Le pouvoir de transformation de l’intelligence artificielle est indéniable. Pourtant, les entreprises doivent concevoir une approche rentable de la mise en œuvre de l’IA, alignée sur leurs objectifs stratégiques et capable de libérer un maximum de valeur sur le long terme. L’investissement initial n’est pas le seul poste important. Aux coûts du matériel s’ajoute l’investissement dans les solutions logicielles — notamment les algorithmes d’IA et les plateformes d’intégration —, qui représente un engagement financier supplémentaire. La conception, le développement et la gestion des solutions d’IA nécessitant des professionnels hautement qualifiés aux salaires élevés, les entreprises doivent également investir dans des talents compétents. La liste ne s’arrête pas là. Les entreprises doivent prendre en compte les coûts récurrents de maintenance, de mise à niveau et de mise à l’échelle. Ces aspects contribuent à un contexte financier intimidant, mais indispensable à la réussite stratégique à long terme.
À RETENIR
- •Il est important de connaître les indicateurs essentiels liés à l’IA dans les différentes organisations pour vous aider à planifier votre stratégie d’IA. (Aller à la section)
- •Compte tenu du coût de l’IA, l’utilisation de plateformes cloud peut aider à réduire les dépenses de votre organisation consacrées à l’IA. (Aller à la section)
- •Pour maximiser la réussite de votre déploiement de l’IA, vous devez aligner votre stratégie d’IA sur vos objectifs métier. (Aller à la section)
Les défis de la gestion des coûts de l’IA : indicateurs clés
Les entreprises actuelles sont confrontées à de multiples difficultés lorsqu’elles gèrent les technologies d’intelligence artificielle et déploient différentes stratégies pour faire face à ces pressions financières. Les statistiques et tendances actuelles montrent l’impact de ces difficultés sur les organisations :
- Croissance des investissements dans l’IA : Les dépenses des entreprises consacrées aux systèmes centrés sur l’IA devraient progresser de 27 % par an de 2022 à 2026, ce qui souligne l’engagement des entreprises en faveur des capacités d’IA malgré leurs préoccupations liées aux coûts.
- Adoption du cloud : De nombreuses organisations s’appuient sur des solutions cloud pour réduire leurs coûts d’infrastructure. Le cloud computing permet d’accéder à des ressources évolutives à la demande, ce qui contribue à aligner les dépenses sur l’utilisation réelle et réduit la nécessité d’importants investissements initiaux en capital.
- Priorité à la gestion des données : Plus de 75 % des organisations ont accru leurs investissements dans la gestion du cycle de vie des données afin de créer des fondations de données robustes pour assurer l’évolutivité de l’IA, un élément essentiel à une mise en œuvre rentable de l’IA.
- Difficultés liées au recrutement des talents : Les entreprises rencontrent d’importantes difficultés pour trouver davantage de professionnels qualifiés dans le domaine de l’IA. Près de 40 % des entreprises signalent des difficultés à recruter des ingénieurs data, des data scientists et des architectes data. Cette pénurie peut entraîner une hausse des coûts liés au recrutement et à la fidélisation des talents.
- Optimisation grâce à des modèles plus compacts : Certaines entreprises adoptent des stratégies d’IA frugale, qui consistent à utiliser des modèles d’IA plus compacts et plus efficaces nécessitant moins de données et de puissance de calcul, ce qui réduit les coûts d’entraînement et d’exploitation.
- Coûts de gestion des risques et de mise en conformité : Les entreprises investissent de plus en plus dans des cadres de mise en conformité, de gestion des risques et de gouvernance afin de maîtriser les risques associés à l’IA. Ces investissements peuvent être coûteux, mais ils sont essentiels à un déploiement durable de l’IA.
Utiliser le cloud pour gagner en flexibilité et réduire les coûts
Une stratégie efficace pour atténuer les lourdes charges financières initiales liées à l’IA consiste à s’appuyer sur des solutions d’IA basées sur le cloud. Le cloud computing offre aux entreprises la flexibilité d’acheter de la puissance de calcul à la demande, ce qui peut entraîner d’importantes réductions de coûts en éliminant la nécessité d’investissements initiaux conséquents en capital dans une infrastructure physique. La facturation à l’usage des services cloud permet aux entreprises d’adapter leurs ressources à leurs besoins immédiats, en alignant les dépenses d’exploitation sur les exigences réelles de la charge de travail.
