7 min. Temps de lecture

Presque chaque organisation dispose aujourd’hui de FinOps, une discipline visant à gérer les coûts du cloud. Malgré cela, les entreprises continuent de gaspiller 25 à 35 % de leurs dépenses cloud sur des ressources inutilisées. Ce chiffre reste stable depuis des années, bien que les outils s’améliorent sans cesse. Cette situation n’est pas due à un manque de visibilité : elle tient au fait que la visibilité n’est pas la même chose que l’autorité de désactiver quelque chose.

Connexes :VMware VCF 9.1 et la question de la souveraineté  /  800 volts de courant continu pour les racks IA

Ce que FinOps doit réellement accomplir

Qu’est-ce que FinOps ? FinOps signifie Financial Operations et désigne la pratique consistant à rendre les coûts du cloud transparents et à les gérer entre les équipes techniques, les finances et les affaires. L’objectif est que chaque dépense soit attribuée à un responsable et que les décisions concernant les coûts soient prises là où se trouve également la contrôle technique.

En théorie, FinOps comble une vieille lacune. Autrefois, la facturation du cloud arrivait à la fin du mois, et personne ne pouvait l’attribuer à chaque équipe ; l’optimisation était donc un jeu de devinettes. FinOps apporte la transparence : quel équipe génère quelles dépenses, quelle ressource reste inutilisée, où il est avantageux de prévoir une réservation. Le marché des outils FinOps a donc considérablement grandi, et selon le State-of-FinOps Report, 98 % des praticiens gèrent désormais aussi les dépenses liées à l’IA et 90 % des coûts SaaS.

Les outils existent, et ils sont performants. C’est précisément ce qui rend cette taux de gaspillage stable, si remarquable. Si la visibilité augmente, mais que la perte demeure, alors la visibilité n’est pas le véritable point bloquant. Le rapport met le problème en lumière avec précision, mais lire le rapport n’est pas la même chose que d’agir.

Pourquoi le chiffre ne baisse pas

La raison est d’ordre organisationnel, et non technique. Les équipes FinOps ont presque toujours la vision, mais rarement le levier décisionnel. Elles peuvent indiquer avec précision qu’une base de données reste inutilisée depuis trois mois ou qu’une instance est surdimensionnée par un facteur trois. Ce qu’elles ne peuvent pas faire, c’est simplement la désactiver. En effet, cette ressource appartient à une équipe de développement qui, en cas de doute, affirme en avoir encore besoin, et qui devrait assumer la responsabilité d’un éventuel dysfonctionnement si quelque chose venait à déraper.

Ainsi s’installe une situation de blocage. Selon FinOps, l’équipe hésite, personne ne prend la décision. La ressource inutilisée continue de tourner, car sa désactivation comporte un risque mineur, tandis que son maintien coûte de l’argent, dissimulé dans la facture globale. Or, cet argent qui ne pèse pas personnellement sur quiconque se heurte à un risque dont quelqu’un devrait répondre directement. C’est humainement compréhensible, mais, au final, cela coûte cher.

La vague de l’intelligence artificielle accentue cette dynamique. Les instances GPU et les points de terminaison d’inférence coûtent bien plus cher qu’une machine virtuelle classique, et elles sont souvent lancées pour des expériences que personne ne clôture ensuite. Si une base de données standard inutilisée n’incite personne à la désactiver, alors un cluster GPU oublié restera tout autant en marche. Les 98 % qui représentent aujourd’hui les coûts liés à l’IA alimentent ainsi une dépense qui croît plus rapidement que ce que l’ancienne impasse parvient à réduire.

Ce qui fait vraiment baisser le taux

Le levier n’est pas un outil supplémentaire, mais une autorisation. FinOps doit passer du rôle de simple rapporteur à celui de décideur, au moins dans le cadre de règles claires. Une méthode éprouvée consiste à instaurer un mandat assorti d’un délai : une ressource identifiée comme inutilisée sera automatiquement désactivée après une période de carence définie, à moins que l’équipe responsable ne s’y oppose activement. La charge de la preuve s’inverse : ce n’est plus FinOps qui doit justifier la désactivation, mais l’équipe qui doit expliquer pourquoi elle maintient la ressource en service.

Le second levier réside dans l’affectation des coûts au bon budget. Tant que les dépenses cloud sont regroupées dans une position centrale de gestion informatique, aucun département ne perçoit concrètement la consommation. Dès lors que les frais sont imputés directement à l’équipe responsable, le comportement change naturellement. Ce qui figure dans son propre budget est désactivé bien avant que FinOps n’ait à intervenir.

Un rapport FinOps sans pouvoir d’action n’est qu’une coûteuse carte météo. Il prédit précisément où il va pleuvoir, mais personne ne reçoit de parapluie.

En ce qui concerne les ressources liées à l’IA, un troisième élément s’ajoute : une date d’expiration dès le départ. Quiconque lance un cluster GPU pour une expérience lui fixe une échéance au-delà de laquelle la ressource s’éteint automatiquement. Cela évite la forme la plus onéreuse de gaspillage : les ressources haute performance oubliées. Aucun de ces trois leviers n’est techniquement complexe. Tous trois posent néanmoins un défi organisationnel, car ils transfèrent la responsabilité là où, jusqu’alors, ne régnait que le confort.

C’est précisément pour cette raison que le chiffre évolue si peu. De meilleurs outils résolvent un problème qui n’a jamais été un problème d’outils. Celui qui souhaite réduire ces 25 à 35 % ne doit pas acquérir une nouvelle plateforme FinOps ; il doit donner un mandat à celle déjà existante. C’est la réponse inconfortable, mais unique, qui a véritablement fait bouger le taux ces dernières années.

Foire aux questions

Pourquoi le gaspillage dans le cloud ne diminue-t-il pas malgré le FinOps ?

Parce que le problème est organisationnel, et non technique. Les équipes FinOps ont la visibilité, mais rarement l’autorité d’éteindre une ressource. Tant que personne ne décide, la ressource inutilisée continue de fonctionner.

Qu’est-ce qui change avec l’IA en matière de coûts ?

Les ressources GPU et d’inférence coûtent plusieurs fois plus cher que les instances normales et sont souvent lancées pour des expériences que personne ne nettoie ensuite. Cela accroît précisément la catégorie qui était déjà la plus difficile à contrôler auparavant.

Comment le FinOps obtient-il un mandat pour éteindre les ressources ?

Via une règle avec délai : une ressource marquée comme inutilisée est automatiquement éteinte après une période de grâce si l’équipe ne s’y oppose pas. La charge de la preuve s’inverse, passant de la justification de l’extinction à la justification du maintien en activité.

Une autre imputation des coûts aide-t-elle ?

Nettement. Tant que les coûts du cloud figurent dans un poste centralisé, aucune équipe ne ressent la consommation. S’ils sont directement imputés à l’équipe responsable, le comportement face à l’extinction change de lui-même.

Faut-il de nouveaux outils pour cela ?

Non. Les outils FinOps existants fournissent depuis longtemps la visibilité nécessaire. Ce qui manque, c’est l’autorité et l’imputation des coûts. Un outil supplémentaire résoudrait un problème qui n’a jamais été un problème d’outil.

Source image titre : Pexels / İdil Çelikler (px:31818767)