Étude de cas · Logiciels et IA
896 actions d’économies réparties sur 25 comptes cloud, en moins de trois semaines, en lecture seule
Une entreprise SaaS de plateforme de données comptant environ 110 employés, soutenue par du capital de risque, dont le siège social est à Montréal, exploitant des charges de travail de production sur AWS, Google Cloud et Azure pour trois unités d’affaires.
SaaS soutenu par capital de risqueAWS · Google Cloud · AzureMontréal
Pourquoi logiciels et IA
Les marges SaaS reposent entièrement sur le coût d’infrastructure par client.
Les comptes qui hébergent les charges de travail des clients se répercutent directement sur le coût des marchandises vendues (CMV). Des années de croissance du produit et des unités d’affaires gérées de façon indépendante laissent aux équipes d’ingénierie une prolifération infonuagique répartie entre plusieurs fournisseurs, sans marge de manœuvre pour démêler la situation sans ralentir les livraisons. Jetscale se connecte en lecture seule à chaque compte et chaque unité d’affaires, sépare automatiquement le CMV des dépenses internes, et livre des recommandations priorisées et chiffrées en dollars que votre équipe peut exécuter sans embaucher un spécialiste FinOps dédié.
Indicateurs clés
Les chiffres en un coup d’œil.
Le défi
25 comptes, trois fournisseurs, aucune marge de manœuvre pour agir.
Des années de croissance du produit ont laissé à l’organisation d’ingénierie 25 comptes cloud répartis sur trois fournisseurs et trois unités d’affaires, dont une unité hébergeant les clients dont la facture cloud se répercute directement sur le CMV. Personne ne détenait les coûts de bout en bout, et l’équipe DevOps n’avait aucune marge de manœuvre pour un travail d’optimisation en plus des livraisons.
Ce qu’a fait Jetscale AI
En lecture seule sur tous les fournisseurs, une feuille de route par unité d’affaires.
Connexion en lecture seule aux 25 comptes : aucun agent, aucune modification de code, aucun risque pour la production.
Découverte et cartographie automatisées de 2 515 ressources, organisées par unité d’affaires afin de pouvoir enfin séparer le CMV des dépenses internes.
Une analyse pilotée par IA a produit 896 recommandations priorisées (redimensionnement, cycle de vie du stockage, charges de travail hors production inactives et couverture des engagements), chacune avec la ressource exacte, l’action et l’impact en dollars.
Livré sous forme de deux feuilles de route d’optimisation par unité d’affaires que l’équipe pouvait exécuter de façon progressive.
Aperçu des résultats
De 25 comptes déconnectés à deux feuilles de route exécutables.
Résultats en détail
Ce que l’équipe d’ingénierie et les finances en ont retiré.
300 000 $+ par année d’économies repérées : environ 20 à 25 % des dépenses analysées à ce jour, avec une unité d’affaires complète (Azure) encore à analyser et l’optimisation de la tarification par engagement encore à venir.
Visibilité sur le CMV : le coût cloud de l’unité hébergeant les clients est désormais suivi séparément, ce qui relie directement l’optimisation à la marge brute.
~37 tonnes éq. CO2/an de potentiel estimé de réduction des émissions, en plus des économies de coûts.
Aucune perturbation pour l’ingénierie : tout a fonctionné avec un accès en lecture seule.
Détails anonymisés à la demande du client. Chiffres tirés du mandat livré, 2026.
Plus d’exemples
Découvrez un autre secteur.
Finance et assurance
Une vue chiffrée de plus de 1 M$/an d’un parc Azure de 7,5 M$ détenu par du capital-investissement, réparti sur 36 abonnements.
Lire l’exemple →Secteur public
Un déploiement souverain, dans le locataire du client, pour un fonds institutionnel de plusieurs milliards de dollars.
Lire l’exemple →Tous les exemples
Retour à l’aperçu des trois mandats, côte à côte.
Voir tous les exemples →Commencer
Découvrez ce que Jetscale trouve dans votre parc.
Connexion en lecture seule. Constats appuyés par des preuves. Facturation uniquement lorsque les économies sont réalisées.