Quand un problème interne devient un produit IA : comment faire développer un outil sur mesure par un prestataire

D'après le titre publié par La Presse, un problème interne a servi de point de départ à la création d'un nouveau produit basé sur l'intelligence artificielle. Nous n'avons pas le détail de l'article, mais le schéma est classique : une équipe bricole un outil pour elle-même, constate qu'il fonctionne, puis décide d'en faire quelque chose de plus solide.

Si votre entreprise se trouve dans ce cas, la première étape n'est pas de chercher une agence, mais de documenter le problème. Qui le subit, à quelle fréquence, combien de temps il coûte, quelles solutions ont déjà été tentées. Ce document d'une page devient la base de votre brief et évite de payer un prestataire pour redécouvrir votre propre besoin.

Deuxième étape : décider ce que vous voulez à la sortie. Un outil interne pour votre équipe, un prototype pour tester une idée auprès de clients, ou un produit commercialisable ? Les trois n'ont ni le même budget, ni le même prestataire. Un studio de développement, une agence digitale ou un cabinet spécialisé en IA ne répondent pas aux mêmes besoins.

Troisième étape : demander un cadrage avant le devis. Un bon prestataire propose d'abord un atelier ou une phase d'étude courte, payante ou non, qui aboutit à un périmètre précis, une architecture et une estimation. Méfiez-vous d'un devis ferme envoyé après un simple appel : soit le périmètre est mal compris, soit il sera renégocié à la hausse en cours de route.

Quatrième étape : vérifier les compétences réelles. Demandez qui, nommément, développera la solution, quels projets similaires l'équipe a livrés et si elle maîtrise la brique d'IA concernée ou si elle passe par un service tiers. Dans ce dernier cas, renseignez-vous sur les coûts d'usage récurrents, qui peuvent dépasser le coût de développement initial.

Cinquième étape : le contrat. Il doit prévoir la propriété du code et des données, la documentation livrée, les conditions de maintenance et la réversibilité, c'est-à-dire votre capacité à reprendre le projet avec une autre équipe. Si des données personnelles de salariés ou de clients alimentent l'outil, prévoyez une analyse de conformité au RGPD.

Enfin, procédez par étapes courtes. Un premier lot livré en quelques semaines, testé par les utilisateurs internes, vaut mieux qu'un développement long dont on découvre les défauts à la fin. Cette approche permet aussi d'arrêter le projet à moindre coût s'il ne tient pas ses promesses.