Chaque entreprise qui envisage l'IA finit par se poser la même question : faut-il construire en interne, acheter une solution toute faite ou faire appel à un partenaire pour construire quelque chose de sur mesure ?
La réponse n'est pas toujours évidente, et se tromper coûte cher. Construire en interne quand il fallait acheter gaspille des mois de temps d'ingénierie. Acheter du standard quand il faut du sur mesure signifie se contenter d'une solution qui ne convient pas vraiment. Et choisir le mauvais partenaire est sans doute pire que l'une ou l'autre option.
Voici un cadre pratique pour prendre cette décision, basé sur ce que nous avons vu fonctionner — et échouer — sur des dizaines de projets IA dans des entreprises mid-market européennes.
Option 1 : Construire en interne
Quand ça marche : Vous avez une équipe d'ingénierie existante avec de l'expérience en ML, un avantage unique sur les données qui est au cœur de votre activité, et la patience d'investir 12 à 18 mois avant de voir des résultats en production.
Quand ça échoue : Vous recrutez votre premier ingénieur ML pour « s'occuper de l'IA ». Cette personne passera six mois à comprendre vos processus métier, trois mois à expérimenter, puis partira pour une entreprise qui paie 40 % de plus. Retour à la case départ.
Le coût caché de la construction en interne n'est pas les salaires — c'est le coût d'opportunité. Chaque mois que votre équipe d'ingénierie passe sur l'infrastructure IA est un mois qu'elle ne passe pas sur votre produit principal. Pour les entreprises où l'IA est le produit principal, c'est logique. Pour les entreprises où l'IA est un outil pour améliorer les opérations, ça ne l'est généralement pas.
Coût réaliste pour le mid-market européen : 200 à 500 K€/an en salaires seuls (2-3 spécialistes), plus 6 à 12 mois avant le premier déploiement en production. Investissement total première année : 300 à 700 K€ avec des résultats incertains.
Option 2 : Acheter du standard
Quand ça marche : Votre besoin est suffisamment générique pour qu'un produit existe déjà. Classification d'emails, chatbots basiques, OCR documentaire standard, transcription de réunions. Si des milliers d'autres entreprises ont le même besoin, quelqu'un a probablement construit un SaaS pour ça.
Quand ça échoue : Vos processus sont spécifiques à votre secteur ou à votre entreprise. Un outil générique couvre 80 % du cas d'usage, mais les 20 % restants — la partie qui différencie vraiment votre activité — ne sont pas couverts. Vous finissez par payer un logiciel que votre équipe contourne plutôt qu'elle n'utilise.
L'autre mode d'échec est l'intégration. Les outils SaaS doivent se connecter à vos systèmes existants : votre CRM, votre ERP, votre système de gestion documentaire. Si ces intégrations n'existent pas ou sont mal documentées, vous avez acheté une île qui ne se connecte pas au continent.
Coût réaliste : 500 à 5 000 €/mois par outil. Faible investissement initial, mais les coûts s'accumulent quand vous avez besoin de plusieurs outils, et vous êtes lié à la roadmap et à la tarification de quelqu'un d'autre.
Option 3 : S'associer à un spécialiste
Quand ça marche : Vous avez besoin d'une solution sur mesure qui s'intègre profondément à vos processus métier, mais vous ne voulez pas construire et maintenir une équipe IA interne. Vous avez des processus clairs qui peuvent être documentés et améliorés. Vous voulez des résultats en semaines, pas en années.
Quand ça échoue : Vous choisissez un partenaire qui ne comprend pas votre secteur, livre un beau proof-of-concept qui s'effondre en production, ou construit un système tellement complexe que seul lui peut le maintenir — créant une dépendance permanente.
Le facteur différenciant entre un bon partenaire IA et un mauvais est ce qu'il livre. Les cabinets de stratégie livrent des rapports. Les agences de développement livrent du code. Un bon partenaire d'implémentation livre des systèmes fonctionnels avec transfert de compétences — vous obtenez de l'IA en production et votre équipe apprend suffisamment pour la maintenir et l'étendre.
Coût réaliste : 30 à 150 K€ pour un projet d'implémentation ciblé. Plus élevé que le SaaS en investissement initial, moins que la construction en interne, avec le délai le plus court vers des résultats en production.
