L'intégration de l'IA générative dans les processus de développement transforme radicalement l'expérience développeur, ainsi que les *soft* et *hard* skills attendues.
Avec sa mise à jour 2025, la FinOps Foundation fait tomber les cloisons : désormais, toutes (ou presque) les ressources IT — SaaS, datacenters, IA, cloud public — entrent dans le radar
Les systèmes agentiques connaissent une vogue extraordinaire qui masque parfois leurs limites et les défis qu'ils soulèvent.
Avec sa mise à jour 2025, la FinOps Foundation fait tomber les cloisons : désormais, toutes (ou presque) les ressources IT — SaaS, datacenters, IA, cloud public — entrent dans le radar
Avec sa mise à jour 2025 (que l'on retrouve ici) , la FinOps Foundation fait tomber les cloisons : désormais, toutes (ou presque) les ressources IT — SaaS, datacenters, IA, cloud public — entrent dans le radar (à noter que c'est une validation de quelque chose dont je suis persuadé : le 100% cloud public ou 100% on-premises n'est pas et ne sera jamais une réalité pour une grande majorité des entreprises)
À la clé : un cadre repensé, recentré sur des « Scopes », ou périmètres de dépenses, qui colle bien mieux à la réalité des DSI et des équipes FinOps en quête d’impact concret.
Observons tout cela selon les axes Tech, Orga et Culture, nos boussoles chez Wenvision.
C’est le vrai virage. Le Framework ne parle plus uniquement d’optimisation du cloud, mais de pilotage de l’ensemble des dépenses technologiques. Un scope peut être un environnement cloud, une BU, un portefeuille applicatif ou un cluster IA. Ce n’est pas juste un niveau de découpage, c’est une unité d’analyse opérationnelle.
Côté tech, cela pousse à revoir son approche de la télémétrie, du tagging, de la consolidation des données de coûts. On ne joue plus à faire des rapports post-événements : on alimente une boucle d’influence continue, au bon niveau, avec la bonne équipe.
Le FinOps de 2025 n’est plus un centre d’expertise qui alimente des dashboards que personne ne lit. C’est une pratique transversale, dynamique, itérative. Le nouveau Framework acte une réalité : le FinOps n’est pas un métier, c’est une fonction d’animation, distribuée, avec différents rôles (tech, finance, produit, achats…) selon les scopes et les enjeux.
On quitte donc la logique de “phase” (inform/optimize/operate) au profit d’un pilotage contextuel. Chaque scope vit sa propre maturité, son propre cycle d’amélioration. C’est un changement de posture organisationnelle majeur.
Ce qui frappe dans cette mise à jour, c’est le glissement culturel. L’objectif n’est plus uniquement d’optimiser ou de réduire. Le vrai sujet, c’est d’aligner les investissements technologiques sur les arbitrages métiers. Plus question d’avoir une approche purement descendante ou prescriptive.
Le Framework abandonne d’ailleurs un de ses piliers historiques : “La valeur métier du cloud guide les décisions”. Désormais, c’est “La valeur métier guide les décisions technologiques”. C’est subtil mais fort. Cela implique que l’on ne part plus de la techno pour rationaliser, mais de la stratégie produit, du besoin utilisateur ou de l’expérience développeur pour choisir quoi activer, scaler ou débrancher.
Et pour demain ?
Chez Wenvision, on voit dans cette évolution une opportunité de repenser la place du FinOps dans les démarches de modernisation IT. Plus qu’un outil de contrôle, il devient une brique de gouvernance distribuée, capable de créer du lien entre les décideurs et les opérateurs, entre les plateformes et les produits.
Mais attention : adopter ce nouveau Framework demande de la clarté dans la structuration des scopes, de la rigueur dans la donnée, et surtout une volonté de faire bouger les lignes culturelles. Si vous n’êtes pas prêt à remettre en question vos modèles de responsabilisation et vos circuits de décision, ce FinOps 2025 risque de rester lettre morte.
L'intégration de l'IA générative dans les processus de développement transforme radicalement l'expérience développeur, ainsi que les *soft* et *hard* skills attendues.
Les systèmes agentiques connaissent une vogue extraordinaire qui masque parfois leurs limites et les défis qu'ils soulèvent.
Les discours sur l’avenir du travail oscillent souvent entre euphorie technologique et scénario catastrophe. D’un côté, l’IA nous promet un monde plus efficace, de l’autre, elle signe l’arrêt de mort de milliers d’emplois. Entre ces deux extrêmes, la réalité est évidemment plus complexe.
Exiger des cas d’usage sans usage revient à inverser la logique naturelle d’adoption : ce n’est pas en décrétant où la GenAI sera utile qu’elle sera utilisée, mais en la rendant accessible à tous, pour qu’elle s’infiltre progressivement dans les pratiques et révèle son potentiel dans le temps.
