FinOps de l'IA et de l'agentique

98 % des équipes FinOps pilotent aujourd'hui des dépenses IA. Elles étaient 31 % il y a deux ans. La bascule a été plus rapide que la gouvernance. Résultat : les factures sont arrivées avant les cadres pour les maîtriser.

Avec l'agentique, le problème change de nature. Un agent qui raisonne, appelle des outils, délègue à d'autres agents et itère jusqu'à converger génère un coût qui dépend de son propre parcours de résolution, non déterministe par construction.

Deux exécutions de la même tâche peuvent coûter des montants très différents.

Quelques repères qui devraient interpeller : 

- 5 à 30x plus de tokens consommés par tâche par un modèle agentique qu'un agent conversationnel simple

- 73 % des déploiements agentiques dépassent leur budget, certains de plus de 2,4x

- Plus de 40 % des projets d'IA agentique seront annulés d'ici fin 2027, faute de coûts maîtrisés

Face à ça, le réflexe naturel est de surveiller le coût par token, mais cette métrique ne dit rien de la valeur produite. Elle est faussée par la baisse des prix unitaires et elle ne permet aucun arbitrage entre deux architectures.

Dans notre nouveau livre blanc, nous proposons une autre unité de pilotage : le coût par tâche accomplie — ce qu'il en coûte réellement, tout compris (inférence, orchestration, reprises, révision humaine), pour qu'un cas d'usage produise un résultat métier utile, vérifiable et accepté.

Au sommaire :

→ Les 5 mécanismes techniques qui font déraper le coût agentique

→ Pourquoi les métriques héritées (dépense totale, coût par token, coût par appel) sont inadaptées

→ Notre méthode Meridian appliquée au pilotage économique de l'IA

→ 3 scénarios concrets, dont celui d'une boucle d'agents qui a consommé un budget trimestriel en un week-end

Téléchargement gratuit : https://lnkd.in/e-78-8QU