Témoignage client · Secteur public
L’optimisation infonuagique qui ne quitte jamais l’environnement client — pour un fonds institutionnel québécois de plusieurs milliards de dollars
Un fonds d’investissement institutionnel québécois qui gère plusieurs milliards de dollars et compte environ 300 employés exploite son environnement Azure selon de strictes exigences de résidence des données.
Fonds institutionnel réglementéMicrosoft AzureDéploiement entièrement dans l’environnement client
Pourquoi le secteur public
La résidence des données n’est pas une préférence ici : c’est la contrainte autour de laquelle tout le reste est conçu.
Les organisations du secteur public et les autres organisations réglementées font face au même gaspillage infonuagique que les entreprises privées, avec en plus une exigence stricte que la plupart des outils d’optimisation SaaS ne peuvent satisfaire : les données ne quittent presque jamais l’environnement client. Les cadres de gouvernance comme la Loi 25 du Québec ou une surveillance de type BSIF ne sont pas des exceptions de politique à négocier; l’architecture les respecte ou non. Jetscale fonctionne comme une instance souveraine dédiée, déployée dans l’infrastructure du client : chaque découverte, analyse et rapport reste dans cet environnement. Le cas ci-dessous provient d’un grand fonds institutionnel réglementé soumis exactement à 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 de résidence des données.
Indicateurs clés
Les chiffres en un coup d’œil.
Le défi
Une contrainte stricte de résidence des données, sans fonction de gestion des coûts 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 constituait une contrainte stricte, pas une préférence. Parallèlement, son environnement Azure — plus de 100 machines virtuelles, près de 300 disques gérés et une forte utilisation du stockage — s’était développé sans fonction de gestion des coûts attitrée, et les environnements hors production fonctionnaient en tout temps.
Ce que Jetscale AI a fait
L’architecture satisfait aux exigences de conformité, sans exception de politique.
Déploiement d’une instance souveraine dédiée de Jetscale AI: toute la découverte, l’analyse et la production de rapports s’exécutent dans l’infrastructure contrôlée par le client; rien ne quitte son environnement. L’architecture satisfait aux exigences de résidence des données et de gouvernance de type Loi 25 ou BSIF, sans exception de politique.
Découverte complète des abonnements de production, de préproduction et de développement avec ingestion quotidienne des coûts au niveau de chaque ligne de facturation.
Livraison d’une feuille de route d’optimisation priorisée ainsi que d’une analyse consacrée aux instances réservées et aux plans d’économies du parc de machines virtuelles.
Surveillance continue de la gouvernance — écarts de configuration et détection d’anomalies dans les dépenses quotidiennes, y compris un pic de coûts sur une journée que l’équipe n’avait pas remarqué.
Aperçu des résultats
Un environnement chiffré et gouverné, sans qu’un seul octet quitte l’environnement client.
Résultats détaillés
Ce que les équipes de gouvernance et de finance du fonds en ont retiré.
Économies au prix courant grâce à l’optimisation des ressources dans 411 recommandations, auxquelles s’ajoutent de 30 à 47 k$/an grâce à la tarification avec engagement pour le parc de machines virtuelles de préproduction et de développement.
Le stockage a été désigné comme la principale source de gaspillage (2,3 disques gérés par machine virtuelle; des centaines de mesures touchant les disques et les comptes de stockage) — un constat invisible dans la vue standard de la facture Azure.
Les environnements hors production actifs en tout temps représentaient environ 14 % des dépenses totales — une possibilité directe de planification des horaires.
Environ 5 tonnes de CO2e/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 actuelle de la plateforme, 2026.
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