Qu'est-ce que le TCO IA ? Définition et enjeux pour l'entreprise

Le TCO IA se décompose en cinq postes. Le coût d'inférence (tokens consommés, généralement la part la plus visible) : 20 à 40 % du TCO selon le cas d'usage. L'infrastructure (cloud, serveurs, GPU, base vectorielle, stockage) : 15 à 30 %. L'intégration applicative (développement des connecteurs, MCP, APIs métier, mise en production initiale) : 20 à 35 %. La supervision opérationnelle (observabilité, monitoring, logs, alertes, gouvernance, mise à jour des modèles) : 10 à 20 %. Le coût équipe (data scientists, MLOps, prompt engineers, change management) : souvent sous-estimé, en réalité 25 à 40 %. Selon RAND Corporation 2025, le surcoût moyen entre estimation pilote et coût réel de production est de 380 %. La sous-estimation systématique du TCO est la deuxième cause d'abandon des projets IA, après la qualité des données. Une budgétisation honnête multiplie par trois à cinq les estimations de POC.