Moins d’abonnements.
Plus de maîtrise.

1 / Le guide

Commencer par le coût réel de vos outils

Une facture d’abonnement ne dit pas tout. Une solution peut coûter peu à l’achat et mobiliser beaucoup de temps en ressaisie. À l’inverse, un abonnement plus élevé peut inclure des fonctions critiques, du support et une maintenance qu’il faudrait financer autrement.

Dressez un inventaire sur les douze derniers mois : logiciel, équipe utilisatrice, fonction réellement utilisée, nombre de licences actives, coût, échéance de renouvellement et possibilité d’export. Demandez ensuite aux équipes ce qui les ralentit. L’objectif est de comparer un service rendu, pas seulement deux tarifs.

• Coûts directs : abonnements, licences inutilisées, options, stockage et consommation d’API.
• Coûts de fonctionnement : intégrations, support, formation, administration et maintenance.
• Temps mobilisé : doubles saisies, rapprochements manuels, recherches et corrections.
• Coûts de sortie : export, nettoyage des données, migration, coexistence des outils et formation.

2 / Le guide

Conserver, connecter ou remplacer ?

Le sur-mesure n’est pas une fin en soi. Commencez par supprimer les licences inutilisées, ajuster les forfaits et éliminer les doublons. Une meilleure utilisation de vos outils actuels peut suffire.

Conservez un SaaS qui couvre bien un besoin complexe et critique, avec un coût et un niveau de service justifiés. Connectez vos outils quand le problème se situe surtout entre eux : transférer des demandes, synchroniser des données ou consolider un reporting. Envisagez une création ciblée quand vous payez pour une suite très large alors que votre équipe utilise un périmètre limité et stable.

Comparez aussi la dépendance créée par la nouvelle solution. Remplacer un éditeur par un prestataire qui détient seul le code, les comptes et la documentation ne constitue pas un gain d’autonomie.

Automatiser les échanges entre vos outils

3 / Le guide

Ce que l’IA accélère — et ce qu’il reste à construire

L’IA peut accélérer la création d’une interface, la préparation de composants, des scripts de transformation et des tests. Sur un besoin simple, un premier prototype peut être produit très rapidement. Ce prototype sert à vérifier les écrans et les usages avec l’équipe.

Une application prête pour la production demande davantage : règles métier, gestion des exceptions, droits d’accès, intégrations, sauvegardes, surveillance, tests de charge et de sécurité. Le code généré doit être relu et testé. Une interface qui ressemble à votre outil actuel ne prouve pas que toutes ses fonctions sont couvertes.

Nous visons des parcours familiers pour limiter la formation et les ruptures d’usage, tout en concevant une solution adaptée à votre besoin. Le périmètre, les droits sur les composants et les conditions de maintenance doivent être explicites avant le développement.

Sources : ANSSI — Recommandations de sécurité pour un système d’IA générative

4 / Le guide

Quels outils sont de bons candidats au sur-mesure ?

Les premiers candidats sont souvent des processus internes bien délimités, dont les règles sont connues et dont les résultats peuvent être vérifiés. Voici des exemples illustratifs, pas des résultats clients.

• Un tableau de suivi d’interventions, avec statuts, documents et rappels.
• Un portail interne de demandes, avec validation par le responsable concerné.
• Un reporting qui rassemble des données de plusieurs outils et prépare une synthèse.
• Une interface de recherche dans des documents autorisés, avec les sources accessibles à l’utilisateur.
• Un générateur de documents à partir de modèles et de données vérifiées.

Sources : CNIL — Questions-réponses sur l’utilisation d’une IA générative

Explorer nos démonstrations métier

5 / Le guide

Comparer les coûts sur 12, 24 et 36 mois

Le bon indicateur est le coût total sur une durée comparable. Pour le SaaS : frais initiaux éventuels, abonnements, options et intégrations. Pour le sur-mesure : cadrage, développement, migration et formation, puis hébergement, API, sauvegardes, support, maintenance corrective et mises à jour.

Le scénario fictif ci-dessous part de 600 € par mois pour l’outil actuel, de 7 000 € de coût initial pour l’alternative et de 150 € par mois pour son fonctionnement complet. Ce ne sont ni nos tarifs ni un devis. Avec ces hypothèses, l’alternative coûte davantage la première année et devient moins coûteuse à partir du 16e mois. Modifiez les valeurs pour comprendre l’effet de chaque poste.

Le calcul suppose des coûts constants et un périmètre identique. Il ne valorise pas le temps gagné, ne prédit pas la qualité du service et ne couvre pas les imprévus. Ajoutez les abonnements conservés, la période de double exploitation et une marge pour les évolutions avant toute décision. Ne comptez pas deux fois un même gain de temps.

