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Au fur et à mesure que les entreprises utilisent l'IA pour améliorer leurs opérations, l'expérience client et l'innovation, il devient de plus en plus important de comprendre les coûts associés. De nombreuses entreprises souhaitent mettre en œuvre l'IA, mais sous-estiment souvent les coûts permanents nécessaires au bon fonctionnement de ces systèmes.
L'exploitation d'applications d'IA implique différents coûts : Stockage, hébergement, traitement des données et maintenance du système. Ces coûts cachés peuvent peser lourdement sur votre budget s'ils ne sont pas correctement planifiés.
En comprenant ces coûts, les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions, optimiser leurs dépenses et garantir le succès de la mise en œuvre de l'IA. Cet article dévoile les véritables aspects financiers de cette puissante technologie et vous aide à gérer les coûts de l'IA en toute sécurité.
Ce que vous allez apprendre de cet article?
A la fin de cet article, vous
- Comprendre les principales catégories de coûts de l'exploitation de l'IA
- Découvrez comment les coûts de stockage influencent les performances de votre système d'IA
- Découvrez l'impact du choix de l'hébergement sur la fiabilité du système
- Identifier les goulots d'étranglement dans le traitement des données et leurs conséquences financières
- Découvrez des moyens pratiques de réduire vos coûts d'exploitation de l'IA
Coûts de stockage
Pensez au stockage des données d'IA comme à la location d'un espace de stockage - plus vous avez de données, plus vous payez. Un stockage fiable des données est essentiel pour les systèmes d'IA, car ils ont besoin de grandes quantités d'informations pour apprendre et prendre des décisions.
Un exemple pratique : Lorsque Walmart a lancé son moteur de recommandation client, l'entreprise a dû investir considérablement dans une infrastructure de stockage de données supplémentaire. Selon Jeremy King, directeur technique de l'entreprise (2018), les besoins de stockage ont été initialement sous-estimés de près de 60 %, ce qui a nécessité l'allocation de ressources supplémentaires considérables.
Pourquoi les coûts de stockage sont-ils importants ?
Croissance et flexibilité : Plus votre IA apprend, plus elle a besoin de données. Avec un stockage en nuage évolutif, votre système peut se développer sans que l'infrastructure ne soit constamment modifiée.
Problèmes de vitesse : JP Morgan Chase a investi dans des solutions de stockage haute performance qui ont permis de réduire le temps de traitement de la détection des fraudes de plus de 5 minutes à moins de 10 secondes, comme indiqué dans son rapport d'investissement technologique 2022. Les coûts de stockage supplémentaires ont été rapidement compensés par l'amélioration des fonctions de détection des fraudes.
Éviter le gaspillage : Sans une gestion adéquate, les coûts de stockage peuvent devenir incontrôlables. En nettoyant régulièrement les données inutiles et en utilisant un stockage échelonné (les données fréquemment utilisées sur un stockage plus rapide et plus cher et les données rarement utilisées sur des options moins chères), les coûts peuvent être considérablement réduits.
Frais d'hébergement
L'hébergement est l'endroit où votre système d'IA "vit" - les ordinateurs et l'infrastructure sur lesquels fonctionnent vos applications d'IA. De mauvaises décisions en matière d'hébergement peuvent limiter les performances et provoquer des pannes de système.
Un exemple pratique : Babylon Health, une entreprise britannique d'IA dans le domaine de la santé, a connu d'importantes pannes de système en 2019, lorsque sa plateforme de diagnostic par IA n'a pas pu gérer les périodes de pointe. Selon le rapport public sur l'incident, l'entreprise avait opté pour des solutions d'hébergement moins coûteuses qui manquaient d'évolutivité, ce qui a entraîné des interruptions de service affectant des milliers de patients.
Considérations importantes sur l'hébergement
performance : Dans sa présentation à la Journée de l'IA 2021, le département de production automobile de Tesla a indiqué qu'en passant aux clusters de GPU NVIDIA, il avait pu réduire le temps de traitement de l'IA pour le contrôle qualité de plus de 7 heures à seulement 18 minutes. Bien que l'investissement en matériel ait été considérable, les gains d'efficacité ont plus que justifié ces dépenses.
La fiabilité : Amazon a connu une panne de son système de recommandation en juillet 2018 pendant le Prime Day, les analystes estimant la perte de chiffre d'affaires entre 72 et 99 millions de dollars. Après cet incident, Amazon a considérablement augmenté ses investissements dans des systèmes d'hébergement redondants, comme décrit dans le livre blanc sur l'infrastructure qui a suivi.
Coûts du traitement des données
Le traitement des données est la manière dont votre système d'IA digère les informations pour apprendre et prendre des décisions. Un traitement inefficace fait perdre de l'argent et du temps.
Un exemple pratique : Dans son rapport sur les investissements technologiques pour 2020, Progressive Insurance a constaté que son IA initiale pour le traitement des sinistres utilisait 2,3 fois plus de ressources informatiques que nécessaire en raison d'algorithmes inefficaces. Cela a entraîné des coûts supplémentaires de cloud computing d'environ 3,2 millions de dollars sur une période de 18 mois, jusqu'à ce que le système soit reconfiguré.
