L’essor de la GenAI est à l’origine d’un changement fondamental dans l’architecture du cloud.
L’IA générative n’est plus seulement une possibilité excitante, elle est en train de remodeler le tissu même de l’informatique d’entreprise. Ces systèmes, qui peuvent créer du contenu allant du texte aux images en passant par le code, exigent une puissance de calcul sans précédent. Les configurations traditionnelles de cloud ? Elles ne suffiront pas. D’ici 2025, les charges de travail d’IA consommeront plus de 30 % de la capacité de l’infrastructure cloud, selon Gartner. Les entreprises qui s’accrochent à des stratégies cloud dépassées se retrouveront à la traîne, ensevelies sous des inefficacités et des coûts qu’elles ne pourront pas supporter.
Pour garder une longueur d’avance, vous avez besoin d’une architecture cloud spécialement conçue pour l’IA. Ne vous contentez pas d’ajouter des ressources supplémentaires. Il s’agit de faire preuve de précision et de construire des systèmes capables de gérer des opérations massives et gourmandes en ressources tout en restant évolutifs et rentables. Les entreprises qui parviendront à déchiffrer ce code prospéreront. Celles qui n’y parviendront pas ? Elles joueront un jeu de rattrapage très coûteux.
Les coûts du cloud public provoquent des tensions financières pour les entreprises
Parlons des coûts du cloud public. Ils échappent à tout contrôle et les directeurs financiers et les chefs d’entreprise y prêtent attention. De nombreuses entreprises dépensent deux ou trois fois plus que ce qu’elles avaient prévu à l’origine. Pourquoi ? Parce que l’ancienne approche « l’ancienne approche « lift-and-shift (qui consiste à déplacer les charges de travail vers le cloud sans les optimiser) est une erreur coûteuse. Ajoutez-y les charges de travail liées à l’IA, et la pression financière devient insupportable.
Il ne s’agit plus seulement d’un problème informatique. Lorsque vos factures de cloud font que votre directeur financier « s’étouffe dans son café du matin », il est clair qu’il s’agit d’un problème de conseil d’administration. Mais voilà : le cloud public n’est pas le problème en soi. Le problème, c’est la façon dont il est utilisé. Sans une approche intelligente et stratégique, vous brûlez de l’argent. Pour résoudre ce problème, il faut avoir une visibilité sur les dépenses et faire des choix plus judicieux en matière d’architecture cloud.
« Il est temps de dépasser les suppositions et de commencer à traiter les ressources du cloud comme les actifs critiques et limités qu’elles sont. »
Le passage à des architectures de clouds hybrides et privés prend de l’ampleur
Le propre de l' »argent intelligent » est de ne pas s’en tenir à des stratégies dépassées. Les investisseurs institutionnels exigent une meilleure optimisation des ressources, et ils ont raison. Les architectures de clouds hybrides et privés sont l’avenir. Pourquoi ? Parce qu’elles vous permettent de prendre le contrôle. C’est à vous de décider ce qui reste sur le cloud public et ce qui est mieux adapté aux configurations privées, sur site. Ne cherchez pas à abandonner le cloud public. Essayez plutôt de l’utiliser de manière plus intelligente.
Prenez par exemple les charges de travail liées à l’intelligence artificielle. L’exécution de modèles de langage volumineux dans le cloud public implique souvent de payer des tarifs premium pour des instances GPU. Ce n’est pas toujours la solution la plus judicieuse, en particulier lorsque la sensibilité des données ou le contrôle des coûts sont essentiels. Les solutions hybrides vous permettent d’équilibrer ces besoins, en combinant l’évolutivité des clouds publics avec le contrôle et la sécurité d’une infrastructure privée. Il s’agit d’une approche sur mesure et, franchement, c’est la seule façon d’avancer pour les entreprises qui veulent rester compétitives. Les fournisseurs traditionnels se bousculent pour proposer des solutions hybrides, et pour cause : c’est là que se situe la véritable innovation.
Ce que l’architecture cloud doit prioriser pour les charges de travail d’IA/ML.
L’architecture cloud moderne doit être agile, sécurisée et affinée pour l’IA et l’apprentissage automatique (ML). L’ampleur et la complexité de ces charges de travail exigent un système flexible capable de s’adapter à divers besoins opérationnels, y compris les configurations multicloud et l’informatique de périphérie. L’edge computing (traitement des données au plus près de leur source) réduit la latence et augmente les performances, ce qui est essentiel pour les applications d’IA en temps réel. Mais la flexibilité ne suffit pas, car des mesures de sécurité robustes doivent être mises en place pour protéger les données sensibles et se conformer à des réglementations de plus en plus strictes.
