10 moyens de réduire les coûts liés à l'IA de génération en génération : informations tirées du rapport Gartner®

L'IA générative est rapidement passée de l'expérimentation à l'exécution et est désormais intégrée aux produits, aux opérations et à l'expérience client. Cependant, au fur et à mesure que les entreprises l'adoptent à grande échelle, un problème structurel se pose : L'utilisation de l'IA augmente plus rapidement que les mécanismes nécessaires pour contrôler les coûts. Ce qui a commencé comme un projet pilote confiné s'étend rapidement à de multiples équipes qui créent indépendamment, à des applications invoquant plusieurs modèles et à des flux de travail agentiques exécutant un raisonnement en plusieurs étapes. Il en résulte non seulement une augmentation des dépenses, mais aussi des coûts de plus en plus imprévisibles et cumulatifs dans l'ensemble de l'organisation.

Ce défi est mis en évidence dans Gartner »10 meilleures pratiques pour optimiser les coûts de l'IA générative et agentique» , qui examine comment les décisions architecturales et le manque de discipline opérationnelle entraînent des dépassements de coûts à grande échelle. Comme le note le rapport, »D'ici 2028, au moins 50 % des projets GenAI dépasseront les coûts prévus au budget en raison de mauvais choix architecturaux et d'un manque de savoir-faire opérationnel.« Il ne s'agit pas d'un problème d'outillage, mais d'une défaillance fondamentale de l'architecture et du modèle opérationnel.

Comment nous pensons que Gartner définit ce changement

Ce changement est exploré dans Gartner « 10 meilleures pratiques pour optimiser les coûts de l'IA générative et agentique » , qui met l'accent sur la manière dont les entreprises doivent repenser les coûts, la gouvernance et le contrôle opérationnel à mesure que les systèmes d'IA entrent en production.

TrueFoundry est mentionné dans ce rapport dans le contexte des passerelles d'IA, une couche de contrôle émergente pour gérer les coûts, la fiabilité et la gouvernance des charges de travail liées à l'IA.

Lisez le rapport complet ici

Gartner souligne clairement l'ampleur du défi : »Les organisations qui passent des pilotes GenAI à la production connaissent une prise de conscience brutale en termes de coûts. La création d'un système GenAI prêt pour la production peut coûter bien plus cher que l'exécution d'un projet pilote. » Cela marque le point d'inflexion : le coût de l'IA devient un problème d'exécution, et non une question de temps de construction, en raison de la manière dont les systèmes sont orchestrés, gérés et exploités à grande échelle.

Pourquoi les coûts de l'IA générative augmentent en production

Pour comprendre le problème, il est important de comprendre le comportement des systèmes d'IA à grande échelle.

1 L'inférence devient la couche de coûts dominante

Contrairement aux systèmes traditionnels, l'IA entraîne des coûts chaque fois qu'elle est utilisée.

Gartner souligne cette évolution :

« D'ici 2028, les coûts agrégés de l'inférence des modèles représenteront au moins 70 % des coûts totaux liés à la durée de vie des modèles... »

Cela change fondamentalement la façon dont les coûts doivent être gérés.

2 flux de travail agentiques multiplient le coût par demande

Les systèmes d'IA modernes ne fonctionnent pas en une seule étape.

Une seule demande peut déclencher :

• appels de modèles multiples
• interactions avec les outils
• raisonnement enchaîné

Cela crée expansion non linéaire des coûts.

3 L'adoption fragmentée entraîne l'inefficacité

Dans la plupart des entreprises :

• les équipes adoptent les modèles de manière indépendante
• aucune gouvernance partagée n'existe
• les modèles d'utilisation ne sont pas cohérents

Cela conduit à :

• utilisation dupliquée
• mauvaise sélection de modèles
• frais généraux inutiles

4 L'absence de gouvernance du temps d'exécution entraîne une augmentation des coûts

Sans contrôle centralisé :

• aucun quota n'est appliqué
• aucune décision de routage n'est prise
• aucune visibilité des coûts n'existe

C'est là que le coût devient ingérable à grande échelle.

How Can You Prevent GenAI Costs From Spiraling at Scale?

Access Full 2026 Report

Le changement architectural : de l'accès aux modèles au plan de contrôle de l'IA

Les recommandations du Gartner indiquent un net changement.

Il ne s'agit pas de meilleurs modèles.

Il s'agit de contrôler la manière dont les modèles sont utilisés en production.

Les principales pratiques sont les suivantes :

1 Accès centralisé aux systèmes d'IA

Une couche de contrôle unique pour gérer toutes les interactions entre les modèles et les outils.

