Un moteur FinOps déterministe, des livrables lisibles par une direction
Le moteur calcule ; les consultants et l'agent expliquent, classent, rédigent et conversent. Aucun chiffre n'est inventé : tout vient de vos données de facturation, d'inventaire et de métriques, lues en lecture seule.
Les capacités du moteur, les mêmes pour Azure, AWS et GCP
Où va l'argent
Coût par service, environnement, application, souscription, management group, projet ou compte, en vue facturée et en vue amortie, sur des mois calendaires complets.
Variations expliquées
D'un mois à l'autre, du mois en cours contre les mêmes jours du mois précédent, d'un jour à l'autre : chaque euro de variation est rattaché à une ressource et à une cause (nouveau projet, croissance, prix, optimisation, suppression, calendrier).
Catalogue de règles
Start & Stop, right-sizing confirmé par les métriques, disques et snapshots, sauvegarde, engagements, services gérés, coûts IA. Une règle, un fichier SQL, un test ; jamais de logique cachée dans un connecteur.
Recommandations complètes
Chaque recommandation porte ses preuves, sa justification, ses limites, ses prérequis, son risque, son impact sur les engagements, son propriétaire et son statut (candidate, publiée, mise en œuvre, vérifiée).
Plan d'achat d'engagements
Réservations, savings plans et CUD : quantité, famille, région, scope et terme pour la cible de couverture que vous choisissez, avec la part inutilisée évitée et l'alternative savings plan.
Allocation et refacturation
Dimensions métier, tagging virtuel (règles si / alors) et règles de chargeback configurées par client ; les tags natifs sont une entrée, pas le modèle.
Livrables et DataViz
Classeur Excel détaillé, synthèse PDF, brief quotidien, et site DataViz interactif (français et anglais, thème clair ou sombre) consommant les mêmes tables, derrière une authentification par mot de passe ou SSO.
Agent et API
Un serveur MCP et un agent planifié répondent aux questions sur les mêmes données, rédigent les synthèses et classent les anomalies ; l'agent n'invente jamais un chiffre que le moteur n'a pas calculé.
Coûts IA
Suivi des dépenses OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI et passerelles LLM par équipe et par client, avec refacturation : le module dédié aux ESN, agences et éditeurs.
Le site DataViz sur un parc de démonstration
Données synthétiques « Demo Corp » : synthèse, où va l'argent, potentiel par horizon, réservations et Start & Stop, showback, plan d'achat d'engagements, variations expliquées. Chaque graphique a sa vue tableau ; thème clair ou sombre ; version anglaise.
Chez nous ou chez vous, toujours en lecture seule
- Aucun droit d'écriture ni d'administration sur vos ressources, jamais
- Secrets fournis par variables d'environnement ou coffre, jamais stockés dans les livrables
- Données par client dans des fichiers Parquet, requêtées par DuckDB ; aucun serveur de base de données à opérer
- Portail avec comptes nominatifs et SSO OpenID Connect ; cloisonnement strict entre clients
- Démonstrations publiques uniquement sur des données synthétiques ou anonymisées
Ce que le moteur lit aujourd'hui
Azure
- Usage details et exports FOCUS (coût facturé et amorti)
- Resource Graph : inventaire, management groups, tags
- Monitor : métriques VM et disques
- Advisor et réservations
AWS
- Data Exports CUR 2.0 (réservations et savings plans amortis)
- Inventaire des comptes et ressources
- CloudWatch et Compute Optimizer
- Cost Optimization Hub en contrôle
GCP
- Export de facturation détaillé BigQuery
- Inventaire dérivé par projet
- Recommender et métriques
- Committed use discounts par projet
Voir le moteur tourner sur vos données
Une démonstration sur un périmètre réel se cadre en un échange et se livre en quelques jours, en lecture seule.