L’IA, un outil incontournable… et coûteux

Il est indéniable que l’intelligence artificielle (IA) est désormais devenue essentielle dans le monde technologique. Cependant, cette évolution s’accompagne d’un coût non négligeable. À l’heure où les responsables informatiques ont prévu leur budget pour 2026, il leur est impératif de prendre en considération les ressources mobilisées par l’IA, notamment les GPU nécessaires aux datacenters.

Depuis l’arrivée de ChatGPT, la course à la création d’outils GenAI s’est intensifiée. Et avec cette croissance exponentielle vient une hausse des budgets alloués à l’IA, une disponibilité de GPU qui se fait rare, et une capacité énergétique à la limite de la saturation pour faire fonctionner ces infrastructures. Face à ce constat, des efforts sont déployés pour réduire le coût d’utilisation des GPU, ainsi que des services GenAI associés, notamment à travers des centres de données plus petits et des outils de facturation adaptés.

Les défis liés aux coûts des GPU

Gérer efficacement le budget dédié à l’IA dépend de nombreux paramètres. D’abord, le prix des GPU et le coût des instances qui peuvent atteindre plus de 30 dollars de l’heure pour les configurations haut de gamme. Selon Corey Quinn, économiste chez Duckbill, ces dépenses peuvent devenir le poste budgétaire principal pour des charges de travail IA conséquentes. 

Quinn souligne également que la facturation de l’IA via des services cloud représente un vrai casse-tête pour les responsables IT. La nature imprévisible de ces charges de travail complique les engagements sur des ressources informatiques fixes. Cette situation est exacerbée par les hyperscalers qui proposent des services GPU managés, mais également des crédits IA et des remises sur les engagements d’utilisation.

Il est également crucial de ne pas oublier les coûts cachés : transfert de données, stockage des données d’entraînement et le temps d’ingénierie nécessaire. 

Optimiser les coûts des GPU : vers de nouvelles solutions

Face à ces défis, les entreprises du secteur, comme CoreWeave ou Lambda Labs, se procurent davantage de GPU et les rendent accessibles à des prix souvent 30 à 50 % moins chers que ceux des hyperscalers. Ces nouvelles plateformes se concentrent sur des charges de travail GPU spécifiques et offrent une flexibilité géographique.

Les responsables IT doivent également réaliser que les dernières générations de GPU ne sont pas toujours nécessaires pour leurs charges de travail. Selon Laurent Gil, cofondateur de Cast AI, les anciennes générations de GPU peuvent s’avérer tout aussi performantes pour certaines applications. Cast AI propose des outils pour optimiser le déploiement des workloads vers des GPU moins chers et mettre à jour les processeurs qui consomment moins d’énergie.

Les défis énergétiques des datacenters

La demande croissante en GPU pour l’IA met également à mal nos réseaux électriques. Selon une étude de McKinsey, les datacenters américains pourraient représenter jusqu’à 12 % de la consommation totale d’énergie d’ici 2030. Les coûts de l’électricité flambent, si bien que plusieurs groupes ont même demandé un moratoire sur la construction de nouveaux centres de données à cause de ces besoins énergétiques excessifs.

Peng Zou, CEO de PowerLattice, souligne que cette pression sur les ressources énergétiques ne peut plus être ignorée. Les clusters IA à haute densité forcent les Directeurs des Systèmes d’Information (DSI) à repenser leur infrastructure et leur économie. PowerLattice propose des technologies visant à rendre les puces modernes plus efficaces énergétiquement, afin de maximiser la puissance tout en minimisant la consommation.

Conclusion : vers une meilleure gestion des coûts de l’IA

Il est clair que la gestion des coûts liés à l’IA et aux GPU est devenue un enjeu majeur pour les entreprises. Les responsables IT doivent naviguer dans un environnement complexe, où la tarification en temps réel et les nouvelles solutions de cloud sont plus que jamais nécessaires. Grâce aux innovations et aux optimisations proposées, il est possible de trouver un équilibre entre performance et coût, tout en répondant aux exigences croissantes du marché.

Avec la montée en puissance de l’IA, il est nécessaire d’adapter nos approches et de réévaluer nos stratégies pour garantir des ressources financières durables à l’avenir. Les innovations, alliées à une gestion rigoureuse, pourraient offrir aux entreprises la possibilité de tirer pleinement parti des avantages de l’intelligence artificielle.