Gouvernance
Ère post-CAPEX : Sopra Steria Next plaide pour un pilotage à bride resserrée des dépenses IT
Par Laurent Delattre, publié le 12 octobre 2026
Cloud, SaaS et IA ont fait basculer l’IT d’un monde d’actifs relativement prévisibles vers une économie de services dont les coûts varient au rythme des usages… et bientôt des agents IA. Dans ce troisième volet du CIO Compass 2026, Sopra Steria Next ne proclame pas la disparition du CAPEX, mais appelle les DSI à ne plus faire du budget annuel leur unique instrument de pilotage et à instaurer une gouvernance continue de la consommation, de la valeur et des risques.
Dans l’édition 2026 de son CIO Compass, Sopra Steria Next dévoilait une « boussole » destinée à aider les « DSI BizTech » à naviguer entre quatre priorités : industrialiser l’IA, reconstruire une donnée de confiance, conjuguer performance économique et durabilité, et moderniser les plateformes sans perdre la maîtrise du système d’information.
Un premier approfondissement, consacré à « la fin de la GenAI spectacle », avait détaillé les conditions nécessaires pour transformer l’IA en discipline industrielle.
Avec « Bienvenue dans l’ère post-CAPEX », Sopra Steria zoome cette fois sur le point cardinal Sud du CIO Compass : le modèle économique de l’IT. Non pour acter un basculement vers l’OPEX, déjà largement engagé, mais pour analyser la nouvelle phase qui s’ouvre. Cloud, SaaS et surtout IA font en effet évoluer les dépenses au fil des usages, voire en temps réel. Un pilotage calé sur le seul budget annuel ne permet plus d’en repérer les dérives à temps, ni de réallouer les ressources en fonction de la valeur produite. Reste à comprendre ce qui change vraiment, et comment s’organiser.
Le CAPEX ne disparaît pas, il perd son statut de réflexe
L’ère « post-CAPEX » annoncée par le Sopra Steria ne signifie pas la fin des investissements en infrastructures. Le retour de certains workloads dans des datacenters privés, l’achat de GPU ou le développement de clouds souverains montrent même que bien des entreprises réinvestissent dans leurs propres capacités. « L’informatique est un éternel mouvement de balancier. Une nouveauté entraîne les entreprises dans une direction, puis les contraintes de coûts, de sécurité ou de souveraineté les conduisent à rechercher un nouveau point d’équilibre », observe Mathieu Meirhaeghe, Partner Stratégie Technologique chez Sopra Steria Next.
Certains actifs resteront donc en CAPEX, notamment lorsqu’ils répondent à des besoins prévisibles, intensifs, sensibles à la latence ou soumis à de fortes exigences de souveraineté. Le rapport cite le cas d’un grand assureur ayant rapatrié une partie de ses workloads après une migration cloud dont les coûts avaient atteint 2,5 fois le budget prévu : ce retour ciblé vers un cloud privé aurait réduit d’environ 65 % les coûts d’infrastructure associés, avec un retour sur investissement en quatorze mois.
L’exemple ne saurait pour autant être généralisé. Réinternaliser l’ensemble des usages supposerait de reconstruire une infrastructure capable de répondre à tous les besoins, tout en suivant le rythme de renouvellement des GPU. Impossible. Le cloud conserve des atouts décisifs : l’élasticité, l’accès immédiat aux ressources et la possibilité de tester de nouveaux usages sans immobiliser de capitaux.
L’enjeu n’est donc plus d’opposer propriété et consommation, mais d’arbitrer entre les deux, workload par workload. La véritable rupture se joue ailleurs : dans la vitesse et la variabilité de ces dépenses. Et l’IA pousse cette logique à son paroxysme.
Avec l’IA, l’OPEX change de nature
Le cloud avait certes introduit une facturation liée à la consommation, mais l’IA va beaucoup plus loin. L’unité de coût n’est plus le serveur, la machine virtuelle ou la licence attribuée à un utilisateur : elle devient le token, dont la consommation dépend du modèle choisi, de la longueur du contexte, du comportement des collaborateurs et, de plus en plus, de celui des agents.
