est-ce qu'un profil d'inférence d'application ?

Voyez les profils d'inférence d'applications comme des identifiants spécifiques attachés à vos appels d'API de modèles de fondation. Lors de la création d'un profil, vous indiquez soit un seul modèle de fondation dans une région donnée, soit un profil d'inférence inter-régions (défini par le système). Une fois configuré, chaque requête d'invocation de modèle passant par le profil est journalisée et taguée en conséquence, ce qui ouvre la voie à un suivi détaillé et à une attribution précise des coûts.

Ces profils jouent le rôle d'un mécanisme de routage qui maintient le lien entre chaque requête d'IA et sa source d'origine — qu'il s'agisse d'une équipe, d'une application ou d'un client en particulier.

Trois cas d'usage qui changent la donne (et préservent votre santé mentale)

1. Allocation des coûts en multi-tenant : qui utilise quoi ?

Si vous développez un produit SaaS doté de fonctionnalités GenAI, vous vous êtes sûrement posé la question : combien chaque client nous coûte-t-il en utilisation d'IA ?

Avec les profils d'inférence d'applications, vous pouvez créer un profil unique par client ou tenant. À chaque interaction avec votre IA, son utilisation est rattachée à son profil dédié. Vous pouvez ainsi :

• Voir précisément combien chaque client coûte en utilisation de modèles de fondation
• Identifier les utilisateurs intensifs qui justifieraient une autre grille tarifaire
• Repérer les anomalies révélatrices d'un usage abusif ou d'un bug
• Bâtir des modèles de tarification plus précis, fondés sur les usages réels

2. Suivi des coûts par équipe : la responsabilisation, sans le drame

Le principal atout, c'est de pouvoir répartir les coûts d'invocation des modèles entre différentes business units, équipes ou projets grâce aux AWS cost allocation tags. À la clé : des mécanismes de refacturation précis et une vraie responsabilisation des départements sur leur usage de l'IA.

Imaginez vos équipes marketing, produit et service client utilisant toutes le même modèle Amazon Nova. Sans suivi adéquat, impossible de savoir quel groupe est responsable de quelle part de la facture. Les profils d'inférence d'applications vous permettent de :

• Créer des profils distincts pour chaque équipe ou département
• Suivre les usages pour identifier les périodes de forte consommation
• Mettre en place des contrôles de coûts ou des quotas par équipe
• Mettre en œuvre une refacturation équitable aux centres de coûts concernés

3. Suivi par environnement : du dev à la prod

L'un des aspects les plus délicats de la gestion des workloads GenAI consiste à comprendre comment les coûts varient selon vos environnements. Vos devs font-ils exploser la facture en phase de test ? Votre environnement de production est-il optimisé ? Les profils d'inférence d'applications vous aident à :

• Cloisonner les coûts entre développement, staging et production
• Repérer les pics de coûts inattendus pendant les phases de test
• Éviter que les expérimentations en dev ne fassent dérailler votre budget
• Établir des prévisions fiables pour le passage à l'échelle en production

Créer un profil d'inférence d'application

La création d'un profil d'inférence d'application passe obligatoirement par une API ou le SDK AWS. Trois éléments principaux sont à fournir :

• Le nom du profil d'inférence
• Le modèle à utiliser pour le profil
• Les éventuels tags à associer à ce profil

Voici un exemple de création d'un profil d'inférence :

import boto3

client = boto3.client("bedrock")

response = client.create_inference_profile(
    inferenceProfileName='Customer A Inference Nova Lite',
    description='Inference profile for all workloads for customer A',
    modelSource={
        'copyFrom': 'arn:aws:bedrock:us-west-2:058264544288:inference-profile/us.amazon.nova-lite-v1:0'
    },
    tags=[\
        {\
            'key': 'customer',\
            'value': 'customer a'\
        },\
        {\
            'key': 'environment',\
            'value': 'dev'\
        },\
    ]
)

Comment DoiT Cloud Intelligence transforme votre FinOps GenAI

C'est ici que DoiT Cloud Intelligence prend toute sa dimension, en transformant des données de suivi brutes en intelligence opérationnelle.

DoiT intègre plusieurs catégories de tags AWS dans sa plateforme analytique, dont les AWS Cost Allocation Tags. Bien appliqués à vos profils d'inférence d'applications, ces tags deviennent de véritables leviers de gestion des coûts GenAI.

