L’intelligence artificielle IA n’est plus une tendance ou une option pour les entreprises. Elle est devenue indispensable pour pouvoir évoluer et rester compétitive avec ses avantages, comme l’amélioration de la productivité, de l’efficacité et de l’expérience client. Toutefois, l’intégration de l’IA comporte des défis et des risques.
Outre que les problèmes d’infrastructure ou de données, l’un des plus grands freins à l’intégration IA reste le coût pour de nombreuses entreprises. En effet, intégrer l’IA implique un investissement conséquent qui nécessite du temps à se rentabiliser. Il est nécessaire de comprendre les coûts pour optimiser le retour sur investissement. Notre agence IA va vous le faire découvrir dans cet article.
Facteurs influençant le coût d’intégration d’une IA
Le coût d’une intégration IA dans une entreprise dépend de nombreux facteurs, comme le type d’IA et sa complexité, le volume des données, les ressources humaines, les besoins et l’infrastructure. DigitalUnicorn vous présente les principaux facteurs à prendre en compte :
Type d’IA et complexité du projet
Le coût dépend principalement du type d’IA à intégrer ainsi que sa complexité. En effet, une simple Chatbot pour support client, une automatisation de tâches ou un système de recommandation sera beaucoup moins cher qu’un algorithme de machine learning, une IA qui analyse et traite des données complexes ou une IA de personnalisations de services.
Le coût varie alors en fonction des besoins des entreprises et les solutions qu’elles recherchent. Sachez juste que plus l’IA est personnalisé plus son coût augmente, surtout pour un apprentissage automatique des données de l’entreprise. La mise en place d’un cahier de charge complète aide mieux à savoir les coûts initiaux.
Taille de l’entreprise et volume de données
Le coût d’une intégration IA d’une entreprise de grande envergure et d’une PME ne sera pas le même. En effet, les grandes entreprises nécessitent davantage de données que les PME ou le TPE. De ce fait, le prix de l’intégration IA sera plus important suivant la taille de l’entreprise, de ses clients et du volume de données à apprendre et à traiter. De plus, les grandes entreprises nécessitent aussi une infrastructure (serveurs, puissance de calcul élevé, stockage Cloud ou locale…) plus puissante et plus grande.
Ressources humaines nécessaires (développement, intégration, maintenance)
Le développement et l’intégration de solutions IA avancée requièrent plusieurs experts (développeurs indépendants, agence IA…), comme la data scientiste, l’ingénieur IA, chef de projet, intégrateur… Plus l’entreprise recrute des experts, plus le coût grimpe. Le nombre de personnel dépend aussi des outils IA à intégrer. De plus, ces ressources peuvent être mobilisées sur plusieurs mois pour un grand projet.
Infrastructure et logiciels requis
Certains types d’IA demandent une infrastructure et des logiciels plus ou moins puissants selon le niveau de calcul, du stockage et des traitements de données requis. Alors, plus l’IA est complexe, plus l’infrastructure doit être adaptée à la puissance requise pour son bon fonctionnement plus le prix augmente. En d’autres termes, l’infrastructure est composée serveurs Cloud, des logiciels ou des plateformes IA pour le développement et le déploiement, ainsi que les matériels locaux (ordinateur, fil connecteur, connexion internet…).
Intégration avec les systèmes existants
L’intelligence artificielle ne fonctionne pas seule dans une entreprise, elle doit être intégrée avec les logiciels CRM, ERP, les bases de données, les sites web pour une utilisation optimisée. Or, cette intégration avec les logiciels métiers existants représente un coût additionnel, car cela nécessite le travail d’un expert.
Durée du projet et coût de développement personnalisé
Le développement d’une IA peut prendre quelques semaines à plusieurs mois selon sa complexité et son envergure. Le prix de l’intégration IA varie, alors, en fonction de la durée sa mise en œuvre, des tests, des formations et la gestion des employées et de la maintenance.
Estimation des coûts d’intégration d’une IA
Vous savez maintenant les facteurs de coût de l’intégration de l’IA dans une entreprise, notre agence web et mobile va vous présenter maintenant les estimations de coût pour chaque phase de l’intégration. En effet, il est important de savoir les fourchettes de prix pour préparer votre budget afin d’éviter les désagréments et les surprises.