Pour réussir, les entreprises ont besoin de pipelines de données optimisés qui garantissent un flux de données transparent entre les environnements cloud. Cette optimisation minimise le gaspillage et améliore l’efficacité, en particulier pour les tâches pilotées par l’IA. La connectivité multicloud n’est plus optionnelle ; les entreprises doivent intégrer de manière transparente différentes plateformes cloud pour atteindre la performance, la rentabilité et l’agilité de l’entreprise.
« Les entreprises qui ne parviennent pas à s’adapter à ces exigences techniques risquent de prendre du retard, car les charges de travail liées à l’IA deviennent centrales dans leurs opérations. »
Mettre en place un bureau d’économie du cloud pour gérer les coûts et optimiser l’infrastructure.
Les entreprises doivent repenser la façon dont elles gèrent les coûts du cloud, et la solution réside dans un bureau dédié à l’économie du cloud. Il s’agit d’une équipe spécialisée qui réunit des experts en infrastructure, des analystes financiers et des data scientists pour analyser et optimiser les dépenses liées au cloud. Grâce à l’introduction de systèmes de refacturation, les départements peuvent connaître les coûts réels de leur utilisation du cloud, ce qui favorise la responsabilisation et encourage des dépenses plus réfléchies. Les modèles de coût total de possession (TCO) permettent d’identifier les inefficacités et d’orienter les décisions d’investissement de manière plus intelligente.
Cependant, toutes les solutions de gestion des coûts ne se valent pas. Certains « consultants finops » fournissent des mesures trompeuses, causant plus de tort que de bien. Un véritable bureau d’économie du cloud fournit des informations précises qui génèrent une valeur réelle. Il s’agit de s’assurer que chaque dollar de cloud est dépensé à bon escient, en alignant les coûts sur des résultats commerciaux mesurables. Les services cloud devenant un élément central de la stratégie des entreprises, une gestion efficace de ces coûts peut faire la différence entre le succès et l’échec.
Une transformation cloud réussie nécessite une approche progressive, axée sur l’entreprise.
La transformation du cloud est un voyage stratégique qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Les entreprises doivent commencer par une évaluation approfondie de leur utilisation actuelle du cloud et de leurs coûts, en identifiant les inefficacités et en projetant les futures charges de travail d’IA/ML. À partir de là, des projets pilotes fournissent un terrain d’essai pour affiner les stratégies avant une mise en œuvre à grande échelle. Cette approche progressive minimise les risques et permet des ajustements en fonction des performances réelles.
Le processus de transformation s’étend généralement sur 12 à 24 mois et nécessite l’adhésion de tous les niveaux de l’organisation. Il s’agit d’un changement fondamental pour l’entreprise. En alignant les initiatives liées au cloud sur des objectifs commerciaux plus larges, les entreprises s’assurent que leurs investissements produisent des retours tangibles. Les entreprises qui réussiront seront celles qui reconnaîtront qu’il s’agit d’une transformation globale, et non d’une mise à niveau au coup par coup, et qui se démarqueront dans un monde numérique de plus en plus concurrentiel.
Principaux enseignements pour les décideurs
- Passer à une architecture optimisée pour l’IA : Les entreprises doivent réaligner leurs stratégies cloud pour prendre en charge les charges de travail lourdes liées à l’IA. Les dirigeants devraient investir dans des architectures qui intègrent les capacités d’IA/ML, optimisent l’utilisation des ressources et améliorent l’évolutivité pour rester compétitifs.
- La gestion des coûts en point de mire : Les dépenses excessives liées au cloud public pèsent sur les budgets. Les décideurs devraient mettre en place une supervision financière dédiée, telle qu’un bureau économique du cloud, pour analyser l’utilisation, mettre en œuvre des rétrocessions et optimiser les modèles de coût total de possession.
- Modernisation progressive du cloud : Une approche structurée est essentielle, en commençant par des évaluations détaillées et des projets pilotes. Les dirigeants doivent planifier une transformation de 12 à 24 mois, en favorisant l’adhésion de tous les services et en alignant les initiatives sur les objectifs plus larges de l’entreprise pour une mise en œuvre réussie.