2. Routage intelligent des modèles

Sélection dynamique de modèles en fonction du coût, de la latence et des performances.

3 Gouvernance et application des politiques

Appliquer des quotas, des limites et des garde-fous pour toutes les utilisations.

4 Observabilité de bout en bout

Suivi de l'utilisation, des performances et des coûts à un niveau granulaire.

5 mécanismes d'optimisation des coûts

Réduire les inférences redondantes grâce à la mise en cache et à la réutilisation.

Gartner officialise ce changement :

« Une nouvelle catégorie d'outils appelée passerelles IA peut aider à contrôler les coûts en appliquant des politiques... et en fournissant des fonctionnalités telles que la mise en cache et le routage des modèles pour réduire les coûts. »

Cela définit une nouvelle couche :

le plan de contrôle de l'IA

Où se situe TrueFoundry

Nous pensons que la direction esquissée par Gartner renvoie à une exigence claire :

une couche de contrôle centralisée qui régit la manière dont l'IA est utilisée dans l'entreprise.

TrueFoundry a été mentionné dans ce rapport dans le cadre de cet écosystème émergent de passerelles d'IA.

TrueFoundry agit au niveau de la couche où L'IA est utilisée, et là où les coûts sont générés.

1 Du suivi réactif au contrôle proactif

Au lieu de :

• suivi des coûts une fois que cela se produit

TrueFoundry permet de :

• contrôler l'utilisation avant qu'elle ne s'adapte

2 Optimisation dynamique au moment de l'exécution

• Acheminez les demandes entre les modèles en fonction de compromis entre les coûts et les performances
• Appliquez des budgets, des quotas et des limites tarifaires
• Optimisez l'utilisation grâce à la mise en cache et à la réutilisation

3 Visibilité complète sur les systèmes d'IA

• Suivi des coûts au niveau des jetons
• Suivi au niveau de la demande
• Analyses au niveau de l'équipe et de l'application

4 Gouvernance à l'échelle de l'entreprise

• Contrôle d'accès centralisé
• Application des politiques dans toutes les interactions avec l'IA
• Garde-corps pour une utilisation sûre et conforme

5 Déploiement prêt pour les entreprises

• Fonctionne dans les environnements cloud et sur site
• Supporte des stratégies multimodèles et multifournisseurs
• Évite la dépendance vis-à-vis des fournisseurs

Cela modifie le modèle de fonctionnement de :

« Quelles sont nos dépenses en IA ? »

pour

« Utilisons-nous l'IA de manière efficace ? Et cette demande devrait-elle même être exécutée ? »

Pourquoi c'est important pour les CXO

L'IA générative entre dans sa deuxième phase.

La première phase a porté sur l'accès.

La prochaine phase concerne contrôle et économie.

Dans le même temps, les modèles de tarification évoluent :

« D'ici 2030, au moins 40 % des dépenses SaaS des entreprises seront orientées vers une tarification basée sur l'utilisation, les agents ou les résultats. » Cela entraîne des coûts :

• un décision financière ‍
• un problème de gouvernance ‍
• un facteur de différenciation stratégique

Les organisations qui introduisent le contrôle au niveau de la couche d'exécution devront :

• améliorer la prévisibilité des coûts
• réduire les dépenses inutiles
• dimensionner les systèmes d'IA de manière responsable

Perspective finale

Gartner définit le coût de l'IA générative comme défi au niveau des systèmes enraciné dans le comportement d'exécution, et non dans la sélection du modèle. Parce qu'à grande échelle :

• chaque demande entraîne un coût
• chaque flux de travail multiplie l'utilisation
• tous les composés d'inefficacité

Les entreprises qui réussiront ne seront pas celles qui adopteront l'IA plus rapidement.

Ce seront eux qui présenteront :

le contrôle, la gouvernance et la discipline économique du fonctionnement des systèmes d'IA.

L'avantage ne viendra pas de l'accès aux modèles...

mais du contrôle de la manière dont ces modèles sont utilisés.

Explorez davantage

Lire le rapport complet de Gartner

Pour en savoir plus sur TrueFoundry : https://www.truefoundry.com

Avertissement

Gartner ne soutient aucun fournisseur, produit ou service décrit dans ses publications de recherche et ne conseille pas aux utilisateurs de technologies de sélectionner uniquement les fournisseurs ayant obtenu les meilleures notes ou toute autre désignation. Les publications de recherche de Gartner reflètent les opinions de l'organisme de recherche de Gartner et ne doivent pas être interprétées comme des déclarations factuelles.

Gartner, 10 bonnes pratiques pour optimiser les coûts de l'IA générative et agentique, par Arun Chandrasekaran et al., 20 mars 2026

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