Grille d'évaluation FinOps pour projets IA.
- Introduction
- Matrice d’évaluation FinOps (42 points)
- Pilier 1 — Justification métier & ROI
- Pilier 2 — Sobriété technique & Architecture
- Pilier 3 — Visibilité & Gouvernance
- Pilier 4 — Scalabilité & Engagement
- Interprétation du score global
- Seuils d’alerte par pilier
- Cas d’usage concret
- Notes d’utilisation
- Conclusion
Je vous propose une Grille d'évaluation FinOps pour projets IA, structurée selon les 4 piliers stratégiques et incluant un système de notation. Cette grille permet aux décideurs d'évaluer instantanément la maturité FinOps de leurs projets IA en cliquant simplement sur les boutons de notation. Le score global et les alertes s'actualisent en temps réel, facilitant l'identification des axes d'amélioration prioritaires. Vous pouvez l'utiliser lors de comités de pilotage, audits techniques ou sessions de gouvernance pour une évaluation collaborative et transparente !Grille finops interactiveCode · JSX Télécharger Sonnet 4.5
« Pour déterminer si un projet d'IA est FinOps compatible,il faut s'assurer que chaque euro investi génère de la valeur. »
GRILLE D'ÉVALUATION FINOPS POUR PROJETS IA:
Matrice d'analyse de la maturité financière et opérationnelle
| PILIER | CRITÈRE D'ÉVALUATION | OUI (2pts) | PARTIEL (1pt) | NON (0pt) | SCORE |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. JUSTIFICATION MÉTIER & ROI | |||||
| 1.1 | Le projet répond-il à un besoin métier quantifiable ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 1.2 | Le coût unitaire par transaction/inférence est-il connu et documenté ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 1.3 | Un ROI prévisionnel a-t-il été calculé (avec point mort identifié) ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 1.4 | Un budget plafond (Kill Switch) est-il défini et validé par la direction ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 1.5 | Des KPI de succès métier (au-delà des métriques techniques) sont-ils établis ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
2. SOBRIÉTÉ TECHNIQUE & ARCHITECTURE |
|||||
| 2.1 | Le modèle choisi est-il le plus léger capable de réaliser la tâche (right-sizing) ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 2.2 | Les prompts sont-ils optimisés pour minimiser la consommation de tokens ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 2.3 | L'architecture permet-elle le traitement différé (CPU) plutôt que temps réel (GPU) ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 2.4 | Les données sont-elles nettoyées/compressées avant envoi au modèle ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 2.5 | Une stratégie de cache est-elle implémentée pour réduire les appels redondants ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 2.6 | Le projet privilégie-t-il les SLM locaux (Mistral, PHI-4) aux LLM cloud quand possible ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
3. VISIBILITÉ & GOUVERNANCE |
|||||
| 3.1 | Un système de tagging permettant l'isolation budgétaire du projet est-il actif ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 3.2 | Le chef de projet métier reçoit-il et valide-t-il mensuellement les rapports de coûts ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 3.3 | Des alertes automatiques sont-elles configurées en cas de dérive budgétaire ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 3.4 | Les coûts sont-ils ventilés par centre de coût/service/équipe ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 3.5 | Un audit de consommation est-il réalisé au minimum trimestriellement ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 3.6 | Le projet respecte-t-il les contraintes RGPD et de souveraineté des données ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
4. SCALABILITÉ & ENGAGEMENT |
|||||
| 4.1 | Une estimation de consommation à échelle (×10, ×100 utilisateurs) existe-t-elle ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 4.2 | Des Saving Plans ou capacités réservées sont-ils utilisés pour volumes prévisibles ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 4.3 | Le projet peut-il être désactivé sans impacter les services critiques ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 4.4 | Une stratégie de sortie (exit plan) est-elle documentée en cas d'échec ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
| 4.5 | Le projet évalue-t-il régulièrement les alternatives européennes moins coûteuses ? | ☐ | ☐ | ☐ | /2 |
SCORE TOTAL |
INTERPRÉTATION DU SCORE
| Score | Niveau de Maturité | Analyse | Action Recommandée |
|---|---|---|---|
| 34-42 | ✅ Excellent | Projet mature avec gouvernance financière solide | Capitaliser et documenter les bonnes pratiques pour réplication |
| 26-33 | ⚠️ Satisfaisant | Bases solides mais marges d'amélioration identifiables | Prioriser les critères à 0/1 point pour atteindre l'excellence |
| 18-25 | 🟠 Risqué | Lacunes significatives en gouvernance ou architecture | Plan d'action urgent sur les piliers faibles (< 50% du score pilier) |
| 0-17 | 🔴 Critique | Risque financier élevé, projet non viable en l'état | Suspension recommandée jusqu'à correction des fondamentaux |
EXPLICATIONS DÉTAILLÉES PAR PILIER
PILIER 1 : JUSTIFICATION MÉTIER & ROI (Le "Pourquoi")
Objectif : S'assurer que chaque euro investi dans l'IA génère de la valeur métier mesurable.
