Optimisation frais IA — k7
Réduisez les coûts opérationnels liés à l'IA sans compromettre la performance : architectures, modèles, consommation et licences.
Vue d'ensemble
Nous aidons les entreprises françaises à identifier et réduire les postes de dépenses liés aux projets IA : instance compute, inferencing, stockage, pipelines MLOps et coûts de licences.
Audit des ressources
Analyse de consommation GPU/CPU, longueur des sessions, redondances et snapshots inutiles.
Architecture économique
Stratégies serverless, batching, quantification et mise en cache pour réduire les coûts d'inférence.
Licences & fournisseurs
Négociation et optimisation des licences, choix d'instances spot et modèles open-source quand pertinent.
Méthodologie
Processus en 4 étapes pour identifier et implémenter des gains financiers concrets.
- Collecte des métriques d'utilisation
- Analyse coût / performance
- Tests A/B d'architectures
- Déploiement des optimisations et monitoring
Exemples & calculs
Scénarios typiques et économies projetées (simulations basées sur données anonymisées).
Tableau d'estimation rapide
| Poste | Coût actuel/mois | Optimisation | Coût projeté |
|---|---|---|---|
| Instances GPU | 7 200 € | -30% | 5 040 € |
| Licences & APIs | 2 400 € | -25% | 1 800 € |
| Stockage & snapshots | 800 € | -40% | 480 € |
| Total | 10 400 € | 7 320 € |
Ces chiffres servent d'illustration — contactez-nous pour une simulation précise.
Études de cas
ScaleUp Santé
Réduction de 42% des coûts d'inférence via quantification et batching.
Questions fréquentes
Ressources & prochaines étapes
Guides pratiques, modèles d'audit et checklists pour lancer votre optimisation IA.
Checklist audit IA
Téléchargeable après demande.
Guide choix modèle
Comparaisons open-source vs API propriétaires.