Pendant des décennies, la décision entre développer un logiciel en interne ou acquérir une solution prête a guidé les stratégies technologiques des entreprises de divers secteurs. L'équation semblait simple, acheter accélérait l'adoption et réduisait les coûts, construire offrait personnalisation et contrôle. Mais l'arrivée de l'intelligence artificielle générative, et en particulier, du développement assisté par l'IA (AIAD), a modifié toutes les variables de ce calcul. Il ne s'agit plus de choisir entre deux approches classiques, et peut-être que le dilemme traditionnel n'existe même plus.
Avec l'IA générative optimisant des étapes cruciales du cycle de développement, telles que l'écriture de code, les tests automatisés, la détection de bugs et même les suggestions d'architecture, la création de logiciels sur mesure n'est plus l'exclusivité des grandes entreprises disposant de budgets importants. Modèles pré-entraînés, bibliothèques spécialisées et plateformes low-code ou no-code amplifiées par l'IA ont considérablement réduit les coûts et le temps de développement.
Au lieu de mois, de nombreuses solutions sont aujourd'hui livrées en semaines, et au lieu de nombreuses équipes internes, des équipes réduites et hautement spécialisées parviennent à livrer des applications personnalisées et évolutives avec une efficacité impressionnante. GitHub Copilot, lancé en 2021, est un exemple pratique d'IA générative qui aide les développeurs en suggérant du code et en complétant automatiquement des extraits. Une étude de GitHub a indiqué que les développeurs utilisant Copilot ont accompli leurs tâches en moyenne 55 % plus rapidement, tandis que ceux qui l'ont utilisé ont mis en moyenne 1 heure et 11 minutes pour terminer la tâche, ceux qui n'ont pas utilisé GitHub Copilot ont mis en moyenne 2 heures et 41 minutes.
Face à cette réalité, l'ancien argument selon lequel acheter un logiciel prêt à l'emploi était synonyme d'économie perd de sa force. Les solutions génériques, bien que tentantes, ne s'adaptent souvent pas aux particularités des processus internes, ne évoluent pas aussi rapidement et créent une dépendance limitative. À court terme, ils peuvent sembler suffisants, mais à moyen et long terme, ils deviennent des obstacles à l'innovation.
Plus que cela, la notion même selon laquelle l'avantage concurrentiel réside dans le code lui-même commence à s'effriter. Dans un contexte où réécrire une application entière est devenu abordable et viable, l'idée de « protéger le code » en tant qu'actif stratégique a de moins en moins de sens. La valeur réelle réside dans l'architecture de la solution, dans la fluidité de l'intégration avec les systèmes de l'entreprise, dans la gouvernance des données et, surtout, dans la capacité à adapter rapidement le logiciel à mesure que le marché ou l'entreprise évolue.
L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et de l'automatisation réduit jusqu'à 50 % le temps de développement, selon 75 % des dirigeants interrogés dans un rapport réalisé par OutSystems et KPMG. Mais si le « build » est le nouveau normal, un deuxième dilemme surgit : construire en interne ou avec des partenaires externes spécialisés ? Ici, le pragmatisme prime. Créer une équipe technologique interne nécessite un investissement continu, une gestion des talents, une infrastructure et, surtout, du temps, l'actif le plus rare dans la course à l'innovation. Pour les entreprises dont le cœuraffairesce n'est paslogicielce choix peut être contre-productif.
D'autre part, les partenariats stratégiques avec des entreprises de développement offrent des avantages, tels qu'un accès immédiat à un savoir-faire technique avancé, une livraison accélérée, une flexibilité d'embauche et une réduction des coûts opérationnels. Des équipes externalisées expérimentées agissent comme une extension de l'entreprise, en se concentrant sur les résultats, et disposent souvent déjà de modèles prêts d'architecture évolutive, de pipelines CI/CD intégrés et de frameworks testés, tout ce qui serait coûteux et long à construire à partir de zéro. Il reste encore à mentionner un troisième élément dans cette équation : l'effet réseau de l'expertise accumulée.
Alors que les équipes internes font face à une courbe d'apprentissage continue, des experts externes intervenant sur plusieurs projets accumulent un répertoire technique et commercial à un rythme beaucoup plus rapide. Cette intelligence collective, appliquée de manière ciblée, génère souvent des solutions plus efficaces et innovantes. La décision, donc, n'est plus entre acheter ou construire, mais entre s'en tenir à des solutions rigides ou construire quelque chose qui réponde réellement aux besoins de l'entreprise.La personnalisation, autrefois un luxe, est devenue une attente, la scalabilité, une exigence, et l'IA, un facteur déterminant.
En fin de compte, le véritable avantage concurrentiel ne réside pas dans le logiciel prêt à l'emploi, ni dans les lignes de code écrites sur mesure, mais dans la rapidité stratégique avec laquelle les entreprises intègrent des solutions technologiques à leur croissance. L'ère de l'AIAD nous invite à abandonner les dilemmes binaires et à considérer le logiciel comme un processus continu, vivant et stratégique. Et, pour cela, il ne suffit pas de construire, il faut construire avec intelligence, les bons partenaires et une vision d'avenir.
