Comment FinOps et l'ingénierie des plateformes façonnent la prochaine ère de l'efficacité de l'IA.

Alors que les coûts du cloud et de l'IA continuent de grimper, les entreprises rapprochent FinOps et ingénierie de plateforme pour gérer les dépenses et améliorer la vitesse de livraison.

Les charges de travail d'IA générative ont modifié l'économie de l'informatique en nuage. La formation et l'exécution des modèles consomment d'importantes ressources de calcul, souvent à travers des clusters GPU distribués et des pipelines de données complexes. Pour de nombreuses organisations, ces coûts ont augmenté plus rapidement que prévu, et les méthodes traditionnelles de contrôle ou de prévision des dépenses ne permettent plus de répondre à la demande.

Pour reprendre le contrôle, les entreprises fusionnent la responsabilité financière et les performances techniques en une seule discipline. Le partenariat entre FinOps et l'ingénierie de plateforme est devenu essentiel pour équilibrer l'innovation et la responsabilité fiscale.

De l'optimisation du cloud à la gouvernance des coûts de l'IA

L'optimisation des coûts du cloud se résumait auparavant à la mise à l'échelle des instances ou à la négociation de meilleurs contrats avec les fournisseurs. Les charges de travail d'IA, cependant, introduisent un autre niveau de complexité. Les coûts peuvent grimper en flèche de manière inattendue lorsque les équipes expérimentent l'apprentissage de modèles, l'inférence ou les transferts de données volumineux. Ces charges de travail s'exécutent souvent de manière continue et dynamique, ce qui les rend difficiles à prévoir et à contrôler sans un cadre opérationnel clair.

Ce cadre provient de plus en plus FinOps, La gestion financière est une pratique qui associe la gestion financière à la prise de décision en matière d'ingénierie. L'objectif n'est pas seulement de réduire les coûts, mais aussi d'aligner les dépenses sur la valeur de l'entreprise. Lorsqu'elle est combinée à la ingénierie des plates-formes, qui se concentre sur la mise en place d'une infrastructure standardisée et en libre-service pour les développeurs, les organisations bénéficient d'un modèle unifié de gouvernance et d'agilité.

Ensemble, ces fonctions permettent de savoir où les coûts sont générés et comment les ressources sont utilisées. Elles permettent également l'automatisation nécessaire pour adapter les charges de travail et optimiser l'utilisation des GPU.

L'équation des talents à l'origine du succès des FinOps

Pour les responsables du recrutement, cette convergence introduit de nouvelles exigences en matière de compétences. Les équipes ont désormais besoin de professionnels qui comprennent les deux côtés de l'équation : la profondeur technique de l'ingénierie des plateformes et la perspicacité financière de FinOps.

Les rôles et compétences clés sont les suivants

• Analystes financiers en nuage capable d'interpréter les données relatives aux dépenses, de prévoir la demande et d'aligner les budgets sur les objectifs des produits.
• Ingénieurs de plateforme qui peut concevoir une infrastructure évolutive et efficace et prendre en charge la gestion automatisée des coûts.
• Ingénieurs en données et en IA avec une expérience dans l'ordonnancement des GPU, l'optimisation des modèles et l'orchestration de la charge de travail.
• Praticiens FinOps qui peut responsabiliser les équipes de développement et d'exploitation et les sensibiliser aux coûts.

La mise en place de ces équipes hybrides nécessite une coordination entre l'informatique, la finance et les ressources humaines. Les organisations les plus efficaces traitent les FinOps non pas comme une fonction de contrôle des coûts mais comme une partie intégrante de leur culture opérationnelle, une approche qui récompense l'efficacité, la transparence et l'appropriation partagée des résultats.

Le groupe Tenth Revolution aide les entreprises recruter des professionnels de l'informatique en nuage et des données qui peut faire le lien entre les prestations techniques et la responsabilité financière, ce qui permet d'obtenir un retour sur investissement mesurable pour les investissements dans l'IA.

Stratégies pratiques pour la maîtrise des coûts du cloud et de l'IA

Les dirigeants qui cherchent à discipliner les dépenses liées à l'IA et au cloud se concentrent sur quelques stratégies de base :

1. Contrôle de l'utilisation du GPU. Suivi en temps réel de l'utilisation des GPU pour garantir une allocation efficace des ressources informatiques.
2. Redimensionnement de la charge de travail. Adapter la capacité des infrastructures à la demande grâce à une optimisation continue.
3. Mise à l'échelle automatique et élasticité. Tirer parti de l'automatisation pour ajuster les niveaux de ressources en fonction de l'évolution du trafic et de la charge de travail.
4. Modèles de rétrofacturation et de rétrocession. Fournir une visibilité transparente sur les dépenses liées à l'informatique dématérialisée pour chaque unité ou équipe commerciale.
5. Politiques de gouvernance unifiées. Veiller à ce que les mesures de coût, de performance et de conformité soient examinées ensemble plutôt qu'isolément.

Ces mesures créent une boucle de responsabilité qui aide les équipes à avancer plus rapidement sans perdre le contrôle des budgets.

L'impact sur la vitesse de livraison

Lorsque FinOps et l'ingénierie de plateforme sont alignés, la vitesse de livraison s'améliore. Les développeurs accèdent plus rapidement aux ressources, l'infrastructure devient plus prévisible et le leadership obtient une vision en temps réel des schémas de dépenses. Cet équilibre entre agilité et contrôle permet aux organisations d'expérimenter en toute confiance de nouvelles capacités d'IA et de cloud sans risquer l'inefficacité financière.

La convergence encourage également l'automatisation et la normalisation. Les plateformes d'infrastructure en libre-service, conçues dans un souci de transparence des coûts, permettent aux développeurs d'innover librement dans le cadre de garde-fous définis. Cette culture de la responsabilité fait de la gouvernance un facteur de rapidité et non une contrainte.

Groupe de la dixième révolution met les entreprises en contact avec des spécialistes qui peut construire cet équilibre avec des ingénieurs cloud, des professionnels DevOps et des experts FinOps qui comprennent comment fournir à la fois la rentabilité et la performance à l'échelle.

Le nouveau modèle d'innovation durable

L'innovation en matière d'IA dépend de l'échelle, mais l'échelle exige de la discipline. En alignant les FinOps sur l'ingénierie des plateformes, les entreprises créent une base pour une croissance durable, qui permet aux équipes de fournir de la valeur rapidement tout en gardant les coûts prévisibles et responsables.

Pour les responsables du recrutement, cela signifie qu'il faut constituer des équipes pluridisciplinaires capables d'appréhender les aspects financiers et techniques de chaque décision. Les organisations qui prennent ce virage maintenant seront celles qui continueront à innover efficacement au cours de la décennie à venir, marquée par l'IA.