Acheter, adapter ou développer : comment choisir la bonne solution IA pour votre entreprise ?

Face à la multiplication des solutions d'intelligence artificielle, les entreprises doivent faire des choix technologiques de plus en plus structurants. Faut-il privilégier une solution existante, l'adapter à ses besoins ou développer ses propres outils ? La réponse dépend autant des objectifs d'affaires que de la maturité technologique de l'organisation.

Une décision qui va bien au-delà de la technologie

L'offre en intelligence artificielle évolue rapidement. Des outils comme Microsoft Copilot, ChatGPT Enterprise et de nombreuses plateformes spécialisées permettent désormais aux entreprises d'accéder à des capacités qui, il y a quelques années à peine, auraient nécessité des développements importants.

Parallèlement, les progrès des modèles d'IA et des plateformes de développement facilitent la création de solutions personnalisées, capables de répondre à des besoins très spécifiques.

Pour les dirigeants, cette abondance de possibilités soulève une question stratégique : quelle approche privilégier pour obtenir les meilleurs résultats, sans multiplier inutilement les coûts et la complexité ?

Trois grandes options se présentent : acheter une solution existante, adapter une technologie disponible ou développer une solution sur mesure.

Chacune comporte ses avantages, ses limites et ses exigences.

1. Acheter une solution existante : privilégier la rapidité et la simplicité

Pour de nombreuses organisations, l'achat d'une solution disponible sur le marché constitue le point de départ le plus pertinent.

Les plateformes commerciales proposent aujourd'hui des fonctionnalités avancées de rédaction, d'analyse documentaire, d'assistance aux employés et d'automatisation.

Leurs principaux avantages sont la rapidité de mise en œuvre, l'accès à une infrastructure déjà développée et la prise en charge d'une partie importante de la maintenance technologique par le fournisseur.

Cette approche convient particulièrement aux besoins relativement standards, partagés par un grand nombre d'entreprises.

Elle comporte néanmoins certaines limites.

Les fonctionnalités sont déterminées par l'éditeur, les possibilités de personnalisation peuvent être restreintes et l'entreprise demeure dépendante des évolutions du produit, de ses conditions commerciales et de sa tarification.

Il faut également considérer les coûts récurrents des licences, qui peuvent devenir significatifs lorsque la solution est déployée auprès de centaines d'employés.

Une solution existante est souvent le meilleur choix lorsque le besoin est commun et que la différenciation technologique n'apporte pas de valeur particulière à l'entreprise.

2. Adapter une solution existante : trouver le juste équilibre

Entre l'achat d'un produit standard et le développement entièrement sur mesure, il existe une troisième voie particulièrement intéressante : l'adaptation.

Elle consiste à s'appuyer sur des technologies déjà disponibles pour créer une solution qui répond plus précisément aux processus de l'organisation.

Par exemple, une entreprise peut connecter un assistant IA à sa documentation interne, à ses procédures ou à son système de gestion pour permettre aux employés d'accéder plus facilement à l'information.

Elle peut également développer des agents IA à partir de plateformes existantes afin d'automatiser certaines étapes de ses processus.

Cette approche permet de bénéficier de la puissance des technologies du marché tout en conservant une certaine flexibilité.

Elle peut aussi limiter le temps de développement et réduire les investissements initiaux par rapport à une solution entièrement personnalisée.

Cependant, adapter ne signifie pas simplement configurer quelques paramètres. Dès qu'une solution interagit avec des données sensibles, plusieurs applications ou des processus critiques, des compétences techniques spécialisées deviennent nécessaires.

L'adaptation constitue souvent un compromis intéressant entre rapidité de déploiement, personnalisation et maîtrise des coûts.

3. Développer sur mesure : une option stratégique, mais exigeante

Certaines organisations possèdent des besoins trop spécifiques pour être satisfaits par les solutions existantes.

C'est notamment le cas lorsqu'un processus constitue un avantage concurrentiel, repose sur des règles métiers particulières ou nécessite une intégration poussée à plusieurs systèmes internes.

Le développement sur mesure offre alors un niveau de contrôle et de personnalisation beaucoup plus important.

L'entreprise peut définir précisément les fonctionnalités, l'expérience utilisateur, les intégrations et les mécanismes de gouvernance.

Mais cette liberté s'accompagne de responsabilités.

Concevoir une solution IA nécessite des compétences en développement logiciel, en architecture, en ingénierie des données, en sécurité et en intelligence artificielle.

Surtout, le développement ne représente qu'une partie de l'investissement.

Une fois la solution déployée, il faudra continuer à la faire évoluer, surveiller ses performances, corriger les problèmes, gérer les mises à jour technologiques et maintenir les mécanismes de sécurité.

La véritable question n'est donc pas seulement de savoir si l'entreprise est capable de développer une solution IA, mais si elle possède les moyens de la faire vivre sur plusieurs années.

4. La maturité technologique interne: un critère trop souvent sous-estimé

La maturité technologique interne devrait occuper une place centrale dans toute décision d'investissement en IA.

Deux entreprises ayant des besoins comparables peuvent avoir intérêt à choisir des approches complètement différentes selon leurs capacités internes.

