Vous êtes face à l’une des décisions stratégiques les plus importantes des prochaines années : quels composants IA allez-vous développer en interne et lesquels allez-vous acheter ?
Votre réponse aura un impact sur des millions d’euros, des années de développement et, au final, sur votre avantage concurrentiel. Pourtant, la plupart des entreprises tranchent cette question à l’intuition – une erreur coûteuse.
On constate en effet : les entreprises qui arbitrent systématiquement entre développement interne et achat concrétisent plus vite leurs projets IA et avec des coûts totaux moindres.
La décision est complexe, car l’IA n’est pas une technologie monolithique. Un chatbot pour le support client implique tout autre chose qu’un système de machine learning pour optimiser votre production.
Cet article vous propose une base décisionnelle – structurée, pragmatique, sans jargon marketing.
Que signifie Make or Buy pour les composants IA ?
Dans le contexte de l’IA, Make or Buy va bien au-delà de la classique question « développement interne ou achat ».
Pour les systèmes IA, vous choisissez à différents niveaux d’architecture : le foundation model, la logique applicative, l’infrastructure de données et l’interface utilisateur.
Les quatre niveaux de décision
Foundation Models : La décision est en général évidente : vous achetez. Qu’il s’agisse de GPT-4, Claude ou Gemini, entraîner vos propres large language models coûte des millions – cela n’a pas de sens pour la plupart des entreprises.
Logique applicative : Le cœur de votre solution IA. C’est ici que se joue la différence entre des workflows standards ou une véritable différenciation concurrentielle.
Infrastructure de données : Bases vectorielles, pipelines ETL, systèmes de monitoring : souvent sous-estimés, mais déterminants pour la scalabilité et la performance.
Interface utilisateur : Les interfaces de chat foisonnent. Mais des masques de saisie réellement adaptés à votre workflow restent rares.
L’hybride comme norme
Dans la pratique, un choix purement Make ou Buy est rarement optimal. Les entreprises performantes combinent habilement les deux.
Elles s’appuient sur des API externes pour les fonctionnalités IA de base, mais développent en interne la logique applicative propre à leur métier. Résultat : accélération du time-to-market sans sacrifier la différenciation.
Attention cependant à l’effet d’hubris : beaucoup surestiment leurs compétences et sous-estiment la complexité. Un simple wrapper de ChatGPT ne fait pas une stratégie IA !
Facteurs techniques de décision en détail
Infrastructure IT existante
Votre infrastructure actuelle est le principal facteur de coût ou d’économie sur les projets IA.
Les systèmes on-premises impliquent souvent une intégration lourde. Les entreprises cloud-native peuvent, elles, scaler rapidement. Mais là encore, les systèmes hérités (legacy) ne sont pas forcément rédhibitoires pour un développement interne.
Le facteur clé : la capacité API de vos systèmes existants. Des API modernes permettent une intégration élégante : des interfaces obsolètes obligent à des solutions coûteuses.
Évaluer honnêtement les compétences internes
Avez-vous les bonnes personnes ? C’est la question décisive entre succès et échec.
Développer une IA demande plus que des compétences Python. Il faut réunir data scientists, ingénieurs ML, experts DevOps et spécialistes métier : un cocktail rare.
| Compétence | Adéquation pour Make | Alternative Buy |
|---|---|---|
| Ingénierie ML/IA | Élevée (si existante) | Développement externe |
| Expertise métier | Très élevée | Difficilement remplaçable |
| Gestion des données | Moyenne | Services Cloud |
| DevOps/MLOps | Faible | Services managés |
Un test de réalité : pouvez-vous financer une équipe IA complète, au moins deux ans ? Sinon, mieux vaut s’orienter vers des partenaires externes ou des solutions prêtes à l’emploi.
Sécurité et conformité
La protection des données n’est pas négociable – mais elle ne doit pas non plus étouffer l’innovation.
Le RGPD et les réglementations sectorielles posent un cadre clair. Les solutions cloud assurent souvent des standards de sécurité supérieurs aux systèmes internes – à condition d’être configurées correctement.
La clé : la classification des données. Quelles données peuvent transiter par des systèmes externes ? Lesquelles doivent rester en interne ? Cette distinction détermine vos choix d’architecture.
Scalabilité et performance
Les workloads IA sont imprévisibles. Un chatbot viral peut saturer votre infrastructure en quelques heures.
Les services cloud vous donnent une mise à l’échelle élastique – contre des coûts associés. Les systèmes internes offrent plus de contrôle, mais exigent une planification poussée des capacités.
Règle d’or : pour des pics de charge volatiles, les APIs cloud sont imbattables. Pour des volumes constants et élevés, posséder son système est souvent plus rentable.
Critères d’évaluation économique
Calculer correctement le coût total de possession
Les vrais coûts se cachent dans les détails que votre DAF ne verra qu’après coup.
