Consultant senior en analyse des coûts cloud, on-premise et IA

Contexte global

Dans le cadre de la consolidation de sa démarche FinOps et de la maîtrise durable des coûts liés aux services numériques, nous souhaitons disposer d’une vision fiable, détaillée et explicable des consommations et des dépenses associées à ses environnements cloud, on-premise et IA.

Le périmètre couvre les ressources de calcul CPU et GPU, le stockage, le réseau, les plateformes et services managés, les licences, l’énergie, l’hébergement, les amortissements, la maintenance, le support et l’exploitation. Il inclut également les coûts liés aux usages d’intelligence artificielle, notamment l’entraînement et l’inférence des modèles, les services IA managés, les plateformes data et machine learning ainsi que les modèles génératifs.

La prestation est réalisée dans le cadre d’un marché à bons de commande. Elle constitue le premier volet d’un dispositif comprenant également l’expertise et le conseil FinOps / AI FinOps, ainsi que l’accompagnement opérationnel des actions retenues.

Dans ce contexte, le consultant intervient pour analyser les consommations, les facturations, les imputations et les coûts complets des environnements étudiés. Il établit une lecture documentée des dépenses et des inducteurs de coûts, repère les anomalies et formule des recommandations chiffrées, en tenant compte des exigences de performance, de sécurité, de disponibilité et de qualité de service.

Principales activités

Le consultant intervient notamment sur les activités suivantes :

• Collecter, contrôler et fiabiliser les données techniques, financières et contractuelles.

• Analyser les factures cloud, les données d’usage, les imputations et les allocations de coûts.

• Cartographier les ressources, les flux, les services et les inducteurs de coûts.

• Analyser les ressources de calcul CPU et GPU, le stockage, le réseau, les licences, l’énergie, l’hébergement, la maintenance, le support et l’exploitation.

• Étudier les coûts liés aux plateformes de données et de machine learning.

• Analyser les usages IA, notamment :

  • l’entraînement des modèles ;

  • l’inférence ;

  • les modèles génératifs ;

  • les services IA managés ;

  • les plateformes et chaînes de traitement ;

  • les accélérateurs et ressources GPU.

• Calculer le coût total de possession, ou TCO, des solutions et services étudiés.

• Définir des coûts unitaires adaptés aux usages, aux produits ou aux services.

• Identifier les anomalies de consommation, les écarts budgétaires, les ressources surdimensionnées et les capacités inutilisées.

• Construire des scénarios d’optimisation et des analyses de sensibilité.

• Évaluer les gains attendus, les coûts de mise en œuvre et les délais de retour sur investissement.

• Formaliser les prérequis, les impacts techniques, financiers et organisationnels ainsi que les risques associés.

Livrables attendus

Selon le périmètre du bon de commande, le consultant produit tout ou partie des livrables suivants :

• Rapport d’analyse des consommations et des coûts.

• Cartographie des dépenses, ressources, flux et inducteurs de coûts.

• Modèle de coûts ou de TCO documenté.

• Diagnostic des anomalies, surconsommations et sous-utilisations.

• Analyse des écarts entre prévisions, consommations et facturations.

• Recommandations priorisées.

• Scénarios d’optimisation et analyses de sensibilité.

• Estimation des gains, des coûts de mise en œuvre et du retour sur investissement.

• Note relative aux prérequis, aux impacts et aux risques.

• Feuille de route chiffrée.

Environnement d’intervention

• Microsoft Azure, le cas échéant, et autres environnements cloud.

• Infrastructures internes et environnements hybrides.

• Plateformes data et machine learning.

• Services IA managés et modèles génératifs.

• Outils de facturation, d’allocation, d’imputation et de prévision.

• Application FinOps interne.

• Power BI et outils de reporting.

• Données issues de la CMDB, des contrats, des licences, de l’énergie, de l’hébergement, des amortissements, de la maintenance et du support.

Le consultant maîtrise :

• Les principes FinOps et les modèles de facturation des fournisseurs cloud.

• L’analyse des coûts cloud, on-premise et hybrides.

• Les méthodes de calcul du TCO et des coûts unitaires.

• Les architectures cloud et les infrastructures internes.

• Les ressources CPU, GPU, stockage et réseau.

• Les plateformes data, machine learning et IA générative.

• Les coûts d’entraînement et d’inférence.

• Les modèles d’allocation, d’imputation et de refacturation.

• Les données issues des inventaires, métriques d’usage, CMDB, contrats, licences, amortissements et coûts d’exploitation.

• Les outils de reporting et de restitution, notamment Power BI.

• Excel ou tout outil équivalent de modélisation financière et d’analyse de données.

• Les méthodes de contrôle de cohérence et de rapprochement entre données techniques et financières.

Expérience souhaitée

• Expérience confirmée en analyse FinOps, contrôle des coûts IT ou économie du cloud.

• Expérience de missions portant sur des environnements cloud et hybrides.

• Expérience en analyse des coûts liés aux infrastructures IA ou aux plateformes data.

• Pratique de la construction de modèles de coûts, de TCO ou de business cases.

• Capacité à dialoguer avec les équipes finance, infrastructure, architecture, data, IA et métiers.

• Expérience de la restitution auprès de décideurs et de responsables budgétaires.

Qualités attendues

Le consultant doit être capable de :

• Transformer des données hétérogènes en analyses compréhensibles.

• Expliquer les écarts et les hypothèses de calcul.

• Distinguer les coûts directs, indirects, récurrents et ponctuels.

• Relier les données financières aux usages techniques.

• Présenter des recommandations étayées par des éléments chiffrés.

• Produire des livrables exploitables par les équipes internes.