Avec un abonnement facturé au forfait, la dépense restait stable quelle que soit l’intensité d’usage. « Désormais, un utilisateur ou un agent peut épuiser en quelques jours un quota prévu pour un mois, multiplier les appels à un modèle ou mobiliser des ressources GPU en continu » constate le responsable du rapport. À la volatilité du cloud s’ajoute une consommation plus granulaire, plus rapide et parfois déclenchée sans intervention humaine.
Dans ces conditions, chercher une prévision parfaitement exacte relève de l’illusion. « Le sujet n’est pas tant de trouver dès le départ le bon budget que de se doter de la capacité à suivre ce qui se passe réellement », estime Mathieu Meirhaeghe. L’enveloppe initiale constitue un « best guess », établi à partir des usages envisagés et de la valeur espérée. La maturité se mesure ensuite à la capacité de suivre l’écart entre cette hypothèse et la consommation réelle, puis de corriger rapidement la trajectoire.
« La métrique importante pour le DSI et la direction financière de l’IT devient l’écart entre ce qui a été projeté et ce qui se passe réellement. Ces mécanismes existaient déjà, mais ils doivent désormais fonctionner presque en temps réel », poursuit-il.
Le FinOps devient une télémétrie financière
Le défi n’est pas entièrement nouveau. Selon les chiffres repris par le CIO Compass, les entreprises confrontées à des dérapages cloud ont enregistré en 2023 des dépassements moyens de 23 % par rapport à leurs prévisions. Mais l’IA démultiplie les volumes et raccourcit le délai dans lequel une dérive peut s’installer : là où le cloud concernait d’abord des équipes techniques, les outils génératifs sont utilisés quotidiennement par des milliers de collaborateurs.
Le FinOps ne peut donc plus se limiter à analyser les factures en fin de mois et à corriger après coup. Le suivi des dépenses doit se rapprocher de l’observabilité technique déjà appliquée à la disponibilité et aux performances, à une différence près : la métrique observée n’est plus le fonctionnement du service, mais le coût qu’il génère. Alertes, seuils et tableaux de bord doivent détecter une dérive dès qu’elle se forme, et non lorsqu’elle s’est traduite dans la facture. « Il faut pouvoir suivre la consommation de manière suffisamment fine et réactive. Découvrir dix jours plus tard qu’un quota mensuel a été épuisé en deux jours conduit nécessairement à des décisions brutales », prévient Mathieu Meirhaeghe.
Les données nécessaires existent généralement : tokens consommés, temps GPU, appels d’API, stockage ou ressources cloud mobilisées. La difficulté réside dans leur agrégation, leur rapprochement avec les prévisions et la valeur attendue, puis dans leur transformation en décisions. Le CIO Compass invite ainsi à descendre à une maille beaucoup plus fine : coût par transaction, par parcours client, par utilisateur actif, par appel d’API ou par millier de prompts. Le tout complété par la précision des prévisions, le taux de gaspillage des ressources ou la réalisation effective des économies contractuelles. L’objectif n’est plus seulement de connaître la facture IT, mais de comprendre ce que chaque dépense permet de produire.
Le budget annuel fixe la trajectoire, le pilotage ajuste en permanence
Cette télémétrie continue ne condamne pas le budget annuel. Les entreprises ont toujours besoin d’un cap financier, d’objectifs et d’une vision de leurs dépenses sur l’année. Mais les arbitrages ne peuvent plus attendre l’exercice suivant. « Le budget annuel est adapté à un environnement dans lequel les dépenses sont relativement stables et évoluent à la marge d’une année sur l’autre. Il devient insuffisant dès lors que la consommation peut changer très rapidement », souligne Mathieu Meirhaeghe.
Sopra Steria Next préconise de le compléter par des prévisions glissantes : une projection sur douze mois révisée chaque mois, assortie d’une revue du portefeuille mettant en regard coûts unitaires, valeur délivrée et écarts par rapport aux hypothèses.
Ce changement de rythme prolonge la transition des projets vers les produits. Dans une logique de projet, une enveloppe finance un périmètre et des livrables définis à l’avance. Dans une logique produit, les ressources sont réallouées en fonction des résultats observés : davantage pour ce qui crée de la valeur, moins pour ce qui plafonne, plus rien pour ce qui ne tient pas ses promesses.