Le coût de développement n’est que le début. Maintenance, mises à jour, conformité, monitoring, support font exploser le TCO. Sur le cloud, vous payez en continu. En interne, les coûts cachés sont souvent sous-estimés.
Exemple réaliste : un chatbot développé en interne coûte 150 000 €, mais 80 000 € annuellement pour l’exploitation et l’évolution. Au bout de trois ans, l’addition grimpe à 390 000 € – sans garantie d’évolutivité.
Objectiver le retour sur investissement
Le ROI de l’IA est mesurable, à condition de choisir les bons indicateurs.
Évitez les métriques molles du type « meilleure expérience utilisateur ». Focalisez-vous sur du concret : heures économisées, réduction des délais de traitement, hausse du taux de conversion.
Un cas concret dans l’industrie : un devis automatisé passe de 8 à 2 heures par offre. Sur 200 offres annuelles, c’est 1 200 heures gagnées. À 80 € l’heure, cela équivaut à 96 000 € d’économies annuelles.
Répartition des risques entre Make et Buy
Les deux voies comportent des risques distincts – connaissez-vous votre tolérance ?
Risques Make : Obsolescence technologique, absence de personnel clé, dépassements budgétaires, faille de sécurité. Mais : contrôle total et indépendance.
Risques Buy : Dépendance à un fournisseur, hausses tarifaires, interruptions de service, failles de confidentialité. Mais : coûts prévisibles, support professionnel.
L’idéal ? Diversifier les risques. Les fonctions critiques restent en interne, les process standards sont externalisés.
Modèles de financement et planification budgétaire
Les projets IA échouent souvent à cause d’un budget trop rigide.
Le développement interne réclame des investissements initiaux importants. Le cloud fonctionne sur abonnement. Les modèles hybrides combinent les deux approches.
Pour les ETI (entreprises de taille intermédiaire), l’approche « Start small, scale smart » est souvent la meilleure : commencez avec le cloud, capitalisez sur votre retour d’expérience et décidez de l’internalisation par la suite.
Spécificités sectorielles
Industrie et Industrie 4.0
Dans l’industrie, l’arbitrage Make or Buy dépend surtout des besoins métiers spécifiques.
L’optimisation de la production requiert une compréhension fine des processus. Les outils IA standards ne savent pas pourquoi telle machine CNC réagit différemment selon les matériaux. Ici, l’interne se justifie.
L’automatisation documentaire, en revanche, est standardisable. Devis, cahiers des charges, rapports de maintenance suivent des logiques communes, quels que soient les fabricants.
SaaS et prestataires digitaux
Les éditeurs SaaS disposent souvent du meilleur terreau pour un développement IA interne : infrastructures cloud-native, équipes agiles, culture data-driven.
Mais n’oubliez pas : votre force, c’est le produit, pas la R&D IA. Appuyez-vous sur des API pour les fonctions standards, développez uniquement ce qui vous distingue vraiment.
Conseil pratique : les A/B tests de différents services IA facilitent la décision. Qu’est-ce qui fonctionne le mieux pour votre cas d’usage spécifique : GPT-4 ou Claude ?
Entreprises de services traditionnelles
Cabinets, agences, sociétés de conseil font face à des challenges spécifiques : systèmes legacy, exigences réglementaires et direction prudente.
Ici, la démarche progressive fonctionne souvent le mieux. Commencez avec des cas d’usage restreints et bien cadrés. Un chatbot interne sur la base de connaissances de l’entreprise est moins risqué qu’un conseiller client automatisé.
Scénarios de décision issus de la pratique
Scénario 1 : Automatisation du support client
Thomas, dans l’industrie, veut automatiser le support pièces détachées. 80 % des demandes portent sur des questions standards : délai, compatibilité.
Option Make : Développement interne à base de RAG et propre base de données pièces détachées. Coût : 200 000 €, 8 mois de développement.
Option Buy : Chatbot as a Service avec intégration API. Coût : 1 500 €/mois, 4 semaines d’installation.
Recommandation : Acheter pour démarrer, développer ensuite les fonctionnalités avancées. Le chatbot collecte d’abord les questions fréquentes – un atout pour un développement interne futur.
Scénario 2 : Automatisation documentaire
Anna, éditrice SaaS, veut personnaliser automatiquement les supports d’onboarding pour chaque nouveau client.
Option Make : Moteur de templates avec LLM intégré et pipeline data client. Effort : 120 000 €, 5 mois.
Option Buy : API de génération documentaire avec templates personnalisés. Coût : 800 €/mois pour 1 000 documents.
Recommandation : Approche hybride. Templates standards via API externe, adaptation sur-mesure développée en interne.
Scénario 3 : Maintenance prédictive
Markus veut prédire les incidents sur l’infrastructure IT. Problème : 15 systèmes legacy, formats de données disparates.
