Gouvernance et FinOps pour modèles IA (Tokenomics & LLM)
Déploiement souverain de modèles Mistral sur Kubernetes avec pilotage strict des coûts GPU. Maîtrise budgétaire totale lors de l'expérimentation grâce à une approche Tokenomics.
01 Enjeux et contexte
Contexte et enjeux stratégiques
Le groupe souhaitait accélérer sa capacité d'innovation en intégrant les modèles d'IA générative (LLM) Mistral pour ses développeurs. Cependant, les services managés natifs de GCP (Vertex AI) privilégiaient les modèles propriétaires (Gemini). Le client a donc opté pour un déploiement souverain des modèles Mistral sur ses propres clusters Google Kubernetes Engine (GKE). L'enjeu de ce Proof of Concept (POC) de 3 mois était double : démontrer la faisabilité technique de l'inférence autonome et prouver la viabilité économique de la consommation GPU, tout en empêchant la moindre dérive budgétaire (Tokenomics).
02 Activités menées
Démarche et méthodologie
Avant tout déploiement, nous avons élaboré trois business cases exhaustifs d'hébergement IA pour comparer objectivement les coûts unitaires d'inférence (Compute GPU, stockage de contexte, licences) entre un scénario GCP (Vertex AI + GKE), un scénario AWS (EKS + SageMaker), et un scénario On-Premise. Cette modélisation incluait des critères stricts de souveraineté, de responsabilité légale, et prenait en compte le risque de pénurie capacitaire sur le matériel GPU. Nous avons travaillé de concert avec les équipes Achats et les équipes techniques de Mistral pour verrouiller les hypothèses budgétaires.
03 Résultats obtenus
Résultats et indicateurs
37 %
Réduction des coûts GPU
0
Dépassement budgétaire
3 mois
Durée du POC
Performance FinOps : Réduction de 37 % des coûts de calcul GPU atteints grâce aux méthodes d'optimisation sur GKE.
Maîtrise absolue : 0 dépassement budgétaire autorisé ni constaté durant les 3 mois d'expérimentation du POC.
Gouvernance de la Donnée : 100 % des charges de travail IA sont désormais balisées (taguées), tracées et suivies financièrement en temps réel.