Avec DoiT Cloud Intelligence, vous pouvez :

• Bâtir des ventilations de coûts pointues : visualisez vos dépenses GenAI selon plusieurs dimensions à la fois — par équipe, par client, par environnement, et bien plus.
• Détecter tendances et anomalies : exploiter les tags AWS dans DoiT Cloud Intelligence ouvre plusieurs avantages majeurs, à commencer par une ventilation granulaire qui permet de visualiser les dépenses par projet, équipe, environnement ou toute autre dimension métier pertinente. De quoi identifier les schémas d'usage et repérer les activités atypiques susceptibles de signaler des inefficacités ou des anomalies.
• Anticiper les coûts futurs avec précision : les organisations qui mettent en place un suivi des coûts par tags AWS via DoiT peuvent espérer une amélioration de la précision des prévisions allant jusqu'à 20 %, et un gain global d'efficacité budgétaire d'environ 15 %.
• Visibilité multi-comptes : l'un des points forts de DoiT, c'est sa capacité à intégrer les AWS Organization Tags aux données de facturation de manière transparente, sans configuration supplémentaire. Une réponse à un vrai point de friction lorsqu'on applique les bonnes pratiques AWS consistant à déployer ses applications sur plusieurs comptes.

La différence DoiT pour la gestion des coûts GenAI

DoiT Cloud Intelligence offre des avantages uniques aux organisations qui utilisent Amazon Bedrock :

Une interface analytique simplifiée

Dans DoiT Cloud Intelligence, les tags AWS sont accessibles dans plusieurs sections lors de la création ou de la modification de rapports :

• Section Labels : regroupe les AWS cost allocation tags aux côtés des labels Google Cloud et des tags Azure
• Section System Labels : inclut les labels générés systématiquement par DoiT et AWS
• Section AWS Organization tags : dédiée aux tags d'organisation pour le suivi multi-comptes

Au-delà des bases : cas d'usage avancés

En associant les profils d'inférence d'applications à DoiT Cloud Intelligence, vous accédez à des cas d'usage encore plus pointus :

Analyse des coûts par fonctionnalité

En créant des profils alignés sur des fonctionnalités produit spécifiques, vous mesurez précisément le coût d'exploitation de chaque capacité d'IA. Une donnée précieuse pour la priorisation des fonctionnalités et la stratégie de pricing.

Efficacité des coûts en A/B testing

Vous menez un test A/B entre différents modèles de fondation ou stratégies de prompting ? Créez un profil d'inférence distinct pour chaque variante afin de comparer non seulement la performance, mais aussi l'efficacité côté coûts.

Budgétisation par projet

Pour les organisations qui fonctionnent en mode projet, les profils d'inférence peuvent être attribués à des initiatives spécifiques, pour un suivi précis des dépenses d'IA projet par projet.

Pour démarrer : un parcours de mise en œuvre simple

Mettre en place cette combinaison puissante est étonnamment direct :

1. Créez les profils via l'API Amazon Bedrock : utilisez la requête CreateInferenceProfile avec un endpoint du plan de contrôle Amazon Bedrock.
2. Les champs requis sont minimaux : il suffit d'indiquer un nom de profil et la source du modèle (un modèle de fondation ou un profil d'inférence inter-régions).
3. Ajoutez des AWS cost allocation tags : taguez vos profils selon les dimensions pertinentes pour le suivi des coûts et veillez à les activer dans vos paramètres de tags d'allocation des coûts.
4. Routez vos appels de modèles via les profils : adaptez votre code applicatif pour utiliser l'ARN du profil au lieu d'appeler les modèles directement.
5. Branchez DoiT Cloud Intelligence : appuyez-vous sur la plateforme DoiT pour transformer des données de coûts brutes en informations exploitables, via une interface intuitive.

En résumé : de la clarté financière dans un univers d'IA complexe

À mesure que les workloads d'IA gagnent en ampleur et en importance stratégique, l'association des profils d'inférence d'applications et de DoiT Cloud Intelligence devient indispensable pour garder la maîtrise financière. Plutôt que d'avancer à l'aveugle sur vos investissements GenAI, ce duo vous donne la visibilité et le contrôle nécessaires pour décider en connaissance de cause, optimiser les dépenses et assurer la viabilité financière de vos initiatives d'IA.

Cerise sur le gâteau : cette solution fonctionne dès aujourd'hui avec les modèles de fondation existants d'Amazon Bedrock — pas besoin d'attendre de futures évolutions ni de revoir votre architecture. Une étape concrète et immédiate pour dompter le monstre financier de la GenAI tapi dans votre facture AWS.

Alors, avant votre prochaine invocation d'un modèle de fondation, posez-vous la question : savez-vous précisément qui paie la note ? Avec les profils d'inférence d'applications et DoiT Cloud Intelligence, vous pourrez enfin y répondre.

Pour en savoir plus sur les cost allocation tags avec DoiT, suivez ce lien : https://help.doit.com/docs/amazon-web-services/supported-aws-cost-allocation-tags

Rendez-vous sur https://www.doit.com pour découvrir comment nous pouvons vous aider à piloter vos coûts GenAI.