La règle vaut d’abord pour l’innovation. Avec l’IA en particulier, la valeur, la robustesse et le coût à l’échelle de nombreux usages restent à démontrer. Le rapport recommande de les piloter comme un portefeuille de paris : périmètres limités, petites mises, accélération des expérimentations probantes et abandon rapide des autres, avant qu’elles ne se transforment en dépenses récurrentes difficiles à maîtriser. « Le passage à l’échelle est souvent présenté comme le Graal. Mais vouloir généraliser trop vite un usage encore peu robuste revient parfois à brûler les étapes. Il faut apprendre localement avant d’élargir », insiste Mathieu Meirhaeghe.
Le budget cesse ainsi d’être une autorisation de dépense à consommer coûte que coûte. Il devient un cadre à l’intérieur duquel les moyens évoluent au fil des enseignements, des usages et des résultats.
Relier chaque dépense à son « pourquoi »
Encore faut-il savoir au nom de quoi ces arbitrages sont rendus. Pour Mathieu Meirhaeghe, les dérives cloud ne résultent pas seulement d’un manque d’outils FinOps. Elles traduisent souvent une question laissée sans réponse : pourquoi l’entreprise consomme-t-elle cette ressource, et quel gain en attend-elle ?
La question devient centrale avec l’IA. Déployer un copilote auprès de tous les collaborateurs relève de l’acculturation et de l’expérimentation ; mobiliser des agents dans un processus métier vise un résultat opérationnel mesurable. Les deux usages ne peuvent être ni budgétés ni gouvernés de la même manière. Pour les usages exploratoires et la productivité individuelle, aux bénéfices diffus, l’entreprise peut fixer une allocation jugée raisonnable et observer son utilisation. Pour un service industrialisé, le coût doit être rapproché d’un résultat concret : temps gagné, transaction traitée, délai réduit, revenu créé ou qualité améliorée.
Cette exigence de justification rapproche aussi le DSI du DAF. Le passage à l’OPEX fait apparaître immédiatement les dépenses dans le compte de résultat, là où le CAPEX les amortissait sur plusieurs exercices, et rend leur variabilité visible pour la direction générale comme, dans les entreprises cotées, pour les investisseurs. L’objectif d’une narration commune n’est pas de masquer cette volatilité, mais de l’expliquer : une hausse des coûts peut traduire une dérive incontrôlée comme l’accélération volontaire d’un service performant. Seule la mise en regard de la dépense, de son origine et de la valeur obtenue permet de trancher.
Des arbitrages jusqu’aux utilisateurs et aux agents
Le raisonnement descend jusqu’à une granularité inédite. Avec une licence classique, la DSI décidait surtout combien d’utilisateurs équiper. Avec les tokens, deux collaborateurs disposant du même outil peuvent générer des dépenses très différentes, sans que le plus gros consommateur soit nécessairement le moins efficace : un développeur qui épuise son quota peut avoir produit davantage de code ou résolu un problème plus complexe, quand une faible consommation peut traduire une bonne maîtrise de l’outil comme une absence d’adoption. « Il faut toujours revenir au pourquoi. Si un collaborateur consomme plus de tokens mais produit beaucoup plus de valeur, la bonne décision peut être de lui en attribuer davantage, et non de réduire son quota », illustre Mathieu Meirhaeghe.
Le pilotage ne porte donc plus seulement sur les infrastructures ou les licences, mais sur la combinaison entre ressources humaines et capacités numériques. Le DSI doit intégrer à sa vision de l’organisation une forme de workforce virtuelle, composée de modèles et d’agents dont les moyens peuvent être augmentés, réduits ou réalloués bien plus vite que des effectifs.
Cette granularité soulève toutefois de nouvelles questions : jusqu’où personnaliser les quotas, quelles comparaisons entre collaborateurs sont légitimes, combien de temps conserver ces données ? Dès lors que le suivi descend au niveau de l’utilisateur, les RH, les directions juridiques et les responsables de la protection des données doivent être associés à la gouvernance. Rendre la consommation visible peut faire évoluer les comportements ; ces repères doivent néanmoins rester des outils d’acculturation et de décision, non des instruments automatiques d’évaluation individuelle.
