Pourquoi cette idée ?

Depuis l’arrivée de ChatGPT, une question revient souvent : « Pourquoi ne pas développer notre propre agent conversationnel, connecté à nos outils et données ? »

L’idée séduit, surtout après une démonstration bluffante. Mais entre preuve de concept et solution réellement opérationnelle, le fossé est énorme.

Créer un chatbot IA efficace n’est pas un simple « side project ». C’est un produit complexe à concevoir, maintenir, faire évoluer, sécuriser et superviser.

Dès lors, faut-il construire ou acheter ? Voici les questions clés et des éléments concrets pour vous guider.

Les coûts d’un projet interne

Même dans un scénario optimiste, un projet interne n’est jamais anodin. Prenons l’exemple d’une entreprise qui souhaite déployer un chatbot pour son service client :

• Constitution de l’équipe projet : product managers, ingénieurs, responsables IT, sécurité, conformité.

• Ateliers de cadrage impliquant métiers et DSI pour définir périmètre, exigences et cas d’usage. Après une dizaine de réunions, l'équipe dispose enfin de son cahier des charges.

• Tests techniques initiaux pour valider la faisabilité et la qualité des réponses.

• Phase de développement (développement, tests, ajustements, validations internes).

• Mise en production souvent retardée car le projet n’est pas la priorité absolue des équipes sollicitées.

• Phase post-lancement : retours utilisateurs, corrections de bugs, ajustements constants.

Chaque étape mobilise des ressources – humaines, matérielles et organisationnelles – et génère des coûts souvent sous-estimés. Les retards et évolutions imprévues peuvent facilement alourdir le budget et repousser le retour sur investissement.

Comparaison : Construire vs Acheter

Les modèles de langage (LLM) ont changé la donne en permettant d'automatiser réellement certaines tâches humaines. Beaucoup d’équipes sous-estiment cependant les ressources nécessaires pour atteindre un niveau de performance comparable à celui des meilleures solutions du marché.

Comparaison concrète : Chatbot maison vs Chatbot industriel

*Performance mesurée sur les clients de ViaSay sur les 12 derniers mois.

L'impact business de cette différence : Une amélioration de 20-30% du taux de résolution autonome peut représenter l'équivalent de 1 à 2 postes d'agents économisés. À 45 000€ par agent par an (salaire, charges, formation, outils), l'écart de performance se chiffre rapidement en dizaines de milliers d'euros annuels.

Simulation budgétaire : même dans un scénario optimiste

Imaginons un projet interne sans imprévu majeur pour un service client ayant besoin de 100 000 conversations par an.

Phase de développement (6 mois)

• Équipe : 1 chef de projet, 1 product manager, 2 ingénieurs seniors

• Coût chargé : 75 000 €/an/personne

• Coût développement : 150 000 €

Coûts récurrents (par an)

• Infrastructure et APIs LLM : 36 000 €

• Maintenance et évolutions (0,5 ETP) : 37 500 €

Comparaison budgétaire sur 4 ans pour 100 000 conversations par an

👉 Écart total sur 4 ans : -339 000 €

Dans quels cas construire a du sens ?

De rares cas spécifiques peuvent justifier un développement interne, à condition que ces conditions soient réunies :

1. Expertise technique native de haut niveau
L'entreprise doit avoir des équipes ML/IA expérimentées depuis plusieurs années.

PayFit, licorne française du secteur RH, illustre parfaitement ce profil : 841 employés dont 124 ingénieurs, et un assistant IA récemment développé son assistant IA avec succès, mais en commençant simple : questions/réponses sur base de connaissances, sans connexions complexes aux systèmes.

2. Volume critique et budget conséquent
Minimum 500 000 interactions/mois et budget dépassant 500 000€/an. En dessous, une équipe spécialisée n'est pas rentable face aux solutions SaaS.

3. Contraintes réglementaires incontournables
Secteurs ultra-régulés où les données ne peuvent légalement pas quitter l'infrastructure interne. Même dans ces cas, des solutions on-premise existent souvent.

4. Différenciation concurrentielle stratégique
Le chatbot doit constituer un avantage concurrentiel direct, pas seulement un levier de rentabilité et d’efficacité opérationelle. Exemple : éditeur de logiciel intégrant l'IA conversationnelle comme fonctionnalité cœur de son offre.

Réalité du marché : moins de 2% des entreprises françaises réunissent ces conditions. Même des scale-ups tech bien financées échouent régulièrement, faute d'expertise IA suffisante ou de sous-estimation massive de la complexité opérationnelle.

✔ Construire en interne si :

• Vous avez une équipe IA senior déjà en place

• Vous dépassez les 500k conversations/mois

• Vous êtes dans un secteur soumis à des contraintes de souveraineté extrêmes

• Le chatbot est stratégique pour votre produit ou offre

Ce qu'il faut retenir

Construire son propre chatbot IA peut paraître attrayant et techniquement stimulant, mais dans la grande majorité des cas, cela peut dégrader l'expérience utilisateur, générer des coûts 3 à 4 fois supérieurs aux estimations initiales et retarder significativement l'atteinte du ROI.

Acheter une solution éprouvée permet à vos équipes de se concentrer sur leur cœur de métier, garantit à vos clients une expérience optimale dès le démarrage et offre une prévisibilité budgétaire totale.

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ViaSay propose des chatbots IA performants, faciles à intégrer, personnalisables et immédiatement opérationnels. Nos clients atteignent en moyenne 75% de résolution autonome en moins d'un mois. Pourquoi ne pas tester dès aujourd'hui ?

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