Le cadre de décision
Plutôt que de se rabattre sur une option par défaut, posez-vous ces questions :
1. Votre besoin est-il générique ou spécifique ?
Si vous pouvez décrire votre besoin IA en une phrase qui s'applique à n'importe quelle entreprise dans n'importe quel secteur — « nous voulons résumer les réunions » ou « nous voulons classifier les emails » — achetez du standard. C'est plus rapide et moins cher.
Si votre besoin implique vos données spécifiques, vos processus spécifiques ou votre connaissance sectorielle spécifique, vous avez besoin de quelque chose de sur mesure (construire ou partenaire).
2. L'IA est-elle au cœur de votre produit ou un outil pour vos opérations ?
Si l'IA est votre produit — si vos clients paient pour des capacités IA — construisez en interne. Vous avez besoin d'une maîtrise profonde de la technologie.
Si l'IA est un outil pour améliorer votre activité existante — traitement plus rapide, moins d'erreurs, coûts réduits — associez-vous à un spécialiste. Ne détournez pas votre équipe d'ingénierie produit de ce qu'elle fait vraiment bien.
3. À quelle vitesse avez-vous besoin de résultats ?
Si vous pouvez attendre 12 à 18 mois : construire en interne est viable.
Si vous avez besoin de résultats en 6 à 12 semaines : associez-vous à un spécialiste qui a déjà fait ça.
Si vous en avez besoin pour hier : achetez du standard et acceptez les compromis.
4. Que se passe-t-il après le lancement ?
Les systèmes IA ne sont pas statiques. Les modèles nécessitent surveillance, réentraînement et mise à jour au fur et à mesure que vos données changent. Considérez :
- En interne : Contrôle total, mais vous avez besoin de personnel dédié en permanence.
- SaaS : Le fournisseur gère la maintenance, mais vous n'avez aucun contrôle sur les changements.
- Partenaire : Cherchez le transfert de compétences pendant le projet, avec un support retainer optionnel après le lancement.
L'approche hybride
En pratique, la plupart des entreprises finissent avec une combinaison. Vous pourriez utiliser des outils standards pour les besoins génériques (transcription de réunions, chatbots basiques), vous associer à un spécialiste pour l'automatisation de vos processus métier principaux, et progressivement construire des compétences internes à mesure que vous apprenez ce qui fonctionne.
L'erreur est de commencer par l'option la plus complexe. N'embauchez pas une équipe ML avant d'avoir prouvé que l'IA crée de la valeur pour votre activité. Ne construisez pas du sur mesure quand un SaaS à 100 €/mois résout 95 % du problème.
Considérations spécifiques à l'Europe
Pour les entreprises européennes, la décision construire-vs-acheter inclut des facteurs supplémentaires :
Résidence des données. Beaucoup d'outils IA SaaS traitent les données dans des centres américains. Pour les entreprises qui gèrent des données européennes sensibles, ce n'est pas acceptable. Les solutions sur mesure peuvent être déployées sur une infrastructure européenne ou même on-premise.
Conformité RGPD. Les outils standards n'offrent pas toujours la granularité de contrôle du traitement des données exigée par le RGPD. Les implémentations sur mesure peuvent être conçues pour la conformité dès le premier jour.
Préparation à l'AI Act. L'AI Act européen introduit de nouvelles exigences pour les systèmes IA à haut risque. Si votre cas d'usage relève d'une catégorie à haut risque (emploi, scoring crédit, certaines applications santé), vous devez garantir la conformité — quelque chose de plus facile à assurer avec une implémentation sur mesure.
Exigences linguistiques. Beaucoup d'outils standards sont optimisés pour l'anglais. Si vous avez besoin de performances robustes en français, italien, allemand ou d'autres langues européennes, vous pourriez avoir besoin de fine-tuning personnalisé que seul un partenaire ou une équipe interne peut fournir.
Prendre la décision
Le bon choix dépend de votre situation spécifique. Mais si nous devions offrir une règle générale pour les entreprises mid-market européennes : commencez par un partenariat ciblé, puis décidez quoi internaliser en fonction de ce que vous apprenez.
Un bon partenaire d'implémentation vous aidera à comprendre non seulement la solution, mais le problème. Cette compréhension est ce qui vous permet de prendre des décisions construire-vs-acheter éclairées pour chaque projet IA suivant.
Ne laissez pas le parfait être l'ennemi du déployé.