Rapport Cast AI 2026 : 95 % de la puissance GPU payée par les entreprises est inutilisée
Paris, le 22 avril 2026 – Cast AI, plateforme leader de l’automatisation cloud, publie aujourd’hui son rapport « 2026 State of Kubernetes Optimization ». Cette analyse approfondie de l’utilisation des ressources (GPU, CPU, mémoire) au sein de clusters Kubernetes non optimisés révèle que, malgré leur coût élevé, les GPU sont largement sous-exploités. L’étude montre que les gains d’efficacité attendus de Kubernetes ne se matérialisent pas automatiquement avec la croissance des infrastructures. Cela creuse l’écart entre les factures cloud des entreprises et leur consommation réelle.
Kubernetes progresse, l’efficacité stagne
Alors que l’adoption de Kubernetes s’accélère dans tous les secteurs, l’optimisation des ressources suit la trajectoire inverse. En 2025, l’utilisation moyenne des CPU au sein des clusters n’était que de 8 %, tandis que celle de la mémoire s’élevait à 20 %.
L’IA aggrave le gaspillage des ressources
L’essor rapide de l’IA accentue le problème avec la multiplication des nœuds équipés de GPU. Pourtant, les données révèlent le même paradoxe que pour le calcul classique : l’utilisation des GPU n’a pas dépassé 5 % en moyenne sur les clusters analysés. Pour les entreprises investissant massivement dans l’IA, cela représente un surcoût majeur et souvent invisible.
Sans une véritable stratégie d’optimisation, ce gaspillage deviendra l’un des postes de dépenses les plus lourds de l’infrastructure cloud moderne.
L’ajustement ponctuel ne suffit plus
L’étude remet en cause une croyance répandue : la conviction que la configuration d’un cluster est une tâche ponctuelle effectuée lors du déploiement. Or, un ajustement des ressources (rightsizing) réalisé une fois pour toutes est inefficace. Les charges de travail fluctuent et les besoins évoluent : une configuration optimale il y a six mois est aujourd’hui dépassée.
Qu’il s’agisse du choix des instances Spot, de l’autoscaling ou de la gestion des engagements, chaque paramètre varie dans le temps et dépasse désormais les capacités de gestion manuelle à grande échelle.
« Laisser un GPU inactif coûte plusieurs dollars par heure, contre quelques centimes pour un CPU. Pourtant, 95 % de la capacité GPU reste inutilisée. Avec une hausse de 15 % du prix des instances H200, qui met fin à vingt ans de baisse constante des coûts, le problème n’est plus technique. L’optimisation autonome devient une nécessité face à une économie du Cloud moins favorable », déclare Laurent Gil, Cofondateur et président de Cast AI.
À propos du rapport
Le rapport « 2026 State of Kubernetes Optimization » repose sur l’analyse de données réelles provenant de dizaines de milliers de workloads. Il offre aux responsables infrastructures une visibilité précise sur l’origine des inefficacités et les leviers pour les corriger. Cast AI bénéficie d’une position unique sur ce marché en tant que plateforme de référence pour les organisations exploitant Kubernetes à grande échelle.
À propos de Cast AI
Cast AI est la plateforme d’automatisation de référence pour les infrastructures cloud-native et l’IA. L’entreprise a atteint le statut de licorne en janvier 2026 à la suite d’un investissement stratégique de Pacific Alliance Ventures, valorisant la société à plus d’un milliard de dollars. Cast AI bénéficie de la confiance de leaders mondiaux tels que BMW, Cisco, FICO, HuggingFace et Swisscom pour garantir la fiabilité et la performance de leurs applications critiques à grande échelle.
