Les projets d’IA entrent dans une nouvelle phase, où la rentabilité devient aussi importante que la performance technologique. CTO de Dell Technologies France, Vincent Barbelin partage son analyse sur les leviers permettant de mieux maîtriser les coûts de l’IA en entreprise, du dimensionnement des infrastructures aux cas d’usage les plus créateurs de valeur.
Pourquoi la question du coût devient-elle centrale dans les stratégies IA ?
Vincent Barbelin : L’intérêt pour l’IA ne se limite plus à l’innovation pour l’innovation. La question qui revient systématiquement est celle de sa rentabilité. Les entreprises évoluent dans un contexte de forte pression économique, où chaque investissement doit être justifié.
Cela crée une forme de tension : d’un côté, il y a une nécessité d’avancer rapidement sur l’IA pour rester compétitif, de l’autre, une exigence accrue de maîtrise des coûts. Cette réalité déplace le débat. On ne parle plus seulement de ce qu’il est possible de faire avec l’IA, mais de la manière de le faire de façon économiquement viable.
Pourquoi de nombreux projets d’IA peinent-ils encore à démontrer leur valeur ?
Un des principaux écueils reste l’idée que l’IA nécessite des investissements massifs dès le départ. Cette perception conduit souvent à des projets mal calibrés, ou à des infrastructures surdimensionnées, ou inutilement complexes. Dans les faits, les projets qui fonctionnent le mieux sont rarement les plus visibles. Ce sont ceux qui répondent à des besoins précis : automatisation de processus, optimisation de la relation client, analytique prédictive. Ce sont ces cas d’usage ciblés qui permettent de démontrer rapidement de la valeur.
« Les projets qui fonctionnent le mieux sont rarement les plus visibles. »
L’autre point clé concerne le dimensionnement des infrastructures. Beaucoup d’entreprises surinvestissent en anticipant des besoins futurs qui ne se matérialisent pas immédiatement. Une approche plus progressive permet au contraire d’ajuster les investissements au fur et à mesure, en fonction des résultats obtenus.
Comment construire une approche plus durable et maîtrisée de l’IA ?
La première étape consiste à adopter une vision complète des coûts. Il ne s’agit pas uniquement d’investissements technologiques, mais d’un ensemble qui inclut la puissance de calcul, la consommation énergétique ou encore la gestion des données. Ensuite, il est essentiel d’aligner les choix technologiques avec les usages réels. Cela passe par des architectures capables de s’adapter finement aux besoins, en évitant le surdimensionnement et en conservant de la flexibilité.
Enfin, l’enjeu est de réduire la complexité. Des approches validées, testées, permettent de limiter les risques, d’accélérer les déploiements et d’éviter des coûts cachés liés à l’intégration. L’objectif est simple : obtenir la performance nécessaire, sans financer de capacité inutile.
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