Maîtriser les coûts de l'IA avant qu'ils n'explosent

À mesure que l'IA se généralise, ses coûts deviennent difficiles à maîtriser. Découvrez comment mieux suivre les usages, attribuer les dépenses et choisir le bon modèle pour chaque besoin.

L’IA générative est rapidement passée du stade des projets pilotes isolés à celui d’une infrastructure largement utilisée de manière transverse dans l’entreprise. Les premiers retours d’expérience montrent toutefois que cette montée en puissance s’accompagne d’un défi majeur : la maîtrise des coûts. Uber, par exemple, a annoncé avoir consommé l’intégralité de son budget IA annuel en seulement quatre mois, tout en reconnaissant ne pas être encore en mesure d’établir un lien entre ces dépenses et les gains de productivité obtenus.

À mesure que les cas d’usage se multiplient, la consommation des modèles augmente, tout comme les coûts qui y sont associés. Les équipes utilisent souvent les modèles des fournisseurs via une clé API partagée, avec une facturation par niveau de compte, exprimée en tokens. Dans ce contexte, il est impossible de savoir quel utilisateur, quelle équipe ou quel processus automatisé génère réellement les coûts. Dès lors, un contrôle efficace des dépenses suppose de pouvoir rattacher précisément la consommation à son origine.

Cette absence de visibilité n’est pas sans conséquence. Les répercussions financières apparaissent très clairement lorsqu’on compare les dépenses liées à l’IA à celles d’autres postes budgétaires. Les coûts RH ou de licences sont généralement affectés en fonction du plan annuel, ce qui permet de les évaluer et de maîtriser leur évolution. Pour la consommation d’IA, cette capacité de contrôle et de gestion des coûts est quasi inexistante. Sans vision claire des dépenses réelles, il est impossible de mesurer la contribution d’un investissement en IA. Et sans attribution aux équipes, et aux processus concernés, il est tout aussi impossible de limiter les dépenses de manière ciblée.

Plus problématique encore, en l’absence de budget défini, de transparence ou de critères clairs pour choisir un modèle, les utilisateurs ont tendance à se tourner vers le modèle le plus performant disponible, même lorsqu’une alternative plus simple et moins coûteuse offrirait exactement le même résultat. Cette problématique risque malheureusement de durer. Si Gartner estime que le coût de l’inférence pourrait chuter de 90% d’ici à 2030, la facture des entreprises ne devrait pas diminuer dans les mêmes proportions. La raison ? Des usages toujours plus intensifs et l’essor des modèles argentiques.

Dépasser les limites des mécanismes traditionnels grâce à un point de contrôle central

Pour maîtriser ces dépenses incontrôlées, les entreprises pourraient être tentées de fixer un quota de requêtes. Néanmoins, si cela permet de plafonner les requêtes et d’éviter les pics de charge, leur nombre n'est qu’un indicateur très approximatif du coût réel.

En effet, les modèles n’affichent pas tous le même prix et, selon le contexte, les coûts peuvent varier considérablement. Une seule requête adressée à un modèle haut de gamme, avec un volume important de données, peut coûter plus cher que des centaines de requêtes adressées à un modèle compact. Même la facturation en tokens reste peu exploitable pour les managers. En effet, les tokens ne constituent pas une unité de pilotage intuitive. Pour résoudre ce coûteux casse-tête, il faut un mécanisme capable de mesurer les dépenses en valeur monétaire et de les contrôler indépendamment du simple volume de requêtes.

Une approche efficace consiste à intervenir au point où les requêtes quittent le SI de l’entreprise. Lorsque les accès aux différents fournisseurs de modèles passent par une couche intermédiaire centralisée, appelée AI Gateway, toutes les requêtes passent par un point de contrôle unique. Cette passerelle permet de suivre la consommation et les coûts, et ce, quel que soit le fournisseur utilisé, offrant ainsi une vision complète des dépenses et permettant de raisonner simplement en euros (ou dollars), plutôt qu’en tokens.

Une fois cette visibilité obtenue, le contrôle budgétaire doit être granulaire. Les plafonds de dépenses doivent pouvoir être définis par modèle et/ou fournisseur, mais aussi selon différents critères comme l’utilisateur ou l’application. Les budgets peuvent ainsi être fixés selon les besoins, quotidiennement, hebdomadairement ou mensuellement ; Pour chaque requête, le coût estimé est calculé à partir du tarif du modèle et comparé au budget disponible. Une fois le plafond atteint, soit les nouvelles requêtes sont bloquées, soit elles sont redirigées vers un modèle moins coûteux pour éviter toute interruption de service.

Attribuer les usages et les coûts aux bonnes personnes

Pour que les budgets soient réellement actionnables, il faut connaître la consommation de chaque service, voire de chaque collaborateur quoi. Si l’entreprise se contente des informations transmises par les applications elles-mêmes, le suivi reste peu fiable. L’attribution doit se faire directement au niveau de la passerelle, à partir d’une identité vérifiée. Lorsqu’un utilisateur se connecte via l’outil d’authentification interne, son identité est associée à chaque requête de manière sécurisée. Il sera donc possible de suivre la consommation par utilisateur, équipe ou application, et d’allouer les coûts avec beaucoup plus de précision. Sur cette base, certaines équipes pourront être autorisées à utiliser des modèles plus puissants, tandis que d’autres utiliseront des modèles plus légers et moins coûteux.

Mais profiter de l’IA et l’optimiser suppose de choisir le bon modèle pour le bon usage. L’objectif n’est pas seulement de dépenser moins, mais de mieux utiliser les modèles disponibles. En effet, toutes les tâches ne nécessitent pas le modèle le plus puissant : un résumé peut être fait par un modèle plus léger, sans perte de qualité, quand une analyse complexe, peut justifier le recours à un modèle plus performant. C’est là qu’intervient le routage intelligent car il permet d’analyser une requête et de l’orienter vers le modèle le plus adapté, offrant le meilleur équilibre entre qualité, performance et coût. Le pilotage ne consiste plus seulement à plafonner les dépenses, mais à les optimiser.

Au-delà des aspects financiers, ce sujet dépasse la seule question budgétaire et touche aussi à la gouvernance, à la protection des données, et dans certains pays comme l’Allemagne, au dialogue social. Avant de mettre en place un suivi individualisé, il faut associer les équipes responsables de la protection des données et, le cas échéant, les représentants du personnel pour comprendre les usages réels, et adapter les limites d’usage internes. À l’inverse, si ces dernières sont trop strictes, elles peuvent provoquer des usages vers des canaux non contrôlés.

Mieux maîtriser pour mieux valoriser l’IA

Avec la généralisation de l’IA générative, la question n’est plus seulement de savoir comment l’utiliser, mais comment en maîtriser les coûts et en mesurer la valeur. En pratique, tant que la consommation ne peut pas être reliée à son origine, l’IA reste une dépense difficilement pilotable. Pour reprendre le contrôle, les entreprises doivent avoir un point de passage central qui rende visibles les usages et les coûts ; des budgets exprimés en valeur monétaire plutôt qu’en tokens et une attribution fiable fondée sur l’identité des utilisateurs de l’entreprise.

Combinée à une sélection des modèles adaptée à chaque tâche, cette approche permet non seulement de limiter les dépenses, mais aussi de les optimiser. L’IA devient alors une ressource suivie, budgétée et pilotée à l'instar des autres ressources de l’entreprise.