1.1 Besoin métier quantifiable
- ❌ Échec : "On veut tester ChatGPT pour voir ce que ça donne"
- ✅ Succès : "Réduire de 40% le temps de traitement des tickets clients niveau 1"
1.2 Coût unitaire connu
- Exemple : "Chaque réponse IA coûte 0,08€ contre 2,50€ en traitement manuel"
- Permet d'établir un break-even clair et de justifier l'investissement
1.3 ROI prévisionnel
- Inclut : économies directes + gains de productivité + coûts évités
- Point mort typique : 6-18 mois selon la complexité du projet
1.4 Kill Switch budgétaire
- Budget mensuel maximum au-delà duquel le projet est gelé
- Évite les dérives catastrophiques (cas réel : +340% de budget en 2 mois sans surveillance)
1.5 KPI métier (pas seulement techniques)
- ❌ Technique seul : "95% de précision du modèle"
- ✅ Métier + Technique : "95% de précision ET 30% de tickets résolus sans intervention humaine"
PILIER 2 : SOBRIÉTÉ TECHNIQUE & ARCHITECTURE (Le "Comment")
Objectif : Optimiser l'architecture pour maximiser la valeur par euro dépensé.
2.1 Right-sizing du modèle
- Règle d'or : Le plus petit modèle capable = le plus rentable
- Exemple concret :
- ❌ GPT-4 (0,03$/1k tokens) pour classifier des emails → 450€/mois
- ✅ PHI-4 local (gratuit après investissement serveur) → 0€/mois après amortissement
2.2 Optimisation des prompts
- Techniques :
- Élimination des exemples redondants
- Compression sémantique (reformulation concise)
- Format TOON (Think Only Once Needed) pour réduire la latence
- Impact : Réduction de 30-60% de la consommation de tokens
2.3 CPU vs GPU (différé vs temps réel)
- GPU (coûteux) : Chatbot interactif, traduction simultanée
- CPU (économique) : Analyse de documents batch, reporting nocturne
- Économie potentielle : 70% sur les charges non-critiques
2.4 Nettoyage des données
- Suppression des métadonnées inutiles, OCR pré-traité, déduplication
- Cas réel : 40% de tokens économisés sur l'analyse de PDFs
2.5 Stratégie de cache
- Mémorisation des réponses fréquentes (FAQ, requêtes récurrentes)
- ROI typique : 15-25% de réduction des appels API
2.6 Privilégier les SLM locaux
- Souveraineté : Mistral AI (France), PHI-4 (Microsoft mais déployable localement)
- Économie : Capex (serveur) vs Opex (cloud), rentable dès >10k requêtes/mois
- RGPD : Données ne quittent jamais l'infrastructure européenne
PILIER 3 : VISIBILITÉ & GOUVERNANCE (Le "Qui")
Objectif : Établir une chaîne de responsabilité claire et un contrôle financier en temps réel.
3.1 Tagging budgétaire
- Tags minimum : Projet / Service / Environnement (Prod/Dev) / Responsable
- Exemple AWS :
Project:IA-Support | Cost-Center:IT-01 | Owner:marie.dupont@societe.fr
3.2 Validation métier des coûts
- Le responsable métier (pas seulement l'IT) doit approuver les dépenses
- Évite les projets "orphelins" consommant des ressources sans sponsor
3.3 Alerting automatique
- Seuils recommandés :
- +20% par rapport au budget mensuel → alerte jaune
- +50% ou 5 000€ de dépassement → alerte rouge + escalade
- Outil : CloudWatch (AWS), Azure Monitor, ou FinOps custom
3.4 Ventilation par centre de coût
- Permet la refacturation interne (chargeback) ou la transparence (showback)
- Essentiel pour les structures multi-entités
3.5 Audit trimestriel
- Révision des modèles utilisés, identification des optimisations possibles
- Benchmark avec les nouvelles solutions européennes
3.6 Conformité RGPD et souveraineté
- ✅ Conformité : Hébergement UE, sous-traitant certifié, DPA signé
- ❌ Risque : Données sensibles transitant par des serveurs US/Chine
- Impact financier : Amende RGPD jusqu'à 4% du CA global
PILIER 4 : SCALABILITÉ & ENGAGEMENT (Le "Demain")
Objectif : Anticiper la croissance et sécuriser la pérennité financière.