Une approche multicloud peut offrir des gains d’efficacité supplémentaires en matière de coûts, en permettant aux entreprises de choisir la plateforme — ou la combinaison de plateformes — la plus économique pour leurs charges de travail et cas d’usage spécifiques. Ce déploiement stratégique sur plusieurs services cloud confère également aux entreprises une plus grande résilience et davantage de flexibilité, leur permettant de s’adapter rapidement et économiquement aux évolutions de la demande.
IA frugale : des modèles d’IA plus compacts et mieux ciblés
Le concept d’IA frugale constitue une autre approche essentielle de l’optimisation des coûts. L’IA frugale vise à développer des modèles d’IA adaptés aux besoins opérationnels spécifiques d’une entreprise. Ces modèles nécessitent moins de données et de puissance de calcul pour être entraînés et exécutés, ce qui réduit nettement les coûts par rapport aux modèles d’IA volumineux et généralistes. En résolvant des problèmes précis grâce à des solutions parfaitement ciblées, les entreprises peuvent éviter les dépenses superflues associées à des systèmes d’IA trop complexes.
Commencer par ces applications plus compactes et ciblées permet aux organisations de développer progressivement leurs capacités d’IA et de veiller à ce que chaque étape soit justifiée sur le plan des coûts et étroitement liée à sa valeur potentielle. Les entreprises peuvent étendre progressivement leurs capacités d’IA grâce à une approche d’IA frugale, en faisant de la gestion des coûts un élément central. L’optimisation efficace des ressources de calcul joue un autre rôle essentiel dans la maîtrise des dépenses liées à l’IA. Surveillez et gérez les ressources de calcul afin de vous assurer que l’entreprise ne paie que ce dont elle a besoin. Les outils de suivi de l’utilisation du calcul peuvent mettre en évidence les inefficacités et contribuer à prendre des décisions plus éclairées concernant la mise à l’échelle des ressources.
Les architectures serverless peuvent également contribuer à optimiser les coûts en adaptant automatiquement les ressources de calcul et la facturation en fonction de mesures d’utilisation précises, ce qui réduit le gaspillage. L’utilisation stratégique de l’edge computing peut contribuer à réduire les coûts en traitant les données localement plutôt qu’en dépendant d’un traitement cloud intensif, ce qui diminue les frais de transfert de données et améliore la vitesse et l’efficacité du traitement.
En bref : se concentrer sur la valeur stratégique et le coût de l’IA
La maîtrise des coûts de l’IA est nécessaire pour toutes les entreprises. Concentrez-vous sur la valeur que les technologies d’IA peuvent apporter, mais uniquement si ces technologies sont rentables. L’essentiel consiste à aligner les projets d’IA sur les objectifs stratégiques de l’entreprise, en veillant à leur contribution aux objectifs généraux. Donnez la priorité aux initiatives offrant les meilleurs rendements potentiels afin de gagner l’adhésion des parties prenantes et de maintenir le cap sur des investissements durables axés sur la valeur. Cela implique de rechercher des applications d’IA qui améliorent l’efficacité, renforcent la satisfaction client et stimulent l’innovation dans les différentes unités de l’entreprise.
À mesure que l’IA s’intègre au fonctionnement des entreprises, la capacité à optimiser les coûts tout en restant clairement concentré sur la valeur stratégique de l’IA deviendra un facteur déterminant de la réussite. Une sélection et une gestion rigoureuses des initiatives d’IA permettront de préserver leur viabilité financière et de préparer l’entreprise à l’avenir dans un paysage technologique en constante évolution.
Lisez notre analyse pour savoir si l’IA vaut l’investissement et mieux comprendre ce qu’implique l’évaluation des stratégies de coûts de l’IA en entreprise.