Coûts initiaux : développement, achat de licences, installation d’infrastructures
D’abord, les coûts de dépenses de départ sont les faciles à estimer. Ils comprennent le développement ou l’achat d’outils IA, les licences des logiciels, les coûts des serveurs (Cloud) et de l’installation ainsi que les prix du déploiement, les voici :
- Le développement personnalisé d’un modèle IA coûte entre 30.000 à 150.000 euros ;
- L’achat de solution IA prête à l’emploi se fait par abonnement coûtant entre 500 et 5000 euros par mois ;
- L’infrastructure pour le stockage Cloud dédié IAcoûte entre 500 et 5000euros/mois ;
- Les serveurs physiques internes avec les maintenances coûtent de 10.000 à 100.000 euros selon la taille ;
- Les licences de logiciels IA, comme le NLP ou la vision computer coûte entre 1000 à 20.000 euros par ans.
- Les coûts initiaux totaux peuvent alors atteindre entre 40.000 et 250.000 euros avec des abonnements de 7000 à 80.000 euros par an pour les serveurs physiques internes et 30.000 à 150.000 euros avec des abonnements de 13.000 euros à 140.000 euros par an pour le stockage Cloud.
Fourchettes de prix selon le type de projet (exemples concrets)
Maintenant, nous vous présentons les fourchettes de prix estimés selon le type de projet IA que vous voulez utiliser :
- Chatbot simple avec NLP de base: 5000 à 20.000 euros ;
- Analyse prédictive de données des utilisateurs: 25.000 à 100.000 euros ;
- Vision computeur: 50.000 à 200.000 euros ;
- IA générative avec un outil métier: 100.000 à 300.000 euros ;
- Plateforme IA sur mesure avec apprentissage automatique: déboursez au minimum 250.000 euros.
Coûts récurrents : maintenance, mises à jour, support technique, formation
Une fois le développement fini, il y aura encore des dépenses à prévoir pour garantir la performance et la pérennité de la solution à long terme.
- Maintenance évolutive et corrective: 10% à 20% des coûts initiaux par an ;
- Formation des équipes (employé et tech): 2000 à 20.000 euros ;
- Support technique: 500 à 5.000 euros par mois ;
- Apprentissage continu de l’IA: 5000 à 30.000 euros par an selon l’évolution et la fréquence.
- Comptez alors entre 6000 à 45000 euros au total avec des coûts de 11.000 à 90.000 euros par an.
Modèles de tarification : abonnement, licence, paiement à l’usage (comparaison)
Les prix des modèles de tarification disposent chacun des avantages et des inconvénients. Votre choix se fera alors en fonction de votre type de projet et de vos besoins, voici les différents modèles à savoir :
- Abonnement plateforme SAAS IA: paiement annuel ou mensuel, facile à mettre en place, mais limité en personnalisation. À long terme, les coûts peuvent grimper ;
- License perpétuelle d’IA : paiement unique à vie, bénéficie d’un contrôle total, mais le coût initial est très élevé avec des coûts de maintenances obligatoires ;
- Paiement à l’usage: coût selon l’utilisation, flexible et ajustable, idéal pour les solutions à court terme (non recommandé à long terme).
Coûts cachés : données, sécurité, conformité, adaptation des processus
Durant le développement, le déploiement et la maintenance, il peut y avoir des coûts cachés à prendre en compte qui peuvent impacter fortement le coût total. Ils varient en fonction de l’entreprise et de leur état à recevoir l’IA, les voici :
- Préparation et nettoyage de données: nécessite 25% du temps de projet ;
- Cybersécurité et RGPD (confidentialité des clients): solutions de sécurité, audit, consultant, déboursez entre 5000 à 50.000 euros ;
- Modification des processus internes: adaptation des workflows et adaptation et gestion des équipes ;
- Coût d’opportunité: entreprise en stagnation durant la phase de transformation.
Exemples de coûts imprévus et comment les anticiper
Durant l’intégration d’IA, il peut y avoir des imprévus qui peuvent coûter en temps et en argent. En effet, opérer une transformation d’une entreprise change tout son système, sa manière de travailler et de produire que ce soit dans les matériels, dans la gestion des employés ou dans les infrastructures. DigitalUnicorn vous présente alors les coûts imprévus à anticiper :
- Résultat IA faible ou biaisé: prioriser les phases de tests et de validation
- Donnée insuffisante: identifier les sources de données nécessaires avant le développement ;
- Intégration difficile avec les outils métiers internes: faire un audit technique ;
- Formation plus longue et plus difficile (certains employés auront dû mal) : prioriser une formation complète et facile avec des experts (à engager spécialement) ;
- Les autres frais à prévoir (plus de stockage, d’espace, de matériel) : établir un cahier de charge le plus précis possible pour éviter les manques.
La meilleure d’assurer l’intégration IA et anticiper tous ses problèmes est d’appeler une agence IA, comme DigitalUnicorn grâce à équipe entière expérimentée et compétente pour étudier votre cas avant le développement.
