Embauché il y a 2 ans pour digitaliser les process, Alexandre Aubry raconte tous les changements que cela a induit : transformation de l'organisation, de l'infrastructure matérielle et réseau, ouverture et décommissionnement progressif de l'ERP Cobol...
Nous avons assisté à la conférence client de l'entreprise Orange à Agile en Seine. Cet article vous propose de découvrir comment l'IA Gen devient déjà un atout incontournable chez certains clients.
Un bon mix d'indicateurs - des KPI classiques ainsi que des KPI personnalisés - devrait vous aider, à condition de respecter un principe essentiel : faites simple !
Évaluer et justifier le coût IT d’un service métier est un casse-tête. Dans la dernière édition de son modèle d’analyse et de benchmarking des coûts informatiques, le Cigref, Club des DSI de grandes entreprises françaises, écrit : “La maîtrise et le pilotage des coûts de l’IT représentent aujourd’hui un enjeu majeur pour toutes les organisations. Or les fondamentaux du pilotage financier ne sont pas toujours maîtrisés par les équipes opérationnelles IT et, inversement, les directions financières ont souvent du mal à suivre les évolutions rapides des technologies et métiers de l’IT.”
Plusieurs modèles ont été élaborés pour aider les entreprises à décomposer et représenter les coûts informatiques. Ces modèles permettent aux DSI de comparer les coûts de services IT entre eux mais aussi entre services équivalents dans d’autres entreprises. Ces mêmes modèles aident les contrôleurs de gestion à comprendre la répartition des coûts entre les différents projets, à définir et à suivre les politiques budgétaires.
Problème : ces modèles ne sont pas adaptés, ou juste à la marge, au monde du Cloud et aux systèmes d’information hybrides. Le Cloud vient en effet ajouter une certaine complexité, avec de nouveaux composants dont le coût sera la plupart du temps variable. Sous l’impulsion de la démarche FinOps, la gouvernance des systèmes d’information s’enrichira donc d’une politique de nommage des projets et de labellisation des ressources ainsi que d’une analyse automatisée de la facture du ou des fournisseurs de Cloud, de façon à pouvoir allouer chaque euro dépensé à un projet.
Sur le papier, le paiement à l’usage présente plusieurs avantages : d’abord ne pas immobiliser de ressources financières trop importantes d’emblée (surtout qu’on a tendance à sur-provisionner, de façon à absorber la future montée en charge pendant la durée d’amortissement) ; ensuite, l’assurance de n’utiliser et donc de payer que ce qu’on consomme réellement, en diminuant automatiquement, voire en supprimant des ressources sous ou non utilisées.
Toutefois, cette variabilité des coûts du Cloud présente aussi un inconvénient majeur dès lors qu’il s’agit de prévoir les dépenses IT et donc d’établir un budget prévisionnel. Dans l’IT traditionnelle, les bons de commande précèdent les dépenses. Dans le Cloud, les dépenses peuvent être engagées par tous les membres de l’équipe DevOps et peuvent augmenter rapidement, mais les coûts ne sont connus qu’après (longtemps après, même, si une démarche FinOps n’a pas fait en sorte d’activer un tableau de bord donnant une vision quasiment en temps réel des dépenses).
L’étiquetage précis des ressources utilisées dans le Cloud, allié à une facturation très détaillée des fournisseurs de Cloud, fournit une base de départ importante pour créer une modélisation de l’évolution des dépenses (grâce au machine learning). Ce modèle prédictif sera évidemment à réviser, sur une base régulière (a minima tous les mois). Il prendra en compte l’amortissement des ressources réservées, le coût des ressources partagées, et permettra de fixer des objectifs tant pour les équipes projet que pour le SI Cloud dans son ensemble.
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