Intelligence Artificielle
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Buy vs Build
Publiée le février 17, 2026
Publiée le février 17, 2026
Le développement d’une solution d’intelligence artificielle soulève un dilemme stratégique : faut‑il construire sa propre IA ou recourir à une solution proposée par un fournisseur ? Le choix a des conséquences sur les coûts, les délais de mise sur le marché, la qualité, la conformité et l’avantage compétitif. Cet article de plus de 1500 mots compare les deux approches (build vs buy) en s’appuyant sur des études récentes, notamment un rapport de Menlo Ventures et des analyses de HP et Aisera.
Selon le rapport « State of Generative AI 2025 » de Menlo Ventures, la proportion de solutions IA achetées est passée de 53 % en 2024 à 76 % en 2025. Ce même rapport indique que les produits IA achetés se convertissent à un taux de 47 %, contre 25 % pour les logiciels traditionnels, parce qu’ils fournissent une valeur immédiate. En parallèle, Aisera estime que 90 % des cas d’usage en entreprise sont mieux servis par une solution achetée plutôt que développée en interne. Ces chiffres reflètent l’essor rapide d’offres matures et la difficulté des entreprises à construire des modèles efficaces dans des délais raisonnables.
Le temps nécessaire pour créer une IA interne est considérable. HP estime que la construction d’une solution sur mesure prend généralement de 12 à 24 mois, en raison du recrutement des talents, du développement du modèle, de la validation et des tests. En revanche, l’achat d’une solution prête à l’emploi permet un déploiement en 3 à 9 mois. Forethought ajoute que le temps de développement interne est compensé par une personnalisation plus fine tandis que l’achat réduit drastiquement le délai de mise en production.
Les coûts ne se limitent pas à l’investissement initial. HP distingue plusieurs postes : recrutement et formation des spécialistes, achat d’infrastructures, coûts de mise à l’échelle, maintenance et sécurité. De son côté, Forethought note que le coût par résolution d’un problème via une IA interne peut atteindre 12 USD, contre 8 USD pour une solution externalisée. Les solutions « buy » impliquent des frais d’abonnement mais évitent des dépenses imprévues liées aux pannes ou aux évolutions de la technologie.
Construire une IA requiert des compétences rares (data scientists, ingénieurs ML, responsables de la sécurité) et un effort de coordination intense. Les entreprises peinent souvent à recruter et à conserver ces profils. Une solution « buy » intègre l’expertise du fournisseur, qui assure la maintenance et l’évolution du produit, libérant ainsi les équipes internes pour des tâches à forte valeur ajoutée.
Le principal avantage du développement interne réside dans la maîtrise totale du modèle, de ses fonctionnalités et de ses données. Les entreprises peuvent créer une IA adaptée à leurs processus, à leur culture et à leur stratégie, et conserver la propriété intellectuelle. Toutefois, le modèle doit être continuellement optimisé et réentraîné. Inversement, l’achat d’un outil implique des fonctionnalités pré‑définies et une moindre personnalisation ; néanmoins, de nombreux fournisseurs offrent des options configurables et des API permettant l’intégration dans les systèmes existants.
Les exigences légales (RGPD, AI Act, BCBS 239) et sectorielles obligent à se conformer à des normes strictes. Lorsque l’IA est construite en interne, l’entreprise maîtrise entièrement les données et peut mettre en place des mesures de sécurité adaptées. HP note qu’un développement interne convient mieux aux scénarios nécessitant une sécurité maximale. Aisera souligne que les solutions externalisées intègrent généralement des certifications de sécurité, des outils de gouvernance et une mise en conformité plus rapide.
Les plateformes des fournisseurs d’IA sont conçues pour évoluer rapidement et absorber les pics de charge. Elles bénéficient d’une infrastructure cloud résiliente et d’outils de gestion automatisés. Une solution interne peut être optimisée pour des volumes précis mais elle nécessitera des investissements pour passer à l’échelle, notamment en cas de succès rapide du produit.