Optimisation des coûts d’intégration d’une IA
L’intégration de l’intelligence artificielle requiert un investissement très important pour être totalement opérationnel correspondant à vos besoins et vos objectifs. De plus, il peut mettre du temps à se rentabiliser dans certains cas. Heureusement, il existe des solutions pour optimiser les coûts d’intégration. DigitalUnicorn vous présente plusieurs leviers de réduction :
Choisir une solution adaptée à vos besoins
D’abord, votre projet doit être bien défini et être sur mesure avant de choisir la solution adaptée, car la surévaluation ou la sous-évaluation peut impacter le coût. Par exemple, une solution simple et ciblée peut répondre à un besoin d’automatisation d’un service ou de l’analyse prédictive de stock est moins chère qu’une IA généraliste. Réalisez des tests ou un MVP avant l’intégration complète et définissez bien votre objectif, vos données et vos ressources humaines internes.
Privilégier les solutions low-code/no-code
Pour les projets IA moyens à intégrer (automatisation, génération de document, chatbots…), privilégier les solutions low-code (MPA, Google AutoML…) pour gagner du temps, optimiser le coût de développement, gérer facilement les équipes métiers et bénéficier des mises à jour et de la maintenance offerte par le fournisseur, idéal pour les PME.
Externaliser le développement ou une partie du projet
Le recrutement d’une agence IA figure parmi les solutions les plus économiques et les plus efficaces grâce à ses équipes professionnelles et expérimentées. Dans ce cas, vous éviterez les paiements mensuels et d’autres ressources internes. Externaliser le développement ou les parties les plus complexes vous fait gagner du temps tout en assurant la qualité du projet. Définissez bien votre cahier de charge pour éviter les surcoûts ou les désagréments.
Miser sur l’open source
Les technologies open source sont presque complètes pour développer n’importe projet IA, comme Tensorflow, Pytorch, Rasa ou Haystack. Ces outils IA permettent de réduire le coût tout en ayant une grande flexibilité technique. Cependant, des compétences avancées sont indispensables pour ces technologies open sources. Dans ce cas, recruté des développeurs internes ou des agences IA, cela permet d’optimiser le coût au maximum.
Bénéficier des aides et subventions gouvernementales
En Europe et en France, les états proposent des programmes de soutien pour la transformation numérique des entreprises désirant l’innovation et la croissance. Voici les subventions pour les projets IA :
- Crédit d’impôt de recherche;
- Aide de BpiFrance;
- Subvention européenne Horizon Europe;
- Fonds régionaux et appel au projet Tech.
Ces aides sont conçues pour financer une partie du développement et de l’intégration IA dans une entreprise, elles peuvent aller jusqu’à 20% du coût total.
Retour sur investissement (ROI) de l’IA
Le coût de l’intégration IA nécessite un investissement important et une durée plus ou moins longue (1 mois à 1 an), alors l’entreprise doit s’attendre la rentabilisation de son utilisation grâce à ses services. Le ROI est composé d’indicateurs clés qui permettent d’évaluer l’impact de l’IA sur l’entreprise grâce à des valeurs mesurables. Notre agence de développement web et IA vous présente les solutions pour rentabiliser rapidement.
Amélioration de l’efficacité et de la productivité
L’automatisation des tâches manuelles, répétitives et chronophages permet d’améliorer l’efficacité, la productivité et la gestion des équipes. Par exemple, vous pouvez opter pour les chatbots pour les services clients 24/7, l’IA traiteur de documents, et l’automatisation des processus et des services.
Réduction des coûts opérationnels
L’automatisation des tâches par IA permet aussi de réduire le coût dans de nombreux secteurs, comme les services clients, la logistique, la maintenance ou la ressource humaine. Par exemple, vous pouvez améliorer la gestion des ressources, optimiser des stocks et réduire les erreurs humaines pour la saisie et les facturations. Il faut juste renforcer la formation des employés pour optimiser l’utilisation de l’IA.
Augmentation des revenus et gains de compétitivité
L’analyse prédictive permet de générer des revenus supplémentaires en anticipant l’évolution du marché et de la tendance, en améliorant la qualité des produits et des services et les approches commerciaux. En effet, grâce à ses analyses, l’IA peut faire des recommandations personnalisées, améliorer le marketing avec un ciblage plus efficace et en créant des offres plus calculées et plus rentables pour les clients et l’entreprise.
Amélioration de l’expérience client
Enfin, l’IA permet d’améliorer l’expérience client qui est l’un des piliers du trafic et des conversions en offrant des chatbots efficaces et disponibles 24/7, des traitements automatiques des demandes et des conseils sur mesure pour les clients.