4.1 Estimation à échelle
- Méthode : Modélisation linéaire ou logarithmique selon l'usage
- Exemple :
- 100 utilisateurs → 50k tokens/jour → 150€/mois
- 1 000 utilisateurs → 500k tokens/jour → 1 500€/mois
- 10 000 utilisateurs → 5M tokens/jour → 15 000€/mois
- Identifie le point de rupture où le cloud devient non-viable
4.2 Saving Plans / Capacités réservées
- Azure PTU : Jusqu'à -40% vs pay-as-you-go pour volumes prévisibles
- Condition : Engagement 1-3 ans, minimum 100h/mois d'utilisation
- Alternative européenne : Contrats OVHcloud AI avec volumes garantis
4.3 Désactivation sans impact
- Le projet doit être "découplable" des systèmes critiques
- Test : "Si je coupe le service maintenant, qu'est-ce qui casse ?"
- Évite l'effet "too big to fail" qui enferme dans des coûts incontrôlables
4.4 Exit plan documenté
- Scénarios :
- Migration vers solution alternative (autre LLM, autre cloud)
- Rapatriement on-premise (Ollama + Mistral)
- Abandon du projet (coûts de décommissionnement)
- Garantit l'agilité stratégique
4.5 Veille alternatives européennes
- Solutions à évaluer régulièrement :
- Mistral AI (France) : Nouveaux modèles tous les 3-6 mois
- Aleph Alpha (Allemagne) : IA souveraine pour gouvernements
- OVHcloud AI : Infra européenne avec GPUs NVIDIA certifiés
- Permet de négocier et d'éviter le vendor lock-in
SEUILS D'ALERTE SPÉCIFIQUES
| Critère | Seuil d'alerte | Action immédiate |
|---|---|---|
| Score Pilier 1 < 6/10 | Projet sans justification ROI claire | Gel du projet jusqu'à business case validé |
| Score Pilier 2 < 8/12 | Architecture non-optimisée | Audit technique obligatoire sous 15 jours |
| Score Pilier 3 < 8/12 | Gouvernance défaillante | Mise en place tagging + alerting sous 7 jours |
| Score Pilier 4 < 6/10 | Risque d'explosion des coûts à l'échelle | Modélisation financière exigée avant scaling |
CAS D'USAGE : EXEMPLE CONCRET
Projet : Chatbot IA pour support client (PME 200 employés)
Critère |
État initial |
Score |
Après optimisation |
Score |
|---|---|---|---|---|
1.2 Coût unitaire |
Non connu |
0 |
0,12€/conversation |
2 |
2.1 Modèle |
GPT-4 |
0 |
Mistral Medium local |
2 |
2.6 SLM local |
Cloud AWS |
0 |
Ollama + PHI-4 |
2 |
3.1 Tagging |
Absent |
0 |
Actif (projet/service) |
2 |
4.1 Scalabilité |
Non évaluée |
0 |
Modélisation jusqu'à 1000 users |
2 |
Coût mensuel |
2 400€ |
- |
680€ |
- |
Économie annuelle |
- |
- |
20 640€ |
- |
Cette grille peut être intégrée comme annexe opérationnelle dans votre Chapitre 6 ou dans un guide méthodologique pour accompagner les décideurs dans l'évaluation de leurs projets IA.
Contenu du document :
Le document comprend :
✅ Page de titre
✅ Matrice d'évaluation complète sur 42 points répartis en 4 piliers
✅ Tableaux interactifs avec cases à cocher pour chaque critère
✅ Grille d'interprétation des scores (Excellent → Critique)
✅ Seuils d'alerte spécifiques par pilier avec actions immédiates
✅ Cas d'usage concret : Chatbot PME avec économies de 20 640€/an
✅ Notes d'utilisation : fréquences d'évaluation et responsables
