Imaginez votre entreprise perchée sur un univers d'IA en pleine expansion, développant des modèles performants, exploitant la puissance du cloud et préparant le terrain pour l'innovation de demain. Tentant, n'est-ce pas ? Mais avant de cliquer sur « Déployer », il est judicieux d'examiner attentivement les coulisses. Les grandes plateformes cloud (AWS, Azure, Google Cloud, Alibaba Cloud, Oracle Cloud) mettent en avant la rapidité, l'évolutivité et la simplicité, mais omettent des points importants. Explorons les coûts cachés qui restent souvent invisibles.
1. Surcharge du stockage des données et des transactions API
Vos modèles d'IA fonctionnent grâce à d'immenses ensembles de données. Or, chaque interaction avec le stockage des plateformes cloud et les API telles que PUT, GET et LIST engendre des frais. Téléverser des milliards de petits fichiers ? Chacun d'eux déclenche des frais de transaction. Ces quelques centimes s'accumulent rapidement. Selon une estimation, l'ingestion des données d'entraînement à elle seule pourrait coûter des milliers de dollars rien qu'avec les requêtes 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 transférer des résultats d'entraînement, déployer des modèles dans différentes 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, dépassant parfois les coûts de calcul. Transférer des téraoctets entre zones géographiques peut doubler, voire tripler, votre facture cloud. Le piège ? Des choix d'architecture courants, comme l'utilisation de passerelles NAT, peuvent engendrer des frais réseau imprévus lors des communications inter-zones.
3. Surdimensionnement et ressources inactives
Pour maintenir leurs performances, de nombreuses équipes surdimensionnent leurs ressources GPU et de calcul, pour finalement les voir rester inactives.
• Un fournisseur indique que les entreprises n'utilisent que 13 % du processeur et 20 % de la mémoire alloués.
• Un autre affirme que l'utilisation du GPU en veille dépasse les 30 %, ce qui représente un coût de plusieurs milliers d'euros par mois.
Sans mise à l'échelle automatique intelligente ni visibilité, les dépenses inutiles explosent et votre directeur financier s'en aperçoit.
4. Dépendance vis-à-vis du fournisseur et difficultés de migration
Lorsque vous vous appuyez sur des plateformes et des outils cloud propriétaires, comme SageMaker, Vertex AI, Azure ML ou des accélérateurs spécialisés, vous privilégiez la simplicité. Mais lorsqu'il s'agit de changer de plateforme ou d'opter pour un modèle hybride, la migration se transforme en véritable cauchemar.
La dépendance à l'égard d'API ou de catalogues spécifiques à un fournisseur peut engendrer des coûts de refactorisation importants, tant en termes de temps que d'argent.
5. Frais généraux liés à la conformité, à la gouvernance et au contrôle
Parlons des coûts invisibles, mais nécessaires. Audits, outils d'explicabilité, contrôles des biais, chiffrement, conformité en matière de résidence des données… tout cela exige un investissement.
• Préparation des jeux de données ? Ce seul aspect peut coûter plusieurs centaines de milliers de dollars.
• Création et maintenance de pipelines MLOps ? Prévoyez entre 60 000 et 95 000 $ la première année, plus 10 à 20 % par an.
• Mise en place d’une surveillance robuste (journaux, APM, suivi des erreurs) ? Ces petits frais mensuels (de quelques centaines à plusieurs milliers de dollars) s’accumulent rapidement, surtout lorsque les outils standards ne suffisent pas.
6. Externalités environnementales et sociales
L'IA a un coût pour la planète et les communautés. Les centres de données énergivores qui la sous-tendent pourraient représenter jusqu'à 12 % de la consommation d'électricité américaine d'ici 2028, ce qui risque d'augmenter vos factures.
L'expansion incontrôlée de ces centres de données, notamment au Royaume-Uni, met à rude épreuve les ressources en eau et en énergie, un coût que supportent la société et les écosystèmes.
Parallèlement, on parle rarement du travail humain. Une main-d'œuvre sous-payée, souvent dans les pays en développement, annote et modère le contenu généré par l'IA dans des conditions difficiles. Ce travail invisible soulève des questions éthiques et des risques pour la réputation.
7. Infrastructure d'IA : bien plus qu'un simple logiciel
La croissance de l'IA ne se résume pas à une simple vague de SaaS, mais à une explosion des investissements dans les infrastructures. Selon les estimations, le secteur de l'IA pourrait nécessiter 3 700 milliards de dollars d'investissements dans les centres de données. L'exécution de l'inférence sur les plateformes cloud est énergivore, et le maintien de la rentabilité devient de plus en plus difficile face à l'explosion de la demande et à la baisse des revenus par requête.
Dans le même temps, ce sont peut-être les collectivités qui, au final, devront payer la facture en raison de la hausse des prix de l'énergie et de la mise à rude épreuve des infrastructures.
En conclusion
Certes, les plateformes cloud donnent l'impression que le déploiement de l'IA est magique. Mais derrière chaque « déploiement en un clic » se cache un labyrinthe de complexité, un écosystème de coûts cachés qui englobe le stockage, les opérations, l'éthique, l'environnement et l'infrastructure. Comprendre cet écosystème n'est pas une question de peur, mais de prise de décision éclairée.
Restez curieux, restez critiques car la véritable innovation connaît son véritable coût avant de le payer.
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