Coût réel de développement d’une fonction d’IA

Toutes les agences répondent par une fourchette si large qu’elle ne sert à rien, car la réponse honnête dépend d’éléments qu’elles n’ont pas encore vus. Voici donc ce qui se cache derrière le chiffre : ce que recouvrent les quatre formes courantes de projets d’IA, celle que vous envisagez et ce qui en fait varier le coût.

Les coûts ci-dessous sont exprimés en semaines-ingénieur plutôt qu’en argent. Les tarifs varient selon le marché et les personnes qui réalisent le travail ; une page indiquant des prix en dollars serait donc erronée pour la plupart des lecteurs au moment où ils la consultent. Multipliez par le tarif que vous comparez réellement. Il s’agit de nos estimations, fondées sur notre expérience de développement de ce type de solutions, et non d’une étude sectorielle.

Quatre formes de projets d’IA

Presque toutes les demandes que nous recevons correspondent à l’une de ces formes, ou à deux d’entre elles combinées. Définir celle que vous souhaitez est le moyen le plus efficace d’obtenir un chiffre réaliste, et vous pouvez le faire avant même de parler à qui que ce soit.

Forme	Fonction	Jusqu’à la première version en production
Réponses fondées sur votre propre contenu	Le personnel ou les clients posent des questions ; le système répond à partir de vos documents et les cite.	4 à 8 semaines-ingénieur
Extraction et classification	Transforme des factures, e-mails, tickets ou formulaires en champs structurés ou en catégories.	3 à 6 semaines-ingénieur
Un agent qui effectue une tâche	Effectue une action dans vos systèmes, au lieu de simplement produire du texte.	8 à 16 semaines-ingénieur
Un modèle intégré à votre produit	Fonctionne sur l’appareil de l’utilisateur ou sur vos propres serveurs, sans API tierce.	10 à 20 semaines-ingénieur

Les deux dernières fourchettes sont plus larges pour la même raison : elles dépendent toutes deux d’éléments extérieurs à l’IA. La faisabilité d’un agent dépend des API par lesquelles il doit agir, et celle d’un modèle embarqué, du matériel que vous avez choisi de prendre en charge.

Ce qui détermine réellement le prix

Pour un exemple concret de processus d’extraction, découvrez notre guide sur l’extraction des données de factures et service d’automatisation du traitement des factures sur mesure : réception, validation, vérification par le personnel et export vers votre système comptable.

Aucun de ces éléments n’est le modèle. Le choix du modèle nécessite une semaine d’évaluation, puis tient en une ligne dans un fichier de configuration. Si une proposition en fait la question centrale, cela en dit long sur cette proposition.

L’état de vos données. C’est de loin la principale variable. Des documents propres, à jour et bien structurés, réunis au même endroit : c’est le cas le moins coûteux. Quatre systèmes de référence qui se contredisent, des PDF numérisés et un wiki qui n’a pas été mis à jour depuis 2023 : c’est le cas le plus coûteux. Le travail porte alors sur les données, un travail que vous auriez dû faire de toute façon.
Le niveau de précision requis. Il y a un grand écart entre « rédige une proposition qu’une personne vérifie » et « agit sans supervision ». Le second cas exige des mesures, une gestion des échecs et un moyen de se tromper sans risque : c’est là que part le budget.
Le nombre de systèmes concernés. Chaque intégration a son propre système d’authentification, ses propres limites de débit et ses propres cas d’erreur. Deux, c’est courant. Six, c’est un tout autre projet.
La présence d’une personne responsable de l’évaluation. Si personne de votre côté ne peut dire si une réponse est bonne, nous devons d’abord mettre en place les outils nécessaires. Cela vaut la peine, mais ce n’est pas gratuit.
Où les données peuvent être envoyées. « Rien ne quitte notre infrastructure » est une contrainte légitime et un paramètre de conception. Cela implique généralement d’héberger vous-même des modèles à poids ouverts, en échange d’un contrôle accru et de certaines capacités, et de prendre en charge les coûts d’hébergement.

Les coûts d’exploitation qu’on oublie

Une estimation de développement n’est pas un budget. Trois coûts continuent après le lancement, et seul le premier est généralement prévu.

L’utilisation. Le coût par requête augmente avec le volume. Faible à l’échelle d’un pilote, il surprend donc les équipes en production. Il vaut mieux le modéliser pour un volume dix fois supérieur à celui du pilote avant de choisir une architecture.
Évaluation et surveillance. La qualité évolue lorsque votre contenu change et que les fournisseurs mettent à jour les modèles en arrière-plan. Il faut un dispositif pour surveiller ces changements.
Les changements chez les fournisseurs. Les fournisseurs retirent les modèles selon leur propre calendrier. Prévoyez quelques jours de travail par an pour migrer, et évitez les conceptions qui compliquent le changement.

Ce qu’une preuve de concept doit coûter et démontrer

Deux à quatre semaines. Au-delà, ce n’est plus une preuve de concept, mais un projet sans plan.

L’essentiel, c’est son objectif. Une preuve de concept doit aboutir à une décision, pas à une démo. Pour s’en assurer, définissez avant de commencer le chiffre qui déterminera sa réussite et ce que vous ferez s’il n’est pas atteint. « Le système doit classer correctement au moins 85 % des tickets, sinon nous arrêtons » : voilà une preuve de concept. « Voyons ce que l’IA pourrait faire pour nous » : c’est un atelier.