| Critère | Développement interne (Build) | Externalisation (Buy) |
|---|---|---|
| Délai de mise en production | 12 à 24 mois | 3 à 9 mois |
| Coût par résolution (service clients) | ~12 USD | ~8 USD |
| Coût initial | Élevé : recrutement, infrastructures, licences | Abonnement ou licence, coûts étalés |
| Personnalisation | Totale : solution sur mesure | Limitée mais configurable |
| Propriété intellectuelle | L’entreprise détient l’IP et le modèle | Dépend du contrat ; risque de dépendance au fournisseur |
| Expertise requise | Équipe ML expérimentée ; recruter et former | Expertise du fournisseur, maintenance assurée |
| Sécurité | Contrôle complet des données et de la sécurité | Sécurité certifiée par le fournisseur (ISO 27001, SOC 2, etc.) |
| Conformité RGPD/AI Act | Gestion interne : longs processus d’audit | Fournisseurs proposent des outils de conformité intégrés |
| Scalabilité | Doit être conçue ; investissement lourd | Native via cloud et architectures multi‑tenant |
| Risque de faillite | Dépend de la compétence interne ; taux d’échec élevé – 95 % des pilotes d’IA générative échouent | Dépend de la pérennité du fournisseur ; tendance à la consolidation |
Les projets d’IA construits en interne échouent souvent en raison d’un manque d’expertise, de délais trop longs et de coûts non maîtrisés. Le MIT Technology Review rapporte que 95 % des pilotes d’IA générative échouent à apporter de la valeur. En conséquence, de plus en plus d’entreprises optent pour des solutions clés en main. Menlo Ventures observe que les clients achètent l’IA pour bénéficier d’un « time‑to‑value » immédiat et d’un produit robuste. Néanmoins, certaines organisations continuent de construire lorsqu’elles considèrent l’IA comme un différenciateur majeur ou lorsqu’elles traitent des données extrêmement sensibles.
Finance et banque : les réglementations strictes (Bâle III, BCBS 239) exigent une gouvernance forte et un contrôle absolu des données. Les banques privilégient souvent une approche hybride : elles achètent des plateformes d’orchestration de modèles et développent en interne les algorithmes propriétaires.
Santé : la protection des données de santé impose un haut niveau de sécurité et d’explicabilité. Les hôpitaux peuvent externaliser des services génériques (analyse d’imagerie) tout en maintenant des modèles spécifiques en interne.
Services clients et marketing : l’externalisation est fréquente. Forethought note que les solutions IA pour le support client réduisent le coût par résolution et améliorent la satisfaction, avec un ROI rapide.
Une voie intermédiaire consiste à combiner le meilleur des deux mondes : acheter une plateforme IA configurable et développer des modules spécifiques. Cette approche offre un compromis entre personnalisation et rapidité. HP évoque la possibilité d’utiliser des API pour intégrer des services externes tout en conservant certaines briques internes. Elle permet également de tester rapidement des solutions et de réinternaliser certaines fonctions en cas de maturité accrue.
Évaluer les cas d’usage : déterminer si l’IA représente un avantage compétitif. Si la valeur différenciante réside dans l’algorithme, la construction interne peut être justifiée.
Analyser les ressources internes : disposer d’une équipe expérimentée en IA et d’une infrastructure adaptée est indispensable pour la construction. Faute de quoi, l’externalisation est plus réaliste.
Mesurer le coût et le délai : comparer le coût total de possession sur 3 à 5 ans, en tenant compte des risques de dérive. Les solutions externes permettent de gérer la trésorerie en OpEx, tandis que l’interne engage un CapEx important.
Vérifier la conformité et la sécurité : s’assurer que le fournisseur respecte les exigences réglementaires (RGPD, AI Act, normes sectorielles) et propose des garanties contractuelles. En interne, mettre en place une gouvernance forte et des audits réguliers.
Prévoir l’évolution : anticiper les besoins futurs et choisir une solution modulaire ou flexible. L’approche hybride peut être un bon compromis.
Questions fréquentes :
Faut‑il construire ou acheter une IA ? La construction interne offre une personnalisation et un contrôle complets mais exige un investissement important (12 à 24 mois de développement, coûts élevés et expertise rare). L’achat permet un déploiement rapide (3 à 9 mois) et un coût par résolution inférieur, mais limite la personnalisation et crée une dépendance vis‑à‑vis du fournisseur.
Quels sont les coûts cachés de la construction interne ? Outre le développement, il faut compter le recrutement, la formation, l’infrastructure, la maintenance, les tests et la conformité réglementaire. La rétention des talents et l’évolutivité peuvent accroître les dépenses.
Pourquoi de nombreuses entreprises externalisent‑elles l’IA ? Les solutions prêtes à l’emploi offrent un retour sur investissement immédiat et s’appuient sur l’expertise de fournisseurs spécialisés. Menlo Ventures observe que 76 % des cas d’usage étaient externalisés en 2025.
Qu’est‑ce qu’une approche hybride ? Il s’agit de combiner des composants externes (plateformes, modèles pré‑entraînés) avec des développements internes pour personnaliser certaines fonctions. Cette approche permet d’équilibrer rapidité et différenciation.
Le choix entre construire ou acheter une solution d’intelligence artificielle dépend de la stratégie de l’entreprise, de ses ressources, des contraintes réglementaires et de son ambition d’innovation. Les tendances actuelles montrent un basculement en faveur de l’externalisation, mais le développement interne reste pertinent lorsqu’il s’agit d’un avantage concurrentiel clé ou de données hautement sensibles. Une approche hybride peut offrir un juste milieu.