Offre — FinOps IA :

Vos coûts API LLM montent, mais vous ne savez pas exactement pourquoi (produits, équipes, prompts, contextes, agents bavards), et vous n'avez ni unités d'œuvre, ni seuils, ni règles d'arbitrage pour piloter.

Cette offre transforme une facture subie en système piloté : modèle de coût par unité d'œuvre, scorecard coût-qualité-latence, budgets et alertes, règles de gouvernance (qui peut consommer quoi, à quel prix), et backlog d'optimisation priorisé — sans dégrader la qualité ni la fiabilité.

Pour qui

DAF, contrôleur de gestion, DSI, CTO, responsable produit IA.
Organisation qui déploie des copilotes, RAG ou agents en production et doit reprendre le contrôle économique sans freiner l'adoption ni dégrader la qualité.

Pour quel besoin

• Vos coûts LLM/API dérivent, mais vous ne savez pas exactement pourquoi (produits, équipes, features, prompts, contextes, outils).
• Vous devez fixer des budgets, des unités d'œuvre et des règles d'arbitrage, sans freiner les équipes ni "casser" la qualité.
• Vous voulez réduire la facture sans dégrader les métriques métier (taux de résolution, satisfaction, latence, fidélité RAG).
• Vous avez besoin d'un pilotage simple (comité + run) : des chiffres lisibles, des seuils, et des décisions Stop/Go documentées.

Le problème

Un projet IA échoue rarement par manque de valeur initiale. Il échoue parce que les coûts dérivent sans alerte (prompts qui grossissent, RAG mal réglé, agents bavards, pics non anticipés), sans unités d'œuvre claires, et sans arbitrage coût-qualité formalisé.

Le résultat est connu : facture qui double en 3 mois sans signal d'alerte, optimisations au doigt mouillé qui dégradent la qualité, et chasse aux coupables au lieu de pilotage par les indicateurs.

Résultats attendus

• Cartographie des coûts IA : par produit, environnement (dev/preprod/prod), fournisseur/modèle, cas d'usage, et principaux drivers (tokens, RAG, outils, trafic, pics).
• Modèle économique LLM : unités d'œuvre (coût par conversation, par ticket résolu, par document traité), hypothèses, facteurs de sensibilité (contexte, appels outils, rerank, retries).
• Scorecard de pilotage coût-qualité-latence : métriques, seuils d'alerte, règles d'arbitrage (quand on optimise, quand on stoppe, quand on investit).
• Budgets et garde-fous : plafonds, alertes, rate-limits, quotas par équipe/produit, règles d'accès (qui peut activer un modèle premium, quand, pourquoi).
• Backlog d'optimisation priorisé : actions classées par impact / effort / risque qualité (routage multi-modèle, compression contexte, caching, réglage RAG, limitation outils, batch, choix embeddings, policies agents).
• Protocole d'évaluation "qualité sous contrainte coût" : jeux de test, suivi des régressions, critères Go/No-Go (pas d'économie qui dégrade la qualité sans décision explicite).

Comment ça se passe

Nous gardons un format volontairement court : peu de réunions, une clarification nette, puis des livrables.

• Questionnaire(s) de cadrage : cas d'usage, environnements, consommation actuelle (API usage, logs, métriques), règles internes (budgets, centres de coûts, contraintes fournisseurs), indicateurs qualité existants.
• Entretien court : clarification et arbitrages (unités d'œuvre, périmètre de pilotage, seuils d'alerte, priorités d'optimisation).
• Production des livrables personnalisés : adaptés à votre organisation (cas d'usage, stack technique, volumétrie, contraintes budgétaires).
• Round de corrections : vous relisez, vous corrigez, nous ajustons pour obtenir une version présentable et utilisable (comité IA + équipes run/ops + finance).

Comment nous décidons

On ne "vend" pas l'optimisation des coûts. On documente un pilotage économique.

La décision se structure autour de quatre questions :

• Quelles unités d'œuvre (coût par conversation, ticket, document, utilisateur actif) et quels drivers de coûts (tokens, RAG, outils, trafic, pics) ?
• Quels budgets et seuils d'alerte acceptables, et quelles règles d'arbitrage quand un seuil est franchi (optimisation, arrêt temporaire, escalade, réallocation) ?
• Quelles optimisations prioritaires (routage multi-modèle, compression contexte, caching, RAG, batch, embeddings, policies agents) classées par impact / effort / risque qualité ?
• Quel protocole de test pour garantir qu'une optimisation ne dégrade pas la qualité (jeux d'or, métriques de non-régression, critères Go/No-Go) ?

Quand choisir cette offre

• Vos coûts LLM/API dérivent (facture qui double en 3 mois) et vous n'avez ni unités d'œuvre, ni seuils, ni règles d'arbitrage.
• Vous voulez optimiser sans dégrader la qualité (pas de "coupes budgétaires aveugles") et vous avez besoin d'un protocole de test qui prouve l'absence de régression.
• Vous devez piloter simplement (comité + run) : des chiffres lisibles, des alertes automatiques, des décisions Stop/Go documentées.
• Vous voulez passer d'une facture subie à un système piloté (coût-qualité-latence) avec des arbitrages traçables et une revue trimestrielle structurée.

Quand ne pas la choisir

• Vous voulez une implémentation technique complète (dashboards déployés, alertes configurées, infrastructure optimisée) : cette offre prépare le pilotage et fournit les spécifications, pas l'exécution opérationnelle.
• Vous n'avez pas encore de copilotes, RAG ou agents en production (coûts < 500€/mois) : trop tôt pour structurer un FinOps dédié, privilégiez d'abord la validation de la valeur métier.
• Vous cherchez uniquement à "réduire la facture" sans mesurer la qualité ni définir ce que "réussir" signifie : vous risquez d'économiser 30% sur les coûts et de perdre 50% de la valeur métier.