Elle doit également produire un élément dont vous aurez encore besoin par la suite : un petit jeu d’exemples réel, annoté et accompagné des bonnes réponses. Ce jeu de test restera utile quel que soit le modèle du moment et facilitera votre prochaine décision.

Questions à poser à tout prestataire

1. Qu’est-ce qui pourrait doubler le coût estimé ?
2. Comment saurons-nous, chiffres à l’appui, que le système fonctionne, et qui mesurera les résultats ?
3. Quel sera le coût mensuel avec un volume dix fois supérieur à celui de notre pilote ?
4. Que se passe-t-il lorsque le modèle choisi est retiré ?
5. Où vont nos données et combien de temps sont-elles conservées ?
6. Que fait le système lorsqu’il ne connaît pas la réponse ?
7. À qui appartiendront le code, les prompts et le jeu d’évaluation à la fin ?

La sixième question est la plus révélatrice. Un système qui n’a pas de réponse à cette question inventera quelque chose avec assurance ; c’est ainsi que ces projets perdent la confiance des personnes censées les utiliser.

Quand ne pas développer

Trois cas où nous vous conseillerions de ne pas le faire, car le dire tôt coûte moins cher à tout le monde.

Le processus n’est documenté nulle part. Si personne ne peut décrire les règles, le projet doit commencer par le travail opérationnel, pas par l’IA.
La tâche ne se présente que dix fois par mois. L’automatisation d’une tâche rare ne permet généralement pas de rentabiliser son coût de maintenance.
Un produit existant le fait déjà. Si vos données ne vous distinguent pas, achetez une solution. Nous préférons vous le dire plutôt que de vous facturer sa recréation.

Notre méthode

Nous sommes une petite équipe d’ingénieurs, pas une agence : vous échangez directement avec les personnes qui écrivent le code, sans chargé de clientèle intermédiaire, et nous choisissons soigneusement les projets que nous acceptons. Pour l’IA, nous travaillons sur les intégrations de LLM, la recherche dans vos propres contenus, les agents et le déploiement de modèles que vous hébergez vous-même, en plus des projets .NET, Python, TypeScript et cloud réalisés par le reste du studio.

Nous publions aussi nos propres logiciels Windows, notamment un assistant de rédaction qui exécute un modèle de langage entièrement sur le PC de l’utilisateur, si bien que les contraintes liées à l’exécution sur l’appareil et à la confidentialité ne sont pas théoriques pour nous.

Parlez-nous de ce que vous souhaitez développer

Décrivez le problème, pas la solution : ce que fait la personne aujourd’hui, à quelle fréquence et ce que coûte une erreur. Nous vous répondrons sous un jour ouvré, avec un périmètre et un chiffre, ou en vous expliquant pourquoi nous pensons qu’il ne faut pas développer cette solution.

Lancer un projet

Questions fréquentes

Combien coûte le développement d’un chatbot IA pour mon entreprise ?

Pour un chatbot qui répond à partir de vos propres documents, prévoyez quatre à huit semaines-ingénieur pour une première version prête pour la production. Le coût dépendra surtout de l’état de votre contenu, et non de l’IA. Multipliez cette durée par le tarif applicable. Toute personne qui vous donne un prix sans avoir vu vos documents vous propose un modèle standard.

Pourquoi un projet d’IA coûte-t-il trois fois plus cher qu’un autre ?

En général, c’est le niveau de précision requis et le nombre de systèmes concernés, pas le modèle. Passer d’une démo qui fonctionne la plupart du temps à une solution suffisamment fiable pour agir sans supervision, c’est là que part l’essentiel du budget : dans l’évaluation, les cas limites et les solutions de repli, pas dans les prompts.

Faut-il développer ou acheter ?

Achetez si vous avez besoin d’une fonctionnalité courante et que vos données ne vous distinguent pas. Développez si la valeur repose sur vos propres données, votre propre flux de travail ou une contrainte qu’un produit standard ne peut pas respecter — le plus souvent, l’obligation de garder les données dans votre infrastructure.

Combien doit coûter une preuve de concept, et que doit-elle démontrer ?

Deux à quatre semaines, avec une décision à la clé, pas une démo. Avant de commencer, définissez le chiffre qui déterminera sa réussite et ce qui se passera s’il n’est pas atteint. Une preuve de concept sans condition d’échec réussira toujours et ne vous apprendra rien.

Combien coûte son exploitation une fois le système développé ?

Trois postes, dont le premier est celui que les gens budgètent : l’utilisation du modèle par requête, qui augmente avec le volume ; la surveillance et l’évaluation, qui restent nécessaires ; et les interventions périodiques lorsqu’un fournisseur retire ou modifie un modèle, selon son calendrier, pas le vôtre.

Les données peuvent-elles rester dans notre propre infrastructure ?

Oui, et cela change la conception du projet plutôt que de l’exclure. Les modèles à poids ouverts peuvent fonctionner dans votre environnement ou sur l’appareil. Attendez-vous à sacrifier certaines capacités et à prendre en charge l’hébergement et l’exploitation.

Combien de temps avant d’avoir un système qui fonctionne ?

Une première version approximative qui gère les cas courants existe généralement dans les deux premières semaines. Le temps restant est consacré aux cas moins fréquents, là où se joue aussi la différence entre une démo et un produit.