Budget

Combien coûte un prototype IA ? Les facteurs qui changent le budget

Le coût d’un prototype IA dépend moins du mot “IA” que du workflow à tester. Une extraction simple sur quelques exemples ne demande pas le même effort qu’un assistant connecté à plusieurs sources, avec permissions, logs, interface et tests qualité. Cette page aide à estimer les facteurs avant de demander un devis.

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Ce que Gatien peut construire

Des livrables concrets, pas une promesse IA vague

Chaque projet commence par un workflow réel, des exemples et une sortie que l’équipe peut vérifier.

Facteur données

Volume, format, qualité, confidentialité et exemples disponibles changent beaucoup l’effort.

Facteur intégrations

Une démo isolée est plus simple qu’un workflow branché à un CRM, ERP, email ou outil interne.

Facteur qualité

Plus la sortie doit être fiable, traçable et testée, plus il faut investir dans les garde-fous.

Facteur usage

Un outil pour une personne en test n’a pas les mêmes exigences qu’un usage par toute une équipe.

Cas d’usage

Exemples de workflows à tester

Ces exemples servent de point de départ. Le bon périmètre dépend de vos données, de vos utilisateurs et du risque métier.

Prototype léger

Tester une idée avec quelques exemples et une interface simple.

Prototype intégré

Connecter l’IA à un workflow existant pour mesurer le gain réel.

Prototype sensible

Gérer des données confidentielles, permissions, logs et validations.

Prototype produit

Préparer une fonctionnalité destinée à entrer dans une application existante.

Déroulé

Une mission structurée pour apprendre vite

1

Cadrage

Clarifier le problème métier, les utilisateurs, les données disponibles, les contraintes et le résultat attendu.

2

Prototype

Construire une première version testable sur des exemples réels, sans surdimensionner l’architecture.

3

Tests métier

Vérifier les réponses, les erreurs, les cas limites, les permissions et le niveau de validation humaine nécessaire.

4

Intégration

Brancher l’outil aux systèmes existants: application interne, CRM, Slack, Teams, email, base documentaire ou API.

5

Documentation

Livrer une base maintenable: code, configuration, limites connues, critères de succès et prochaines étapes.

Stack

Technologies possibles

OpenAI, Anthropic ou autres API LLM selon le besoin
TypeScript, Next.js, Node.js et Python
Supabase, PostgreSQL, pgvector ou bases vectorielles
n8n, Make, webhooks et APIs métier
Slack, Teams, Gmail, Outlook, Notion, SharePoint ou outils internes

Livrables

Ce qui peut être livré

Liste des facteurs de budget
Périmètre recommandé pour une première version
Risques qui peuvent augmenter l’effort
Questions à clarifier avant devis

Cadre

Inclus et non inclus

Inclus

Cadrage fonctionnel et technique
Architecture simple à comprendre et à maintenir
Développement du prototype ou de la première version
Tests sur exemples réels fournis par l’équipe

Non inclus

Promesse de ROI sans données réelles
Automatisation sans validation humaine quand le risque métier est élevé
Utilisation de données sensibles sans règles d’accès claires
Faux témoignages, faux chiffres ou démonstrations inventées

FAQ

Questions avant de lancer

Vous voulez estimer un prototype IA ? Envoyez le workflow, les données disponibles et le niveau d’intégration souhaité.

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Pourquoi ne pas afficher un prix unique ?

Parce que deux prototypes IA peuvent avoir des niveaux d’intégration, de sécurité et de qualité très différents.

Comment réduire le budget d’un prototype ?

Réduisez le périmètre, fournissez des exemples propres, évitez les intégrations inutiles au départ et définissez une sortie vérifiable.

Quel livrable demander pour comparer les offres ?

Demandez le périmètre, les données nécessaires, les intégrations, les critères de succès, la documentation et les limites connues.

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