Build vs buy

Build possible mais rarement à portée...

Avant 2026, vos interlocuteurs pour la mise en place d'un logiciel étaient:

vos équipes produit ou tech,
des prestataires de type éditeurs/cabinets ou agences IA.

Nous pensons que la capacité de ces acteurs est suffisante pour des besoins simples, mais qu'ils sont pénalisés par leur dette organisationnelle et technique, de façon générale.

Le décalage avec la recherche académique montre clairement que les entreprises n'ont donc pas été en capacité d'innover ces dernières années, en matière d'IA.

Principe de réalité, humain et RH

Nous gageons que les cabinets de conseil et ESN n'ont pas eu le temps nécessaire pour acquérir l'expertise au vu de l'accélération qui vient de se produire. Leurs équipes tech, de même que vos équipes en poste, sont engagées sur les problèmes du moment, empêchant souvent le processus de formation long requis par ce sujet.

Manque d'innovation réelle

Les conversations sur LinkedIn montrent un décalage de 2-3 ans entre ce qu'il est possible de faire et ce sur quoi les gens affirment travailler. Ainsi de la prévalence des systèmes sur les modèles (multi-hop, Stanford, mars 2023), et de l'usage du terminal pour la génération de code à la volée, le fameux harnais (ADAS, Facebook, août 2024).

BUILD VS BUY

Buy est désormais plus performant et moins cher...

Nous pensons que l'IA va s'externaliser à des spécialistes. Cette prise de conscience se fera sur la base de cet argument simple que ces nouveaux acteurs peuvent réunir:

une expertise poussée en IA, software engineering et systèmes, sur tout type de besoin,
une capacité de production accrue par une architecture générique et unifiée,

et donc vous offrir un service sur mesure, plus performant, plus rapidement et moins cher que ceux, le plus souvent génériques et peu évolutifs, des acteurs en place qui manquent soit d'expertise, soit de souplesse organisationnelle.

Un studio IA possède par exemple son framework applicatif et d'infrastructure AI-native générique (un peu à la façon d'un framework n8n high-code). Administré en équipe réduite pour tous nos clients, cet outil permet d'ouvrir un nouveau business model horizontal et de vous proposer:

un MVP de votre système, gratuit, sous une semaine (démo production ready, à réception d'un jeu de données),
un déploiement sur infra GCP, 1-3 semaines plus tard (après vos retours, les itérations, l'entraînement des modèles),
une prestation de maintenance corrective et évolutive,
un tarif dégressif selon le nombre de produits commandés.

Nous menons généralement un audit en interne, si le besoin n'est pas d'emblée spécifié.

BUILD VS BUY

Pourquoi les pure players sont-ils moins chers ?

La loi de Conway et l'histoire récente des microservices, souvent adoptés à tort par les organisations, montre l'avantage réservé aux pure players de l'IA qui ont la main sur leurs méthodes, dès le départ, et en effectif réduit.

Nous implémentons une architecture logicielle de type monolithe modulaire, en dépassant les overheads résiduels auxquels sont confrontés nos concurrents, de par leur historique.

équipe réduite, full ownership technique, tous clients. Séparation et généricité du code projet. Réduction des overheads de communication,
stack : clean architecture, pas de dépendance à des frameworks IA lourds, aux API et syntaxe compliquées,
vision système globale traduite dans notre infra de conception pour chaque projet, tech, industriel (temps réel, critique, model-checking & IA), en version SaaS/dashboard, conversationnelle ou A2A/MCP. Chaque amélioration bénéficie à tous les produits déjà en production,
devOps minimal. IaC générique avec focus serverless et VMs scalables (pas d'orchestration de conteneurs). Réduction de l'overhead CI/CD par absence de conflit et full ownership sur chaque action de maintenance.

Nous détaillons ci-dessous comment nous dépassons ces overheads résiduels du monolithe modulaire classique, vous garantissant des coûts inférieurs aux acteurs historiques (avec la performance du sur-mesure en prime) et un accès rapide à des systèmes à haute valeur ajoutée en complément de vos moyens actuels.

Monolithe modulaire AI-native (notre solution)

Complexité technique et organisationnelle

🟠 limitant🔴 très limitant🟢 non limitant

Microservices

Effort important sur l'infrastructure de déploiement (DevOps). L'orchestration de conteneurs, née des microservices, était adaptée aux organisations peu agiles, mais largement financées, et découpées en services autonomes (loi de Conway).

Monolithe modulaire

Le monolithe réintroduit le "train de livraison unique" où toute l'entreprise dépend du même pipeline. La file d'attente de l'Intégration Continue (CI/CD) devient le goulot d'étranglement de l'organisation.
Les équipes restent soumises à la loi de Conway : le staffing humain et technique amène à des compromis. Par exemple, l'infra d'orchestration de conteneurs est parfois conservée lors d'un retour à une architecture en monolithe.
La popularité de frameworks comme langchain en python, pourtant sous-optimaux, montre que la dette technique est un vrai sujet en IA, autre frein à l'innovation réelle.

