Pendant des décennies, le choix entre développer un logiciel sur mesure ou acquérir une solution prête à l'emploi a guidé les stratégies technologiques des entreprises de tous les secteurs. L'équation semblait simple : l'achat garantissait une adoption rapide et des coûts réduits, tandis que le développement sur mesure offrait personnalisation et contrôle. Mais l'avènement de l'intelligence artificielle générative, et plus particulièrement du développement assisté par l'IA (IAAD), a bouleversé la donne. Il ne s'agit plus de choisir entre deux approches classiques, et le dilemme traditionnel a peut-être même disparu.
Grâce à l'IA générative qui optimise des étapes cruciales du cycle de développement, telles que l'écriture de code, les tests automatisés, la détection de bogues et même les suggestions architecturales, le développement de logiciels sur mesure n'est plus l'apanage des grandes entreprises aux budgets conséquents. Les modèles pré-entraînés, les bibliothèques spécialisées et les plateformes low-code ou no-code basées sur l'IA ont considérablement réduit les coûts et les délais de développement.
Au lieu de plusieurs mois, de nombreuses solutions sont désormais livrées en quelques semaines. Et au lieu de grandes équipes internes, des équipes agiles et hautement spécialisées sont capables de fournir des applications personnalisées et évolutives avec une efficacité remarquable. GitHub Copilot, lancé en 2021, est un exemple concret d'IA générative qui assiste les développeurs en suggérant du code et en complétant automatiquement des extraits. Une étude GitHub a révélé que les développeurs utilisant Copilot réalisaient leurs tâches 55 % plus rapidement en moyenne, tandis que ceux qui ne l'utilisaient pas mettaient en moyenne 1 heure et 11 minutes pour les accomplir, et ceux qui ne l'utilisaient pas, 2 heures et 41 minutes.
Face à cette réalité, l'argument selon lequel l'achat de logiciels prêts à l'emploi était synonyme d'économies perd de sa pertinence. Les solutions génériques, bien que séduisantes, peinent souvent à s'adapter aux spécificités des processus internes, ne sont pas aussi agiles à grande échelle et engendrent une dépendance contraignante. À court terme, elles peuvent sembler suffisantes, mais à moyen et long terme, elles deviennent des freins à l'innovation.
De plus, l'idée même que l'avantage concurrentiel réside dans le code lui-même est remise en question. Dans un contexte où la réécriture complète d'une application est devenue peu coûteuse et accessible, la notion de « protection du code » comme actif stratégique perd de son sens. La véritable valeur réside dans l'architecture de la solution, la fluidité de son intégration aux systèmes d'information, la gouvernance des données et, surtout, la capacité d'adapter rapidement le logiciel aux évolutions du marché ou de l'entreprise.
L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et de l'automatisation réduit les délais de développement jusqu'à 50 %, comme l'indiquent 75 % des dirigeants interrogés dans une étude d'OutSystems et KPMG. Mais si le développement interne devient la norme, un second dilemme se pose : faut-il développer en interne ou faire appel à des partenaires externes spécialisés ? Le pragmatisme l'emporte ici. Créer une équipe technique interne exige des investissements continus, la gestion des talents, une infrastructure et, surtout, du temps, la ressource la plus précieuse dans la course à l'innovation. Pour les entreprises dont le cœur de métier n'est pas le logiciel , ce choix peut s'avérer contre-productif.
En revanche, les partenariats stratégiques avec des sociétés de développement offrent des avantages tels qu'un accès immédiat à un savoir-faire technique de pointe, une livraison accélérée, une plus grande flexibilité en matière de recrutement et des frais opérationnels réduits. Les équipes externalisées expérimentées agissent comme un prolongement de l'entreprise, axées sur les résultats, et disposent souvent de modèles d'architecture évolutifs prêts à l'emploi, de pipelines CI/CD intégrés et de frameworks éprouvés – autant d'éléments qu'il serait coûteux et chronophage de développer de A à Z. Il convient également de mentionner un troisième élément dans cette équation : l’effet de réseau de l’expertise accumulée.
Alors que les équipes internes doivent constamment apprendre, les spécialistes externes travaillant sur de multiples projets acquièrent une expertise technique et commerciale bien plus rapidement. Cette intelligence collective, appliquée de manière ciblée, génère souvent des solutions plus efficaces et innovantes. Le choix ne se résume donc plus à acheter ou à développer, mais à choisir entre s'en tenir à des solutions rigides ou créer une solution qui réponde véritablement aux besoins de l'entreprise. La personnalisation, autrefois un luxe, est devenue une attente, l'évolutivité une exigence et l'IA un facteur de transformation majeur.
En définitive, le véritable avantage concurrentiel ne réside pas dans les logiciels prêts à l'emploi ou les lignes de code développées sur mesure, mais dans l'agilité stratégique avec laquelle les entreprises intègrent les solutions technologiques à leur croissance. L'ère de l'AIAD nous invite à dépasser les dilemmes binaires et à concevoir le logiciel comme un processus continu, vivant et stratégique. Pour y parvenir, il ne suffit pas de simplement développer ; il est indispensable de développer intelligemment, avec les bons partenaires et une vision d'avenir.