Une organisation disposant d'une équipe technologique expérimentée, d'une architecture solide, de données bien structurées et de pratiques de développement établies pourra envisager plus facilement une solution personnalisée.

À l'inverse, une entreprise dont les ressources TI sont principalement mobilisées par le soutien aux opérations quotidiennes devra évaluer beaucoup plus attentivement les responsabilités qu'implique un développement interne.

Avant de choisir, plusieurs dimensions méritent d'être examinées :

• Les compétences : l'organisation dispose-t-elle de développeurs, d'architectes et de spécialistes capables de concevoir et de maintenir des applications intégrant l'IA ?

• La capacité : ces ressources ont-elles réellement du temps à consacrer au projet, au-delà de leurs responsabilités actuelles ?

• La continuité : que se passe-t-il si les personnes clés quittent l'organisation ?

• Les infrastructures : les systèmes, les données et les pratiques de sécurité permettent-ils d'intégrer la solution de façon fiable ?

• La gouvernance : qui sera responsable de la performance, de la sécurité et de l'évolution de la solution après son déploiement ?

  
  

La dépendance à une ou deux personnes représente notamment un risque important pour les organisations qui développent leurs propres outils.

Un projet peut être livré avec succès par une petite équipe, mais devenir difficile à maintenir lorsque les personnes qui maîtrisent son architecture ne sont plus disponibles.

Il ne suffit donc pas de réunir les compétences nécessaires au développement initial. Il faut pouvoir compter sur une capacité technologique solide et durable.

Cela ne signifie pas qu'une entreprise moins mature doit renoncer aux solutions personnalisées. Elle peut choisir de s'appuyer sur un partenaire externe disposant des compétences nécessaires, tout en prévoyant les mécanismes de documentation, de transfert de connaissances et de soutien à long terme.

5. Comparer le coût total, pas seulement l'investissement initial

Le coût constitue naturellement un facteur déterminant. Mais les comparaisons se limitent trop souvent au prix d'achat des licences ou au budget de développement.

Pour prendre une décision éclairée, il faut considérer le coût total de possession sur plusieurs années.

Dans le cas d'une solution commerciale, cela comprend les licences, l'intégration, la formation, le soutien et les éventuelles personnalisations.

Pour une solution développée sur mesure, il faut ajouter les coûts de conception, d'hébergement, d'utilisation des modèles IA, de surveillance, de maintenance, de sécurité et d'évolution.

Une solution développée à l'interne peut sembler économique lorsqu'on ne considère que le temps de programmation initial. Elle peut devenir beaucoup plus coûteuse lorsque les efforts nécessaires pour l'exploiter durablement sont pris en compte.

Inversement, une solution commerciale dont les licences sont peu coûteuses au départ peut représenter un investissement important à grande échelle.

La bonne comparaison doit donc intégrer à la fois les coûts, les bénéfices attendus et les risques opérationnels.

6. Une décision qui doit partir des besoins d'affaires

Il n'existe pas de réponse universelle à la question d'acheter, d'adapter ou de développer.

Le bon choix repose sur l'analyse de plusieurs facteurs : la nature du besoin, son importance stratégique, les capacités internes, les contraintes technologiques, les risques et les bénéfices attendus.

Quelques principes peuvent néanmoins guider la réflexion :

Acheter lorsque le besoin est standard, que la solution répond adéquatement aux exigences et que la rapidité de déploiement constitue une priorité.

Adapter lorsqu'une technologie existante peut répondre au besoin moyennant certaines intégrations ou personnalisations.

Développer lorsque le besoin est suffisamment distinctif ou stratégique pour justifier un investissement spécifique, et qu'une capacité durable de développement et d'exploitation peut être assurée.

Ces approches ne sont d'ailleurs pas mutuellement exclusives. Une même entreprise peut utiliser des outils commerciaux pour la productivité de ses employés, adapter certaines plateformes pour ses opérations et développer une solution sur mesure pour un processus stratégique.

L'enjeu n'est pas de privilégier systématiquement une approche, mais de déterminer où chacune crée le plus de valeur.

Faire les bons choix, avec les bonnes expertises

Les investissements en intelligence artificielle engagent les organisations bien au-delà du choix d'un fournisseur ou d'une technologie.

Ils influencent les processus, les compétences internes, les coûts opérationnels et la capacité de l'entreprise à évoluer.

Une décision pertinente aujourd'hui doit également demeurer soutenable dans les années à venir.

Chez Alnixia, nous accompagnons les entreprises dans l'ensemble de ces réflexions et de ces décisions.

De l'évaluation de la maturité technologique à l'identification des occasions d'affaires, nous aidons nos clients à déterminer s'il est préférable d'acheter, d'adapter ou de développer une solution d'intelligence artificielle.

Notre expertise couvre également la sélection et l'intégration de technologies existantes, la conception et le développement d'Agents IA, ainsi que la gouvernance et l'accompagnement au changement.

Notre approche est indépendante des solutions technologiques : nous privilégions celle qui répond réellement aux besoins, aux capacités et aux ambitions de chaque organisation.

L'objectif n'est pas de développer davantage de technologie. C'est de faire les bons investissements pour créer une valeur durable.