Monolithe modulaire AI-native (notre solution)

Les projets sont génériques, qui diffèrent uniquement par les briques métier. Cette segmentation facilite leur maintenance corrective et évolutive par les équipes, compétentes sur tout projet client. La philosophie CI/CD est donc minimale, qui se résume à du versioning (pas de conflit, full ownership à chaque action, sur ces périmètres métier uniquement).
Un studio voit dans le serverless et les VM des solutions suffisantes pour les problématiques IA modernes. Nos solutions cloud s'affranchissent donc dès le départ de l'orchestration de conteneurs.
Notre framework applicatif est construit sur DSPy (Stanford), qui est plus performant et ergonomique que d'autres frameworks populaires présentant de sévères limitations (dépendance d'API, syntaxe).

Facture

🟠 limitant🔴 très limitant🟢 non limitant

Microservices

Très élevée. Exige des clusters Kubernetes permanents et un Service Mesh pour orchestrer le réseau, générant un coût fixe minimal important même sans trafic.

Monolithe modulaire

Élevée à modérée. L'infrastructure Kubernetes est souvent conservée mais bridée pour faire tourner un gros conteneur unique.
Les acteurs en place n'ont pas encore réduit leur organisation autour de noyaux techniques réduits aux méthodes communes et à forte valeur ajoutée. Ce surcoût est nécessairement répercuté sur votre facture, quel que soit le narratif sur les nouveaux modes de facturation.

Monolithe modulaire AI-native (notre solution)

Optimisée au juste besoin. Deux primitives gérées, adaptées au type de charge.
Serverless (Cloud Run) : Scale-to-zero si la latence est acceptable, ou scale-to-one non facturé au repos (CPU alloué uniquement à la requête). Permet de faire tourner des dizaines de projets clients avec un coût d'infrastructure au repos quasi nul.
VM dédiée (Compute Engine) : Scale-to-one facturé pour garantir une réactivité immédiate. Réservé aux projets avec modèles hébergés sur GPU (exigences de confidentialité ou volume intensif plus rentable que les tokens d'API). La VM peut accueillir l'intégralité de l'application ou uniquement son module IA (architecture hybride redonnant de la granularité pour le prix d'un seul déploiement supplémentaire).
Concentré d'expertise tech et système, absence de dette technique / organisationnelle : nos systèmes sont donc conçus et administrés en effectif réduit, comme il est attendu des pure players de l'IA.

Time-to-Market & Project Bootstrapping

🟠 limitant🔴 très limitant🟢 non limitant

Microservices

Lent (3 à 6 semaines pour le premier composant production-ready).
Chaque nouveau service nécessite de créer un dépôt, configurer le routage réseau, définir les contrats d'API, provisionner des ressources via Terraform et intégrer le service dans le Service Mesh et la CI/CD.

Monolithe modulaire

Modéré (1 à 3 semaines de préparation).
Le démarrage initial d'un projet est plus rapide que les microservices, mais l'équipe n'a généralement pas de méthode réutilisable de bout en bout, suffisamment expressive, pour la conception d'un nouveau système IA. Les overheads de communication, d'infra et de stack induisent toujours plusieurs semaines de démarrage, voire plus selon la taille des organisations.
Au-delà d'une tarification qui ne baissera pas rapidement, en particulier sur des systèmes complexes, votre relation commerciale ou de conseil va rester frustrante, axée sur un récit visant à justifier ces coûts, fait de risques et de complexité.

Monolithe modulaire AI-native (notre solution)

Immédiat (1 à 2 jours pour un prototype déployé).
Grâce au template générique réutilisable du studio, les projets clients démarrent sur un socle prêt à l'emploi. L'effort est focalisé dès la première heure sur la logique métier et les composants IA. Les fichiers de déploiement scalable sont également réutilisés.
Si la tarification d'un studio IA est claire et raisonnable dès la proposition commerciale, les questions d'expertise technique et réglementaire, d'audit, de maintenance, d'engagements SLA et surtout de mise à disposition rapide de tout système sur mesure, restent supérieures aux prestations des acteurs historiques endettés. Un studio vous propose aussi des SLA et des assurances sur mesure, mais cela ne devrait pas interférer avec la qualité des produits et de la delivery!

Notre studio a 6 ans d’expérience dans les modèles de langue et a aussi capitalisé sur la conception de systèmes tels que :

Deep Research & Advanced RAG : Moteurs d’analyse documentaire complexe, de recherche multi-sources et d’extraction sémantique à haute précision.
Health Tech & Media Intelligence : Pipelines d’ingestion et de structuration de données métier pour les secteurs médicaux et de l’édition.
Algorithmic Trading & Finance Agent : Modèles d’analyse prédictive, de traitement de séries temporelles et d’aide à la décision financière.
Propale Agent : Agent de génération automatique de proposition commerciale après un call,
Excell-killer Agent : Il était temps d’avancer sur la présentation de vos données, en conversationnel !

Alors quel MVP voudriez-vous soumettre à votre DG ou vos commerciaux la semaine prochaine ? Retrouvez de nombreux cas d’usage pressentis pour l’industrie agentique sous l’onglet Cas d’usage !

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REFLEXIONS ET CAS D USAGE

Market fit

Thèmes souvent présentés comme problématiques : adoption, complexification, implications stratégiques. Notre approche.

Cas d'usage

Études, analyses de marché et de nombreux cas d'usage pour alimenter votre réflexion, par secteur ou fonction.

TROIS CATEGORIES DE BESOIN

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