Qu'est-ce que le Cloud Computing ?

Le Cloud Computing est un modèle de mise à disposition de ressources informatiques — puissance de calcul, stockage, bases de données, réseau, logiciels — via Internet, à la demande et avec un paiement à l'usage. Au lieu d'acheter et de gérer des serveurs physiques dans un datacenter, les entreprises louent ces ressources auprès de fournisseurs cloud qui se chargent de l'infrastructure, de la maintenance et de la sécurité.

Les trois modèles de service

Le cloud se décline en trois modèles de service, chacun offrant un niveau d'abstraction croissant :

IaaS (Infrastructure as a Service) — Le fournisseur met à disposition l'infrastructure brute : serveurs virtuels, stockage, réseau. L'entreprise garde le contrôle sur le système d'exploitation, les middlewares et les applications. Exemple : une machine virtuelle EC2 sur AWS ou une VM sur Azure. C'est le modèle le plus flexible mais aussi celui qui demande le plus de compétences techniques.

PaaS (Platform as a Service) — Le fournisseur gère l'infrastructure et la plateforme d'exécution. L'entreprise se concentre sur le développement et le déploiement de ses applications, sans se soucier des mises à jour de l'OS ou du dimensionnement des serveurs. Exemples : Google App Engine, Azure App Service, Heroku.

SaaS (Software as a Service) — L'application est entièrement gérée par le fournisseur et accessible via un navigateur web. L'entreprise utilise le logiciel sans rien gérer de l'infrastructure. Exemples : Google Workspace, Salesforce, Slack, Notion. C'est le modèle le plus répandu : la plupart des entreprises utilisent du SaaS quotidiennement sans même le considérer comme du "cloud".

Les trois principaux fournisseurs

Le marché du cloud public est dominé par trois hyperscalers qui concentrent plus de 65 % des parts de marché :

AWS (Amazon Web Services) — Leader historique avec environ 31 % de parts de marché en 2024. Le catalogue de services le plus étendu (200+), une communauté massive et une avance en maturité. Choix fréquent des startups et des entreprises tech-first.

Microsoft Azure — Deuxième acteur (environ 25 %). Privilégié dans les environnements Microsoft (Active Directory, Office 365, .NET) et les grandes entreprises déjà clientes de l'écosystème Microsoft. Fort en IA grâce au partenariat avec OpenAI.

Google Cloud Platform (GCP) — Troisième (environ 11 %). Reconnu pour l'excellence de ses services data et analytics (BigQuery est une référence en data warehousing), ses capacités en IA/ML (Vertex AI) et son expertise en Kubernetes (créé par Google).

Le cloud comme fondation des data platforms

Le cloud a transformé la façon dont les entreprises construisent leurs data platforms. Avant le cloud, monter une infrastructure data nécessitait des mois et des investissements lourds. Aujourd'hui, une équipe peut provisionner un data warehouse, des pipelines de données et des outils de machine learning en quelques heures.

Les services managés cloud permettent de déployer des clusters Spark sans gérer les serveurs (EMR sur AWS, Dataproc sur GCP), d'entraîner des modèles de ML à grande échelle (SageMaker, Vertex AI), de stocker des données à coût réduit dans des data lakes (S3, GCS), et d'exécuter des workflows MLOps complets sans infrastructure dédiée.

Le Modern Data Stack repose entièrement sur le cloud : des outils comme Snowflake, Databricks, dbt Cloud et Fivetran fonctionnent en SaaS ou PaaS, permettant aux équipes data de se concentrer sur la valeur métier plutôt que sur l'infrastructure.

Cloud souverain et enjeux de conformité

La localisation des données est un enjeu de plus en plus sensible, notamment en Europe avec le RGPD et les exigences de souveraineté numérique. Les trois hyperscalers américains sont soumis au CLOUD Act, qui permet aux autorités américaines d'accéder aux données stockées par des entreprises américaines, même si les serveurs sont en Europe.

En réponse, des initiatives de cloud souverain émergent : S3NS (Thales + Google), Bleu (Orange/Capgemini + Microsoft), et des acteurs européens comme OVHcloud et Scaleway. L'enjeu d'IA souveraine est directement lié : entraîner et déployer des modèles d'IA sur des infrastructures non soumises à des juridictions extra-européennes.

Le FinOps : maîtriser les coûts

Le passage au cloud remplace les dépenses d'investissement (CAPEX) par des dépenses opérationnelles (OPEX), ce qui apporte de la flexibilité mais complique la prévisibilité budgétaire. Le FinOps est la discipline qui vise à optimiser les dépenses cloud en temps réel, en responsabilisant chaque équipe sur sa consommation. Sans gouvernance FinOps, les factures cloud peuvent rapidement dépasser les prévisions.