Build vs Buy : construire ou s'appuyer sur une plateforme SaaS existante ?

✅ Ce que vous allez apprendre dans ce guide :

• Pourquoi l'IA facilite le prototypage mais ne supprime pas la complexité d'un logiciel métier
• Les 5 raisons pour lesquelles les projets IA internes n'atteignent pas l'industrialisation
• Comment calculer le véritable TCO (Total Cost of Ownership) d'un projet build, au-delà du seul coût de développement
• Les 11 postes de coûts souvent sous-estimés dans un projet construit en interne
• Ce que l'on perd concrètement en construisant seul : synergies, économies d'échelle, spécialisation, time-to-value, résilience
  

⚙️ La structure de l'analyse en 4 temps

1. L'illusion du "build facile" à l'ère de l'IA
2. Pourquoi les projets IA internes n'atteignent pas l'industrialisation
3. Les coûts cachés d'un projet IA en interne (TCO)
4. Ce que l'on perd en construisant seul

👥 À qui s’adresse ce guide ?

Cette analyse est conçue pour toutes les enseignes qui envisagent de développer en interne leur solution de pilotage de la satisfaction client :

• Directions Générales et Directions Digitales
• Directions des Systèmes d'Information (DSI)
• Responsables Expérience Client / Satisfaction Client
• Chefs de projet IT et Product Owners
• Toute personne impliquée dans un arbitrage build vs buy

📊 Résultats

✔️ Une décision objectivée, basée sur des données et non sur une intuition
✔️ Une vision claire du TCO réel sur 3 ans, au-delà du coût de développement initial
✔️ Une grille de lecture pour évaluer un projet IA interne axe par axe (vitesse, robustesse, risque…)
✔️ Les bonnes questions à se poser avant de lancer un projet de développement interne

📥 Téléchargez l'analyse gratuitement pour poser les bonnes bases de réflexion dans le cadre d'un projet Build versus Buy.