Comprendre tous les postes de coût d’un projet IA

6 / Le guide

Construire une indépendance qui dure

L’autonomie se prépare dès le contrat et l’architecture. Clarifiez les droits d’utilisation et de modification du code, les licences des composants tiers et les modalités d’accès au dépôt. La propriété du code n’est pas automatique : elle dépend des accords et des composants utilisés.

Prévoyez des comptes d’hébergement et de services identifiés, des accès administrateur maîtrisés, une documentation exploitable et un export dans des formats ouverts ou courants. Testez la restauration des sauvegardes et le passage de relais à un autre prestataire.

Si l’application dépend d’un fournisseur de modèles, documentez ses limites, son coût à l’usage et les possibilités de substitution. Une solution sur mesure peut elle aussi dépendre d’API, d’un cloud ou d’une bibliothèque. L’objectif est une dépendance comprise et réversible.

• Accès au code, aux comptes et à la documentation convenus dès le départ.
• Données exportables et procédure de récupération testée.
• Responsable de maintenance identifié, délais de support et budget prévus.
• Passage de relais documenté et conditions de sortie explicites.

Les questions à poser à votre prestataire IA

7 / Le guide

Protéger les données : un choix d’architecture, pas une étiquette

Un outil sur mesure n’est pas automatiquement plus sûr qu’un SaaS. La protection dépend de sa conception, de sa configuration, des usages et de la maintenance. Héberger en Europe ne suffit pas, à lui seul, à garantir la souveraineté ou la conformité.

Cartographiez les données et leurs destinataires : application, hébergeur, sauvegardes, journaux techniques et éventuels fournisseurs de modèles. Vérifiez les accès, les durées de conservation, les sous-traitants, les transferts et les engagements contractuels concernant la réutilisation des données.

Réduisez les informations transmises aux modèles. Pour une recherche documentaire, appliquez les droits d’accès aux documents et aux réponses, pas seulement à l’écran de connexion. Testez les injections de prompt, les tentatives d’exfiltration et les usages inattendus. Selon la sensibilité, une architecture privée peut être préférable à un service grand public.

Les données de santé, financières ou couvertes par un secret demandent une analyse spécifique. Le périmètre HDS, les obligations RGPD et les contraintes métier doivent être examinés avec les responsables compétents avant le déploiement. Aucune promesse générale de sécurité ne remplace cette analyse.

• Authentification adaptée, droits minimaux et séparation des environnements clients.
• Chiffrement, gestion des secrets, sauvegardes et restauration testée.
• Journalisation utile, sans recopier inutilement des données sensibles.
• Mises à jour, revue du code et suivi des vulnérabilités dans la durée.

Sources : CNIL — Questions-réponses sur l’utilisation d’une IA générative · CNIL — Garantir la sécurité du développement d’un système d’IA · ANSSI — Recommandations de sécurité pour un système d’IA générative

Notre approche de la sécurité des données

8 / Le guide

Passer à l’action sans perturber les équipes

Commencez par un seul périmètre. Décrivez les fonctions indispensables, les règles métier, les données autorisées et les critères d’acceptation. Un prototype permet de confronter cette description aux usages réels avant d’engager une migration.

Testez ensuite un pilote avec des utilisateurs représentatifs. Vérifiez les exports, les reprises de données, les droits, les sauvegardes et les intégrations. Maintenez l’ancien outil pendant une période définie et prévoyez un retour arrière. La résiliation vient après la validation des résultats et des conditions contractuelles, pas avant.

Mesurez le temps consacré aux tâches, les erreurs, les incidents, l’adoption et le coût réel. Une économie théorique n’a d’intérêt que si le service rendu reste adapté. À l’issue du pilote, vous pouvez généraliser, ajuster ou décider de conserver l’outil existant.

• Cadrer : usages, budget, dépendances et niveau de risque.
• Prototyper : écrans et parcours, sans données sensibles non autorisées.
• Valider : sécurité, fonctionnement, coût total et critères métier.
• Migrer : déploiement progressif, formation, retour arrière et suivi.

9 / Le guide

Les questions à trancher avant de remplacer un SaaS

Sources et repères

Sources consultées le 7 novembre 2026. Les choix d’architecture et les obligations applicables sont à vérifier pour chaque projet.

• CNIL — Questions-réponses sur l’utilisation d’une IA générative — 18 juillet 2024
• CNIL — Garantir la sécurité du développement d’un système d’IA — Consulté le 7 novembre 2026
• ANSSI — Recommandations de sécurité pour un système d’IA générative — Consulté le 7 novembre 2026