Quand on conçoit un projet de machine learning à forte intensité compute, la facture cloud devient rapidement un sujet stratégique. J’ai vu des prototypes prometteurs enterrés non pas pour des raisons techniques, mais parce que le coût d’entraînement ou d’inférence à l’échelle était mal compris. Dans cet article je partage des approches pratiques et des choix concrets pour optimiser les dépenses sur AWS, Azure et GCP, en m’appuyant sur des retours d’expérience terrain et des patterns que j’applique avec les équipes que j’accompagne.
Comprendre où se dépensent réellement les euros/dollars
Avant toute optimisation, il faut cartographier les postes de coûts. Pour un projet ML typique, les principales sources sont :
J’utilise systématiquement une session d’analyse des factures cloud (ou des exports de coûts) pour identifier les « heavy hitters ». Sur AWS, Cost Explorer; sur GCP, Billing Reports; sur Azure, Cost Management. Cela permet de prioriser les optimisations qui auront le plus d’impact.
Choisir la bonne instance : droite performance/coût
La sélection des instances est centrale. Voici les leviers que j’emploie :
Exemples concrets : pour du prototypage rapide je privilégie des GPU T4 ou A10 (coûts moindres) ; pour des entraînements finaux distribués j’utilise des instances spot avec sauvegardes fréquentes et un fallback sur instances à la demande.
Architectures distribuées et parallélisation raisonnée
Distribuer un entraînement permet de réduire le temps (et potentiellement le coût), mais mal orchestré, cela peut l’augmenter. Quelques règles :
J’ai souvent constaté que réduire le temps d’entraînement de 50% en doublant le nombre d’instances n’est pas toujours rentable — il faut calculer le coût total machine × temps et optimiser pour le coût minimal, pas le temps minimal.
Gestion du stockage et des I/O
Les données sont au cœur du ML. Voici mes recommandations :
Un projet sur lequel j’ai travaillé a réduit sa facture de stockage de 40% en compressant les jeux de données et en archivage automatique des anciens snapshots.
Optimisation des pipelines et orchestration
Les jobs non optimisés tournent en boucle et gaspillent des ressources. J’insiste sur :
La mise en place de policies IaC (Terraform + tagging) aide à tracer et à responsabiliser les équipes sur l’usage des ressources.
Inférence : serverless vs serve dédiée
Pour l’inférence, il faut choisir entre serveurs persistants, autoscaling ou serverless :
Je recommande d’analyser le profil de latence et le pattern de requêtes. Pour une API d’inférence sporadique, le serverless peut réduire considérablement les coûts. Pour du trafic prévisible et constant, l’option dédiée avec optimisation est souvent meilleure.
Utiliser les services managés avec discernement
Les services managés (SageMaker, Vertex AI, Azure ML) accélèrent le time-to-market, réduisent la charge opérationnelle, mais ont un coût. Ma règle : si l’équipe doit se concentrer sur la valeur métier et que l’outil managé accélère de façon significative, je choisis le managé ; sinon, je préfère des clusters Kubernetes + frameworks open-source pour un contrôle et un coût potentiellement plus bas.
Bonnes pratiques supplémentaires et outils
| Levier | Impact potentiel | Quand l’utiliser |
|---|---|---|
| Instances spot/preemptible | Élevé (60–90% réduction) | Entraînements tolérants aux interruptions |
| Instances réservées / Savings Plans | Moyen à élevé | Charge stable et prévisible |
| Compression & formats optimisés | Moyen | Gros jeux de données |
| Serverless pour inférence | Moyen | Trafic intermittent |
Si vous démarrez un projet ML intensif, je vous propose un mini-plan d’action : analyser la facture actuelle, lancer des tests comparatifs (GPU T4 vs V100 vs A100 / TPUs), automatiser les checkpoints et les snapshots, tester les instances spot, puis couvrir la charge stable par des réservations. Enfin, monitorer et itérer — l’optimisation des coûts est un processus continu.
Je suis disponible pour échanger des cas concrets si vous voulez que je regarde une facture ou une architecture : souvent, des gains rapides sont possibles avec quelques ajustements simples. N’hésitez pas à me contacter via Nexpod pour partager votre cas.