Votre entreprise a besoin d'une solution d'agents IA. Mais une décision cruciale se profile : faut-il acheter une solution existante ou investir du temps et des ressources pour en développer une sur mesure ?
Cette question déroute souvent les décideurs, car il n'existe pas de réponse universelle. Il faut savoir que le passage à l'échelle des solutions d'IA est plus coûteux et plus difficile qu'il n'y paraît. Avec l'essor rapide de l'IA en entreprise et la multiplication des opportunités, de nombreuses sociétés se lancent dans des projets dans la précipitation. 88 % des projets pilotes d'IA n'aboutissent pas à leur forme finale.
Avant que votre entreprise ou votre équipe ne décide d'acheter ou de développer, découvrez les avantages et les pièges de chaque option.
Les agents IA développés sur mesure peinent en conditions réelles
Les solutions sur mesure peuvent accomplir des tâches dans des environnements contrôlés, mais elles ne rivalisent pas avec les agents commerciaux qui exploitent les derniers grands modèles de langage (LLM) et disposent des ressources d'ingénierie nécessaires aux itérations et à la maintenance continues. Les agents développés en interne produisent souvent des réponses de moindre qualité, car la génération augmentée par récupération (RAG) sur laquelle ils reposent perd en efficacité à mesure que le volume de documents à interroger augmente.
Klarna illustre bien les difficultés d'une solution sur mesure : l'entreprise a choisi de créer sa propre plateforme de support client entièrement basée sur l'IA, avec l'aide d'OpenAI. Au bout de quelques mois, les clients se sont agacés de la mauvaise qualité des réponses générées par le système. Après le déploiement, OpenAI n'a pas pu fournir de soutien d'ingénierie supplémentaire pour gérer efficacement la plateforme. Klarna réembauche aujourd'hui des conseillers de support client humains pour rectifier le tir.
Rapidité de création de valeur : l'avantage de l'achat
L'une des différences les plus visibles entre développer et acheter tient au délai nécessaire pour obtenir une valeur mesurable. Selon Gartner, les projets internes mettent généralement environ huit mois à atteindre la production. En incluant le temps de conception des pipelines de données, de mise en place de l'infrastructure et d'intégration de la solution, les délais s'allongent encore.
Les éditeurs ne sont pas confrontés à la plupart de ces problèmes. McKinsey indique que le recours à une plateforme d'IA éprouvée peut accélérer le déploiement d'un facteur dix. Les clients de Maven AGI passent en production en quelques jours ou semaines, et non en plusieurs mois.
Comprendre le coût total de possession
Même avec une infrastructure en place et une équipe d'ingénierie interne, développer sa propre plateforme d'agents IA entraîne des coûts d'opportunité importants. L'équipe d'ingénierie doit ralentir, voire suspendre, le développement des produits phares pour réaffecter les ressources d'ingénierie, de design et de produit à la création d'un agent interne. Chaque sprint consacré à cette infrastructure est un sprint de moins pour faire progresser le produit principal, ravir les utilisateurs ou livrer les fonctionnalités qui stimulent la croissance et le chiffre d'affaires.
Partir de zéro sans ressources d'ingénierie ni infrastructure peut s'avérer très difficile. Les seuls salaires d'ingénierie représentent entre 380 000 $ et 530 000 $ par an, hors avantages sociaux. Les frais généraux et les services cloud coûtent généralement entre 5 000 $ et 20 000 $ par mois. En outre, les audits de sécurité peuvent allonger le calendrier de développement de 9 à 18 mois. Les coûts de la première année atteignent souvent entre 1 000 000 $ et 2 000 000 $, tandis que les dépenses récurrentes de maintenance, de mise à jour des modèles, de conformité et de passage à l'échelle peuvent porter les coûts annuels à 500 000 $ à 1 000 000 $, voire davantage.
Quand le développement interne a un sens stratégique
Pour certaines entreprises disposant d'importants budgets de R&D et d'un vivier de talents en ingénierie, créer une plateforme d'agents IA sur mesure est une option viable. Des sociétés comme Bloomberg et JPMorgan Chase ont développé leurs propres modèles d'IA adaptés à leurs données et workflows propriétaires, avec des résultats impressionnants.
L'un des avantages d'une plateforme interne est le contrôle total qu'elle offre sur la personnalisation, les fonctionnalités et l'expérience utilisateur. L'IA est un élément clé de l'avantage concurrentiel de ces entreprises, et leur organisation est conçue pour soutenir un investissement à long terme. C'est toutefois l'exception plutôt que la règle.
Pourquoi de nombreuses entreprises choisissent une approche hybride
De nombreuses grandes entreprises adoptent une approche hybride en associant des plateformes éprouvées d'éditeurs à des composants sur mesure. Cette stratégie tire parti des atouts des solutions des éditeurs tout en limitant l'effort d'ingénierie interne.
Maven permet aux entreprises de développer ce dont elles ont besoin grâce à notre portail de développement. Nos clients y ont créé leurs instances de chat, des intégrations personnalisées avec WhatsApp, et bien plus encore.
Acheter une solution d'IA agentique ou adopter une approche hybride est la stratégie la plus efficace pour l'entreprise. Échangez dès maintenant avec l'équipe Maven sur l'une ou l'autre option et réservez une démo.
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