Étude de cas · Secteur public
Une optimisation cloud qui ne quitte jamais le tenant, pour un fonds institutionnel québécois de plusieurs milliards de dollars
Un fonds de placement institutionnel québécois gérant plusieurs milliards de dollars et comptant environ 300 employés, dont le parc Azure est exploité sous des exigences strictes de résidence des données.
Fonds institutionnel réglementéMicrosoft AzureDéploiement 100 % dans le tenant
Pourquoi le secteur public
Ici, la résidence des données n’est pas une préférence : c’est la contrainte autour de laquelle tout le reste est conçu.
Les organismes du secteur public et les autres organisations réglementées font face au même gaspillage cloud que n’importe quelle entreprise privée, avec en plus une exigence stricte que la plupart des outils d’optimisation SaaS ne peuvent satisfaire : les données ne quittent presque jamais le tenant, et des cadres de gouvernance comme la Loi 25 du Québec ou la surveillance de type BSIF ne sont pas des exceptions de politique à négocier — ils sont satisfaits par l’architecture, ou pas du tout. Jetscale fonctionne comme une instance dédiée et souveraine, déployée à l’intérieur de l’infrastructure propre du client. Chaque découverte, analyse et rapport reste dans le tenant. Le cas ci-dessous est tiré d’un important fonds institutionnel réglementé, géré sous exactement ces contraintes; le même modèle de déploiement souverain s’applique directement aux organismes gouvernementaux, aux sociétés d’État, aux universités et aux autres institutions publiques ayant des exigences équivalentes en matière de résidence des données.
Indicateurs clés
Les chiffres en un coup d’œil.
Le défi
Une contrainte de résidence incontournable, et une fonction coûts qui n’avait jamais été mise en place.
En tant qu’institution financière réglementée, le fonds ne pouvait pas transmettre ses données d’infrastructure ou de facturation à une plateforme SaaS tierce. La résidence des données était une contrainte incontournable, pas une préférence. Pendant ce temps, son parc Azure (plus de 100 machines virtuelles, près de 300 disques gérés et une empreinte fortement axée sur le stockage) avait crû sans fonction coûts dédiée, et les environnements hors production tournaient en continu.
Ce qu’a fait Jetscale AI
L’architecture répond à l’exigence de conformité, pas une exception de politique.
A déployé une instance Jetscale AI dédiée et souveraine : toute la découverte, l’analyse et la production de rapports s’exécutent à l’intérieur d’une infrastructure sous le contrôle du client; rien ne quitte le tenant. Les exigences de résidence et de gouvernance de type Loi 25 ou BSIF sont satisfaites par l’architecture, et non par des exceptions de politique.
Découverte complète sur les abonnements de production, de préproduction et de développement, avec ingestion quotidienne des coûts au niveau de la ligne de facturation.
A livré une feuille de route d’optimisation priorisée, ainsi qu’une analyse dédiée des instances réservées et des plans d’économies pour le parc de machines virtuelles.
Surveillance de gouvernance continue : détection des lacunes de configuration et des anomalies sur les dépenses quotidiennes (y compris un pic de coûts d’une journée que l’équipe n’avait pas repéré).
Aperçu des résultats
Un parc chiffré et gouverné (sans qu’un seul octet ne quitte le tenant).
Résultats en détail
Ce que les équipes de gouvernance et des finances du fonds en ont retiré.
Économies au prix courant grâce à l’optimisation des ressources réparties sur 411 recommandations, plus de 30 000 $ à 47 000 $ par année grâce à la tarification par engagement sur le parc de machines virtuelles de préproduction et de développement.
Le stockage identifié comme principale source de gaspillage (2,3 disques gérés par machine virtuelle; des centaines d’actions sur les disques et les comptes de stockage), invisible dans la vue de facturation Azure standard.
Environnements hors production actifs 24/7 signalés à environ 14 % des dépenses totales : une occasion directe de planification des horaires.
Environ 5 tonnes éq. CO2/an de potentiel estimé de réduction des émissions.
Détails anonymisés à la demande du client. Chiffres tirés de l’évaluation livrée et de la télémétrie en direct de la plateforme, 2026.
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Déploiement en lecture seule ou entièrement souverain, dans le tenant. Facturation uniquement lorsque les économies sont réalisées.