Build vs Buy IA : la grille de décision en 8 questions

La fausse évidence du SaaS

Quand une scale-up ou une ETI veut « faire de l'IA », l'instinct pousse vers le SaaS : Glean pour la recherche interne, Writer pour le contenu, Intercom Fin pour le support. C'est rapide à mettre en place, ça paraît moins cher, ça rassure le COMEX.

La réalité : sur 24 mois, le sur-mesure coûte souvent moins cher et livre plus de valeur. Encore faut-il savoir quand basculer.

La grille de décision en 8 questions

1. L'IA touche-t-elle vos clients ou seulement vos équipes internes ?

• Clients (in-app) : sur-mesure obligatoire. Un SaaS générique cassera votre voix de marque et votre UX.
• Internes (ops) : SaaS possible si votre process colle à 80 % du standard du marché.

2. Combien de cas d'usage prévoyez-vous ?

• 1 cas isolé : SaaS souvent suffisant.
• 3+ cas en parallèle : sur-mesure avec socle commun (un moteur, des coûts maîtrisés). Sinon vous payez 3 × 60 k€/an = 180 k€/an de SaaS qui ne se parlent pas.

3. Quelle est la sensibilité de vos données ?

Données	Recommandation
Publiques / catalogue	SaaS US OK
Internes (mails, docs, RH)	SaaS UE ou sur-mesure
Sensibles (santé, finance, juridique)	On-premise sur mesure obligatoire

4. Quelle est votre maturité IT ?

• Pas d'équipe data → SaaS plus simple à maintenir
• Équipe data 2+ personnes → sur-mesure devient envisageable et plus rentable

5. Combien d'utilisateurs ?

Les SaaS IA facturent par utilisateur. Quand vous passez de 50 à 500 collaborateurs, votre facture × 10. Le sur-mesure a un coût marginal proche de zéro par utilisateur supplémentaire.

6. Quel est votre horizon ?

• < 6 mois (POC, MVP) → SaaS rapide

• 18 mois (système qui doit durer) → sur-mesure amorti

7. Quel est le degré de personnalisation requis ?

Si votre process exige plus de 3 customisations d'un SaaS standard, vous êtes dans la zone où le SaaS coûtera autant que le sur-mesure mais sera moins adapté.

8. Avez-vous une exigence de propriété intellectuelle ?

• SaaS : pas de propriété, dépendance fournisseur
• Sur-mesure : code livré chez vous, propriété complète, transmissible

Le calcul à 24 mois

Exemple réel chez une scale-up SaaS B2B (250 ETP) :

Option	An 1	An 2	Total 24 mois
SaaS générique (3 outils différents)	180 k€	198 k€ (+10 %)	378 k€
Sur-mesure (un socle, 3 cas)	75 k€ build + 30 k€ run	36 k€ run	141 k€

Économie : 237 k€ sur 24 mois, plus la propriété du code.

Les pièges fréquents

Piège n°1 : « on commence par un SaaS, on bascule plus tard »

En réalité, vous ne basculez jamais. Au bout de 18 mois, vous avez 4 SaaS empilés, 12 Zapier, 0 propriété. Le coût de migration est devenu prohibitif.

Piège n°2 : la facture qui explose

Les SaaS IA augmentent leurs prix de 10-20 %/an. Ce qui coûtait 60 k€ en 2024 coûte 110 k€ en 2026.

Piège n°3 : la dépendance fournisseur

OpenAI, Anthropic et Google peuvent changer leurs CGV, leur stack, leur tarification du jour au lendemain. Avec un SaaS en intermédiaire, vous subissez deux fois.

La méthode hybride

Sur les missions scale-up, on propose souvent un hybride :

1. Couche socle sur mesure (LLM gateway, évals, FinOps)
2. Cas standards brranchés via SaaS quand génériques (transcription, traduction)
3. Cas différenciants construits sur le socle

Vous gagnez le meilleur des deux mondes.

→ Lire aussi : Agence IA vs SaaS générique pour scale-up SaaS B2B → Discuter de votre cas : Sprint stratégique 7 jours ou contact direct