Comme beaucoup d’entreprises, vous avez décidé d’intégrer l’IA dans vos processus, vous payez des factures cloud, mais aussi divers abonnements, voire la société éditrice de votre propre solution IA. 

Mais si quelqu'un vous demandait demain ce que vous consommez vraiment (en calcul, en énergie, en données qui transitent…) sauriez-vous répondre ?

Pour la plupart des organisations, la réponse honnête est non.

Une adoption rapide… mais peu maîtrisée

Avec l’essor rapide de l’intelligence artificielle, les organisations se sont empressées de l’adopter pour son grand potentiel, par pression concurrentielle, et parfois pour “ne pas louper le train” parfois au détriment de la compréhension de son fonctionnement. 

Le prochain défi pour les entreprises sera donc la capacité à voir ce qui tourne réellement dans leurs infrastructures IA et la capacité à choisir comment ça tourne.

Mises ensemble, elles peuvent radicalement changer le rapport qu’une organisation entretient avec sa stratégie IA.

On ne peut piloter que ce que l’on mesure

Face aux chiffres spectaculaires des "gigafactories" IA annoncées par les hyperscalers, la véritable question n'est pas la capacité de calcul théorique du datacenter, mais "combien de FLOPS sont réellement utilisés pour produire un résultat utile ?"

Et là, le tableau est souvent moins flatteur, avec un gaspillage important : Des modèles qui tournent en continu pour répondre à des besoins intermittents, des ressources GPU qui restent allouées des heures après la fin d'un job, des pipelines qui consomment de la mémoire pour des fonctionnalités que personne n'utilise…

Il est donc crucial de pouvoir auditer avec précision son infrastructure au risque que celle-ci soit surdimensionnée… Et de voir les coûts exploser ! 

L’observabilité : une exécution réelle qui prime sur la théorie

Pendant longtemps, le déploiement d’une infrastructure se faisait de façon beaucoup plus théorique : on listait les dépendances d'une application, on construisait une image Docker en conséquence, et on supposait que le résultat était à peu près optimisé.

Puis sont arrivés des outils qui ont permis d’observer l’exécution… Verdict : entre 60 et 70 % du contenu embarqué ne servait à rien. Jamais appelé, jamais utilisé, mais présent à chaque déploiement, alourdissant la chaîne réseau à chaque fois.

L’observabilité de l’IA repose sur le même principe et mène souvent aux mêmes surprises ! 

Il est désormais essentiel de regarder réellement ce qui se passe en production (fréquence des sollicitations des endpoints, latence utilisateur, impact de la charge du modèle sur les nœuds de calcul) au lieu de simplement penser que le modèle se comporte comme prévu parce que les benchmarks étaient bons.

Les dashboards des fournisseurs : Réellement utiles ?

Aujourd’hui beaucoup de fournisseurs clouds proposent leur propre outil de monitoring. Seulement vous et votre fournisseur cloud n’accordez pas forcément la même importance aux mêmes éléments. 

Pourquoi ne pas élaborer votre propre couche d’observation ? De nombreux outils rendent désormais cette démarche accessible en traitant l'état d'un système d'exploitation comme une base de données interrogeable. 

Vous posez une question précise, vous obtenez une réponse précise, sans passer par une interface propriétaire. Appliqué à l'IA, ça permet de construire des tableaux de bord précis et adaptés à vos usages : consommation par modèle, utilisation mémoire par pipeline, corrélation entre charge et empreinte énergétique.

Ainsi vous pouvez vous concentrer sur les informations que vous avez choisies et qui sont réellement utiles pour vous !

Au-delà de l’observation, passez à l’action

Vous avez mis en place votre propre dashboard, vous vous êtes rendus compte que certains modèles coûtent trois fois trop cher ou que des données sensibles partent vers des infrastructures dont on ne contrôle pas grand-chose. Et maintenant ? 

La souveraineté avec sa capacité technique à décider où les modèles s'exécutent, sur quelles données ils sont entraînés, avec quelle infrastructure ils tournent sera votre meilleure alliée pour mettre en place un véritable plan d’action et donner toute son utilité à l’observabilité !

Décentraliser pour reprendre le contrôle des données

Aujourd’hui le modèle dominant de l'IA cloud est centralisateur : vous envoyez vos données vers une infrastructure tierce, elle fait le travail, vous récupérez un résultat. Un fonctionnement simple qui peut s’avérer problématique quand on le regarde en détail (sur le plan réglementaire, sur le plan de la confidentialité, et sur celui de la consommation énergétique liée au transport massif de données).

La solution ? Ne plus déplacer la donnée, mais déplacer l’entraînement. 

Chaque site (un datacenter régional, une filiale, un partenaire industriel) entraîne le modèle localement, et ne partage avec le réseau global que les mises à jour des paramètres du modèle, jamais les données brutes. Le résultat agrégé est un modèle qui a appris de toutes les sources sans qu'aucune d'elles n'ait eu à exposer son contenu.

Pas de gigafactory. Pas d'infrastructure propriétaire hors de prix. La donnée reste là où elle est. La conformité réglementaire s'en trouve renforcée mécaniquement. Et la consommation globale baisse, puisqu'on supprime le transport massif entre sites.

L’inférence locale : Un luxe réservé aux grandes équipes ?

Il y a encore deux ans, faire tourner un modèle de langage sérieux sur ses propres serveurs exigeait des clusters GPU dédiés, des équipes spécialisées, et un budget d'infrastructure conséquent. Ce verrou a sauté.

Des frameworks comme GGML ont rendu possible l'exécution de modèles de plusieurs milliards de paramètres sur du matériel standard (y compris des CPU ordinaires et des GPU grand public). La technique derrière s'appelle la quantification : en réduisant la précision des poids du modèle de 32 bits à 4 ou 8 bits, on divise par un facteur 4 à 8 la mémoire nécessaire. La perte de qualité existe, mais elle est souvent négligeable pour les usages métier courants. Ce qui coûtait plusieurs euros de l'heure sur une instance cloud peut désormais tourner sur un serveur on-premise existant.

Résultat : Une facture cloud réduite, une latence améliorée et des données qui ne transitent plus !

Le piège du surdimensionnement

Un point simple à comprendre, mais souvent plus compliqué à mettre en pratique. 

Les grands modèles généralistes sont entraînés pour répondre à tout. Cette universalité a un coût direct en taille, en inférence, et en énergie. Si votre besoin réel est d'analyser des contrats dans votre secteur, d'extraire des données de factures, ou de répondre aux questions de vos équipes sur votre documentation interne, vous n'avez pas besoin de cette universalité. Vous avez besoin d'un modèle adapté à votre domaine.

Un modèle plus petit, affiné sur vos propres données métier et qui sera (dans la plupart des cas) plus précis, plus rapide et consommera juste l’énergie nécessaire. 

Inutile de “sortir un bazooka pour tuer des mouches”.

Conclusion

Observer ce qui tourne et décider où ça tourne sont deux capacités qui peuvent sembler défensives (comme si l'objectif se limitait à éviter le pire). C'est le contraire.

Une organisation qui dispose de sa propre télémétrie IA, qui peut souverainement choisir son infrastructure et calibrer ses modèles à son usage réel est en position de la piloter et de l’optimiser, mais surtout d'éviter le vendor lock-in (pouvoir changer de fournisseur sans crise), tout en maîtrisant ses coûts

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