Les principaux défis du traitement :
Goulots d'étranglement de la performance : Netflix Engineering a documenté le fait que son ancien système de recommandation souffrait de retards de traitement qui faisaient que les nouvelles recommandations de contenu avaient jusqu'à 24 heures de retard sur les publications. Une fois ces goulots d'étranglement résolus en 2019, une augmentation de 27 % de l'interaction des spectateurs avec les nouveaux contenus a été mesurée.
Optimisation des ressources : Microsoft a documenté dans ses études de cas sur l'IA Azure 2022 que la mise en œuvre du traitement par lots pour ses composants d'IA Dynamics 365 a réduit les coûts de calcul de 47 % tout en conservant les mêmes fonctionnalités.
Avantage concurrentiel : Selon le blog technique de Meta, l'optimisation des systèmes de traitement de l'IA pour la publicité en 2020 a permis à l'entreprise de tester trois fois plus de variations d'algorithmes par trimestre, ce qui a directement contribué à une augmentation de 16 % de l'efficacité de la diffusion des annonces et à une croissance correspondante des revenus.
Surveillance et coûts de maintenance
Tout comme une voiture doit être entretenue régulièrement, les systèmes d'IA doivent être surveillés en permanence pour fonctionner correctement. Ces coûts, souvent négligés, peuvent être considérables.
Un exemple pratique : Dans son étude de cas technique de 2021, Uber a documenté comment le manque de maintenance de son système de planification d'itinéraires par IA a entraîné une dégradation importante des performances sur plusieurs marchés. À Chicago en particulier, le système a commencé à générer des itinéraires inefficaces sur la base de données routières obsolètes, ce qui a entraîné une augmentation de 21 % de la durée moyenne des trajets et une hausse correspondante des coûts de carburant.
Les défis de la maintenance :
Expertise technique : Trouver des employés ayant des compétences en maintenance de l'IA peut être coûteux, car les salaires annuels varient entre 100 000 et plus de 200 000 dollars.
Problèmes de sécurité : Dans sa ventilation des investissements technologiques pour 2022, Capital One a constaté que les coûts de surveillance et de sécurité de l'IA représentent 28 % du budget total de l'IA, soit bien plus que les prévisions initiales de 12-15 %.
Comment gérer et réduire vos coûts d'IA
- Choisissez la bonne infrastructure : Target a annoncé dans son rapport annuel 2021 qu'en déplaçant son IA pour les promotions saisonnières vers les options d'hébergement flexibles de Google Cloud, l'entreprise a pu économiser environ 42 % sur ses coûts informatiques annuels en réduisant ses ressources pendant les périodes où les ventes au détail ne sont pas à leur maximum.
- Optimisez vos modèles : Philips Healthcare a publié en 2022 une étude de cas montrant comment l'entreprise a remplacé son modèle d'IA initial pour l'imagerie diagnostique par une version optimisée contenant 82 % de paramètres en moins, mais seulement 2,7 % de précision en moins, réduisant ainsi les coûts de calcul de plus de 65 %.
- Surveiller les performances : Goldman Sachs a décrit dans son rapport d'efficacité 2021 comment ils ont constaté que 73 % des calculs de leur IA d'évaluation des risques avaient lieu pendant les heures de pointe. En déplaçant les traitements non urgents vers les heures nocturnes, ils ont pu réduire de 42 % leur besoin en ordinateurs de pointe.
- Gestion efficace des données : Dans son rapport sur l'infrastructure 2022, Verizon a décrit comment la mise en œuvre de politiques de stockage graduelles pour l'IA du service client a réduit les coûts totaux de stockage de 31 %. Les données les plus anciennes ont été déplacées vers un stockage moins coûteux, tandis que seules les données actuelles ont été stockées sur des systèmes haute performance.
- Utiliser des modèles préfabriqués : Shopify a constaté que l'entreprise a pu économiser des coûts de développement estimés à 2,3 millions de dollars en utilisant des modèles linguistiques prédéfinis pour l'assistant de magasin et en les ajustant finement, plutôt qu'en développant sa propre solution d'IA. Le temps de mise en œuvre a également été réduit, passant d'une estimation de 14 mois à seulement 4 mois.
- Partager les connaissances : Siemens a documenté comment la création d'une base de connaissances interne sur l'optimisation de l'IA a permis à l'entreprise de reproduire les améliorations dans toutes ses usines. Une technique développée dans l'usine de Munich a été mise en œuvre dans 18 autres sites, ce qui a permis d'économiser environ 420 000 dollars par an.
- Un véritable exemple de retour sur investissement : En 2020, Best Buy a mis en œuvre un système de tarification dynamique par IA qui adapte automatiquement les prix des produits à la demande, aux prix des concurrents et aux niveaux de stock. Selon le communiqué trimestriel sur les bénéfices de l'entreprise, la mise en œuvre du système a coûté environ 1,8 million de dollars, mais a généré un bénéfice supplémentaire estimé à 23 millions de dollars la première année.
Conclusion
La compréhension et la gestion des coûts de l'IA sont essentielles pour toute entreprise qui utilise cette technologie. En abordant de manière stratégique les dépenses liées au stockage, à l'hébergement, au traitement et à la maintenance, il est possible de maîtriser les coûts tout en maximisant les avantages.
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