Témoignage client · Logiciels et IA
896 mesures d’économie dans 25 comptes infonuagiques — en moins de trois semaines, en lecture seule
Une entreprise SaaS de plateforme de données soutenue par du capital-risque, qui compte environ 110 personnes et dont le siège social est à Montréal, exploite des charges de production sur AWS, Google Cloud et Azure pour trois unités opérationnelles.
Entreprise SaaS soutenue par du capital-risqueAWS · Google Cloud · AzureMontréal
Pourquoi les logiciels et l’IA
Les marges SaaS dépendent directement du coût d’infrastructure par client.
Les comptes qui hébergent les charges de travail des clients entrent directement dans le coût des ventes. Des années de croissance des produits et des unités opérationnelles gérées indépendamment ont créé une dispersion infonuagique entre les fournisseurs, sans laisser aux équipes d’ingénierie le temps de la démêler sans ralentir les livraisons. Jetscale se connecte en lecture seule à chaque compte et unité opérationnelle, sépare automatiquement le coût des ventes des dépenses internes et livre des recommandations priorisées et chiffrées en dollars que votre équipe peut exécuter sans embaucher une ressource FinOps attitrée.
Indicateurs clés
Les chiffres en un coup d’œil.
Le défi
25 comptes, trois fournisseurs, aucun temps disponible pour régler le problème.
Des années de croissance des produits ont laissé à l’organisation d’ingénierie 25 comptes infonuagiques répartis entre trois fournisseurs et trois unités opérationnelles — dont une unité d’hébergement client dont la facture infonuagique entre directement dans le coût des ventes. Personne n’était responsable des coûts de bout en bout, et l’équipe DevOps n’avait aucune capacité pour ajouter l’optimisation à ses tâches de livraison.
Ce que Jetscale AI a fait
En lecture seule chez chaque fournisseur, avec une feuille de route par unité opérationnelle.
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 opérationnelle afin de distinguer enfin le coût des ventes des dépenses internes.
L’analyse pilotée par l’IA a produit 896 recommandations priorisées — redimensionnement, cycle de vie du stockage, charges hors production inactives et couverture par engagement — chacune précisant la ressource, l’action et l’incidence en dollars.
Livraison de deux feuilles de route d’optimisation, une par unité opérationnelle que l’équipe pouvait exécuter progressivement.
Aperçu des résultats
De 25 comptes déconnectés à deux feuilles de route exécutables.
Résultats détaillés
Ce que les équipes d’ingénierie et des finances en ont retiré.
Plus de 300 k$ d’économies annuelles relevées — environ 20–25 % des dépenses analysées à ce jour, avec une unité opérationnelle entière (Azure) encore à analyser et l’optimisation de la tarification avec engagement encore à venir.
Visibilité du coût des ventes: le coût infonuagique de l’unité d’hébergement client est maintenant suivi séparément, ce qui relie directement l’optimisation à la marge brute.
Environ 37 tonnes de CO2e/an de potentiel estimé de réduction des émissions, en plus des économies de coûts.
Aucune perturbation pour l’ingénierie: tout s’est déroulé avec un accès en lecture seule.
Détails anonymisés à la demande du client. Chiffres tirés du mandat livré, 2026.
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Connexion en lecture seule. Constats étayés par des preuves. Facturation seulement lorsque les économies se concrétisent.