Quand l’OPEX recrée de la rigidité
La consommation de services n’affranchit pas pour autant les entreprises de toute forme d’engagement. Pour obtenir de meilleurs tarifs, les grands fournisseurs cloud proposent des « instances réservées », des « plans d’économies » et des « contrats pluriannuels » assortis de volumes minimaux. Ces mécanismes réduisent les prix unitaires, mais limitent la capacité à changer de fournisseur ou à baisser rapidement la consommation.
L’entreprise retrouve alors une rigidité proche du CAPEX, sans posséder les actifs correspondants. « L’OPEX n’élimine pas les investissements futurs : lorsqu’une entreprise devient trop dépendante d’un fournisseur, changer de plateforme ou rapatrier ses workloads peut nécessiter d’importantes dépenses de migration, de réarchitecture, voire de rééquipement », prévient Mathieu Meirhaeghe. La maîtrise des coûts passe donc aussi par la négociation des contrats, le suivi des engagements réellement consommés et la préservation d’une certaine réversibilité.
À ce risque économique s’ajoutent les questions de souveraineté : une part importante des dépenses OPEX est dirigée vers des fournisseurs non européens et dépend de technologies, de contrats et de juridictions externes. La réponse passe par la cartographie des dépendances, la mesure des coûts de sortie et l’identification des workloads pour lesquels une capacité souveraine ou privée se justifie.
FinOps et GreenOps, un même combat contre le gaspillage
Enfin, le CIO Compass associe le pilotage financier à celui de l’empreinte environnementale. Les deux démarches convergent largement : une machine virtuelle inactive, un GPU sous-utilisé ou une succession d’appels inutiles à un modèle représentent à la fois une dépense en euros et une consommation d’énergie sans valeur produite. « Moins je gaspille, moins je dépense et plus je suis vert. Dès que les intérêts économiques et environnementaux s’alignent, les progrès deviennent plus faciles », résume Mathieu Meirhaeghe.
Le TCO ne disparaît donc pas dans l’ère post-CAPEX : il s’enrichit pour intégrer la variabilité des consommations, les risques de dépendance et l’empreinte carbone. Sopra Steria Next évoque le passage d’un TCO financier à un « TCO + CO₂ », mesuré lui aussi au niveau du workload ou du résultat obtenu. Le GreenOps devient ainsi moins une discipline parallèle qu’une dimension supplémentaire du même système d’observabilité et d’arbitrage.
Le DSI, architecte des coûts et de la valeur
Maîtrise du FinOps, discipline GreenOps, allocation dynamique, souveraineté par design et modèle opérationnel orienté valeur : les cinq dimensions du leadership post-CAPEX identifiées par Sopra Steria Next dessinent un rôle de DSI profondément renouvelé. Il ne gère plus seulement un patrimoine technologique et une succession de projets. Il doit aussi comprendre les mécanismes de facturation, relier les choix d’architecture à leurs conséquences économiques, suivre les dépenses à une maille de plus en plus fine et réallouer les ressources au rythme de la valeur produite.
« La priorité est d’être capable de maîtriser à bride resserrée ces nouvelles dépenses OPEX », résume Mathieu Meirhaeghe. « Sans visibilité, l’entreprise risque de se retrouver face à un mur de coûts et de prendre des décisions à l’emporte-pièce, alors qu’un pilotage progressif lui aurait permis de distinguer les usages à accélérer de ceux qu’il faut ralentir ».
L’exigence dépasse le seul « cost-conscious by design » appliqué aux projets : l’ensemble de l’organisation doit prendre conscience du coût des ressources numériques qu’elle mobilise, comme elle suit déjà ses effectifs, ses achats ou ses capacités de production. Dans l’ère post-CAPEX, le changement majeur n’est donc pas comptable. Il tient au passage d’une IT dont les moyens étaient décidés à l’avance à une IT dont la consommation, la valeur et les risques s’observent et s’arbitrent en continu. À l’ère de l’IA agentique, personne n’y coupera…
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