Option Make : Système ML maison avec intégration sur mesure pour chaque legacy. Effort : 350 000 €, 12 mois.
Option Buy : Plateforme de monitoring avec fonctionnalités IA. Coût : 3 000 €/mois, 6 semaines d’intégration.
Recommandation : Procéder par étapes. D’abord le monitoring standard ; le sur-mesure ML pour les systèmes critiques ensuite.
Cadre pour un choix pertinent
L’arbre décisionnel Brixon
Pour des décisions structurées, il faut des frameworks rigoureux. Cette checklist sert à évaluer objectivement :
- Importance stratégique : Cette fonction IA est-elle critique pour le cœur de métier ou générique ?
- Potentiel de différenciation : Le développement interne procure-t-il un véritable avantage concurrentiel ?
- Compétences internes : Disposez-vous des ressources clés (ou pouvez-vous les acquérir rapidement) ?
- Pression temporelle : Dans quel délai devez-vous livrer ?
- Flexibilité budgétaire : Pouvez-vous supporter de hauts investissements initiaux ?
- Souveraineté des données : Les données sensibles doivent-elles rester en interne ?
- Exigences de scalabilité : Les pics de charge sont-ils prévisibles ?
Utiliser la matrice d’évaluation
Notez chaque facteur de 1 à 5. Plus de 25 points : faites en interne ; moins de 15 : optez pour l’achat ; entre les deux : hybride.
Attention cependant à l’illusion d’exactitude mathématique : ce framework sert de boussole, mais l’expérience et l’intuition restent essentielles.
Choisir le bon moment
Nombre d’entreprises décident trop tôt ou trop tard. L’instant optimal, c’est après la phase de proof of concept.
Ce n’est qu’en comprenant précisément ce que doit faire votre solution IA que vous pouvez arbitrer justement entre Make et Buy. L’analyse théorique seule mène souvent sur de fausses pistes.
Conclusion et recommandations d’action
La décision Make or Buy en IA est plus complexe que pour un logiciel classique – mais elle peut être abordée de façon méthodique.
Les entreprises performantes raisonnent par étapes : elles commencent avec le cloud, capitalisent sur l’expérience et internalisent ensuite les briques stratégiques.
Cette approche minimise les risques et maximise l’apprentissage. Vous évitez la dépendance au fournisseur comme la tentation du tout-faire soi-même.
Votre prochaine étape : identifiez un cas d’usage concret et appliquez le cadre décisionnel. Consultez des experts si besoin – mais gardez la décision en main.
L’IA est trop importante pour votre activité pour laisser la décision au hasard.
Questions fréquentes
Quand une entreprise de taille moyenne devrait-elle développer elle-même ses composants IA ?
Le développement interne s’impose quand trois conditions sont réunies : la fonction IA est critique pour le business, l’équipe dispose des compétences requises et l’application apporte un réel avantage concurrentiel. Pour des besoins standards comme les chatbots ou le traitement documentaire, le cloud reste le plus efficient.
Quels sont les coûts cachés d’un développement IA interne ?
Comptez sur 60 à 80 % du coût de développement initial par an pour la maintenance, les mises à jour et l’exploitation. Un système développé pour 150 000 € nécessite chaque année 90 000 à 120 000 € de fonctionnement – hors nouvelles fonctionnalités majeures.
Quelles compétences IA une entreprise doit-elle réunir pour développer en interne ?
Une équipe IA complète réunit data scientists, ingénieurs ML, experts DevOps et spécialistes métier. Au minimum quatre personnes à temps plein pendant deux ans – soit un budget salarial estimé entre 800 000 et 1 200 000 €. Une équipe plus réduite peut développer des briques spécifiques, mais pas des systèmes IA complets.
Les services IA dans le cloud sont-ils conformes au RGPD ?
Oui, si vous effectuez la bonne configuration. Veillez à l’hébergement UE, aux contrats de traitement et à la conformité RGPD explicite du prestataire. Beaucoup de services cloud offrent une sécurité supérieure à l’interne ; la clé reste une implémentation rigoureuse.
Comment évaluer objectivement le ROI d’un projet IA ?
Concentrez-vous sur les indicateurs mesurables : heures de travail économisées, délais réduits, taux de conversion augmenté. Évitez les critères flous comme « amélioration de l’expérience utilisateur ». Un retour sur investissement réaliste pour l’IA s’étale sur 18 à 36 mois.
Quelle est la meilleure porte d’entrée vers l’IA pour une entreprise traditionnelle ?
Démarrez avec un cas d’usage restreint et peu risqué : chatbot interne pour le knowledge management ou génération automatique de documents. Utilisez des services cloud pour le proof of concept, puis capitalisez sur ce retour avant d’engager de gros investissements.
