Publié le 2025-11-06 11:15:00. Les fournisseurs de services cloud, axés sur les besoins des entreprises, négligent les exigences spécifiques des chercheurs. Ces derniers se retrouvent ainsi confrontés à des coûts prohibitifs et à une indisponibilité des ressources, freinant leurs avancées scientifiques malgré des budgets serrés.
- Les modèles économiques des plateformes cloud, conçus pour le monde de l’entreprise, ne correspondent pas aux schémas d’utilisation des scientifiques.
- Les chercheurs doivent faire face à des coûts imprévus et à des retards dans l’accès aux ressources informatiques nécessaires à leurs simulations.
- Une meilleure collaboration entre les fournisseurs de cloud et la communauté scientifique est nécessaire pour élaborer des modèles financiers adaptés à la recherche.
Dans de nombreux domaines scientifiques, de la bioinformatique à l’astrophysique, la modélisation informatique de pointe est devenue indispensable. Or, selon une étude menée par Vanessa Sochat et Daniel Milroy, chercheurs postdoctoraux en informatique au Lawrence Livermore National Laboratory, les structures commerciales des géants du cloud entrent en contradiction avec la manière dont les projets scientifiques consomment des ressources informatiques.
« Les modèles commerciaux standards, fondés sur une utilisation continue et des remises à long terme, ne conviennent pas aux analyses scientifiques, qui sont souvent ponctuelles et intensives, mais espacées », expliquent les chercheurs dans un document publié sur arXiv. Un chercheur peut ainsi avoir besoin ponctuellement d’un cluster disposant de matériel spécialisé et de haute performance pour exécuter une simulation complexe.
« Pour les simulations scientifiques de grande envergure, le recours à des instances préemptives, bien que potentiellement moins coûteuses, devient risqué », ajoutent-ils. En effet, l’échec d’une seule instance peut compromettre l’intégralité d’une simulation, notamment à cause de la rigidité des protocoles de communication inter-processus (MPI – Message Passing Interface).
Les institutions qui abritent des projets scientifiques manquent souvent de stratégies leur permettant de négocier de meilleurs tarifs auprès des fournisseurs de cloud. Si les entreprises peuvent réinvestir leurs revenus dans l’achat continu de ressources cloud, les projets de recherche, dont le financement est plus aléatoire, sont souvent tributaires des budgets globaux. Les chercheurs, financés par des subventions, achètent des ressources pour des projets spécifiques mais ne peuvent généralement pas garantir des achats récurrents ni influencer significativement les politiques d’achat de leurs institutions en matière d’infrastructure informatique.
Même la promesse d’élasticité et de ressources « à la demande » du cloud peut s’avérer décevante. Les chercheurs peuvent se retrouver dans l’incapacité d’accéder aux ressources de calcul nécessaires au moment crucial. « Lors d’une récente étude de performance, le simple fait de ne pas pouvoir obtenir le nombre minimum de ressources requises a engendré une dépense de 4 000 dollars en attente de nœuds qui n’ont jamais été alloués. Le fait que les fournisseurs facturent des ressources inutilisées n’est pas intentionnel, mais découle d’une faille dans les modèles de coûts et d’allocation », précise le document.
Face à cette situation, les chercheurs appellent à une collaboration accrue entre les fournisseurs de cloud et la communauté scientifique. L’objectif est de développer des modèles économiques qui bénéficient à la fois à la rentabilité des entreprises et à la progression de la recherche. « Si le cloud pouvait offrir des garanties plus solides quant au moment où les travaux peuvent être exécutés, les scientifiques pourraient mieux planifier l’utilisation de ces ressources futures. Nous devons plaider pour des modèles de coûts intégrés, qui répondent aux besoins du marché sans compromettre la découverte scientifique », concluent les auteurs de l’étude.