Imaginez que votre entreprise soit perchée sur un rêve d'IA en plein essor, qu'elle mette à l'échelle ses modèles, exploite les superpuissances du cloud et prépare le terrain pour l'innovation de demain. Enthousiasmant, non ? Mais avant de passer au déploiement, il est utile de jeter un œil en coulisses. Les grandes plateformes cloud (AWS, Azure, Google Cloud, Alibaba Cloud, Oracle Cloud) vantent vitesse, évolutivité et simplicité, mais omettent quelques notes de bas de page lourdes. Explorons les coûts cachés qui se cachent dans l'ombre.
1. Stockage de données et surcharge des transactions API
Vos modèles d'IA s'appuient sur des ensembles de données volumineux. Mais chaque interaction avec le stockage des plateformes cloud et les API telles que PUT, GET et LIST engendre des frais. Vous téléchargez des milliards de petits fichiers ? Chacun d'entre eux entraîne des frais de transaction. Ces quelques centimes s'accumulent rapidement. Selon une estimation, l'ingestion de données d'entraînement pourrait à elle seule coûter des milliers de dollars rien qu'en appels PUT.
Et il ne s'agit pas seulement des transactions, les petits fichiers ont souvent une taille minimale facturable (par exemple, 128 Ko), ce qui signifie que vous pourriez payer pour un espace que vous n'utilisez pas réellement.
2. Sortie de données et frais de réseau
Vous souhaitez déplacer des résultats d'entraînement, déployer des modèles entre régions ou les partager avec des partenaires externes ? C'est à ce moment-là que les frais de sortie sur les plateformes cloud s'accumulent, parfois plus que les coûts de calcul. Le transfert de téraoctets entre zones géographiques peut doubler, voire tripler, votre facture cloud. Le problème ? Les choix d'architecture quotidiens, l'utilisation de passerelles NAT et la communication interzone peuvent engendrer des frais réseau inattendus.
3. Surprovisionnement et ressources inactives
Pour rester performantes, de nombreuses équipes surprovisionnent les ressources GPU et de calcul, pour finalement les voir rester inactives.
• Un fournisseur indique que l'utilisation par l'entreprise n'atteint que 13 % du processeur provisionné et 20 % de la mémoire.
• Un autre indique que l'utilisation inactive du GPU dépasse 30 %, ce qui coûte des milliers de dollars par mois.
Sans mise à l'échelle automatique intelligente ni observabilité, les dépenses inutiles explosent et votre directeur financier le remarque.
4. Problèmes de dépendance vis-à-vis des fournisseurs et de migration
Lorsque vous vous appuyez sur des plateformes et outils cloud propriétaires, comme SageMaker, Vertex AI, Azure ML ou des accélérateurs dédiés, vous optez pour la commodité. Mais lorsqu'il est temps de changer ou de passer à une solution hybride, la migration devient un véritable cauchemar.
La dépendance à l’égard d’API ou de catalogues spécifiques aux fournisseurs peut entraîner une refactorisation importante en termes de temps et d’argent.
5. Frais généraux de conformité, de gouvernance et de surveillance
Parlons des coûts invisibles, mais nécessaires. Audits, outils d'explicabilité, contrôles de biais, chiffrement, conformité des données… tous nécessitent des investissements.
• Préparer des jeux de données ? À lui seul, ce coût peut atteindre les six chiffres.
• Créer et maintenir des pipelines MLOps ? Comptez entre 60 000 et 95 000 $ la première année, plus 10 à 20 % par an.
• Assurer une surveillance robuste (journaux, APM, suivi des erreurs) ? Ces petits frais mensuels (de plusieurs centaines à plusieurs milliers) s'accumulent, surtout lorsque les outils standards ne suffisent pas.
6. Externalités environnementales et sociales
L'IA n'est pas gratuite pour la planète ni pour les communautés. Les centres de données énergivores qui alimentent l'IA pourraient représenter jusqu'à 12 % de la consommation d'électricité aux États-Unis d'ici 2028, ce qui pourrait augmenter vos factures d'électricité.
L'expansion incontrôlée des centres de données dans des pays comme le Royaume-Uni épuise les ressources en eau et en énergie, un coût que la société et les écosystèmes supportent.
Parallèlement, la dimension humaine est rarement évoquée. Une main-d'œuvre mal rémunérée, souvent dans les pays en développement, annote et modère le contenu de l'IA dans des conditions difficiles. Ce travail invisible soulève des questions éthiques et des risques pour la réputation.
7. Infrastructure d'IA : plus qu'un simple logiciel
La croissance de l'IA ne se résume pas à une vague de SaaS, mais à une forte croissance des infrastructures, exigeant des investissements importants. Selon les estimations, le secteur de l'IA pourrait nécessiter 3 700 milliards de dollars d'investissements en centres de données. L'exécution d'inférences sur des plateformes cloud est énergivore, et maintenir la rentabilité devient de plus en plus difficile face à l'augmentation de la demande et à la baisse des revenus par requête.
Pendant ce temps, les collectivités pourraient en fin de compte payer la facture en raison de l’augmentation des prix de l’énergie et de la pression sur les infrastructures.
En conclusion
Certes, les plateformes cloud confèrent au lancement de l'IA une dimension magique. Mais derrière chaque « déploiement en un clic » se cache un labyrinthe de complexité, un écosystème de coûts cachés couvrant le stockage, les opérations, l'éthique, l'environnement et l'infrastructure. Comprendre cela n'est pas une question de peur, mais de prise de décisions plus éclairées.
Restez curieux, restez critique car la véritable innovation connaît le véritable coût avant de le payer.
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