Le modèle build vs buy ne tient plus face à l’IA

L’IA a rendu obsolète le cadre traditionnel « construire contre acheter ».

Le vieux débat sur la question de savoir s’il faut créer des logiciels en interne ou les acheter sur étagère n’est plus de mise dans le monde d’aujourd’hui. Ce cadre reposait sur l’hypothèse que le développement de logiciels était coûteux, lent et nécessitait des équipes d’ingénieurs. Pendant des décennies, c’était vrai. Vous deviez tout prévoir dans les moindres détails. Les équipes d’ingénieurs réalisaient des sprints. Quelques semaines ou quelques mois plus tard, vous pouviez obtenir quelque chose d’assez stable pour être utilisé.

Cette hypothèse n’est plus d’actualité.

L’IA a permis à n’importe qui, littéralement n’importe qui dans votre organisation, de créer des logiciels fonctionnels en une fraction du temps et à un coût presque nul. Ce qui prenait autrefois des semaines à des développeurs qualifiés peut désormais être prototypé par une personne sans formation technique, dans un outil comme Cursor, à l’aide d’instructions en langage naturel. Vous écrivez ce que vous voulez, l’IA génère le code et vous obtenez soudain une version fonctionnelle de l’objet pour lequel vous alliez dépenser six chiffres.

Cette évolution bouleverse la dynamique traditionnelle des coûts et des délais. Et une fois que ces barrières tombent, la logique de l’achat par rapport à la construction tombe avec elles.

Vos équipes n’ont plus besoin d’attendre que des ressources d’ingénierie se libèrent ou de passer par un long cycle d’approvisionnement. Si une personne proche du problème peut tester une idée et générer une solution opérationnelle en quelques heures, cela change tout le processus de prise de décision. L’hypothèse selon laquelle « acheter est plus rapide et plus sûr » ne tient tout simplement plus. Il ne s’agit même pas de vitesse, mais d’effet de levier. L’IA déplace le pouvoir vers la périphérie de votre organisation. Les personnes les plus proches du problème disposent désormais des outils nécessaires pour créer elles-mêmes des solutions.

Il ne s’agit pas de supprimer l’ingénierie, mais d’éliminer les goulets d’étranglement inutiles. Et la majeure partie de l’ancien cadre était construite autour de goulets d’étranglement qui n’existent plus aujourd’hui.

Le prototypage rapide basé sur l’IA permet de prendre des décisions d’achat précises

Vous ne devez pas vous engager auprès d’un fournisseur sans savoir si la solution fonctionne réellement. C’est là que les choses tournent mal. Les équipes adoptent des outils d’entreprise sur la base d’une vague idée de ce dont elles pensent avoir besoin, puis passent des mois à les mettre en œuvre avant de s’apercevoir qu’ils ne sont pas adaptés à leurs besoins.

Grâce à l’IA, vous pouvez créer des prototypes rapidement, tester des hypothèses rapidement et voir si le problème est réel et si la solution apporte une valeur ajoutée. Une fois que vous avez réalisé un prototype, même léger, vous savez ce dont votre équipe a besoin. Vous avez déjà confirmé ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Lorsque vous vous adressez à un fournisseur, vous ne faites pas de suppositions. Vous comparez sa solution à quelque chose que votre équipe a déjà construit. Si leur outil est meilleur, vous l’achetez. Sinon, vous ne l’achetez pas.

Cela permet d’éliminer le gaspillage. Elle transforme le processus d’achat en une décision fondée sur des données. Vous construisez d’abord, non pas parce que vous prévoyez de faire évoluer cette solution en interne pour toujours, mais parce que la construction clarifie ce que vous recherchez. Vous comprenez ce qui est important et ce qui ne l’est pas, puis vous choisissez un fournisseur sur la base de résultats concrets, et non d’un argumentaire de vente bien ficelé.

Pour les équipes dirigeantes, il s’agit d’un changement d’état d’esprit fondamental. Vous voulez que vos collaborateurs testent rapidement les choses avant de s’engager. Cela prend des jours, pas des semaines. Ce qui en découle est énorme : moins d’échecs dans la mise en œuvre de logiciels, de meilleures négociations avec les fournisseurs et un alignement plus étroit sur le fonctionnement réel de votre entreprise.

Dans ce modèle, l’achat devient la dernière étape, et non la première. Et vous achetez plus fort, car vous savez déjà à quoi ressemble ce qui est « bon ». Rien que cela permet de gagner du temps. Il permet d’économiser du budget. Et surtout, cela accélère l’exécution. C’est là tout l’intérêt.

La frontière entre les rôles techniques et non techniques s’estompe

L’ancienne façon de penser, selon laquelle la création de logiciels était réservée aux ingénieurs, est en train de disparaître. L’IA a changé les règles. Elle a permis aux membres non techniques de l’équipe de contribuer directement aux itérations du produit, aux corrections techniques et aux outils internes, sans avoir besoin de savoir coder. Et nous ne parlons pas de possibilités théoriques. C’est déjà le cas dans de vraies équipes, dans de vraies entreprises.

Un exemple : Un membre de l’équipe chargée de l’expérience client a remarqué un bogue signalé par un utilisateur dans Slack. Au lieu d’acheminer le problème dans les files d’attente d’ingénierie traditionnelles, il a ouvert un outil de code assisté par l’IA, a décrit le problème en langage clair et a laissé le système écrire la correction. Quelques instants plus tard, une demande d’extraction a été créée, examinée et fusionnée. Le bogue a été corrigé dans la production en moins de 15 minutes. Ce membre de l’équipe n’avait pas de formation technique formelle. Il n’en avait pas besoin.

Ce type d’action directe était autrefois impossible. Aujourd’hui, les outils d’IA se chargent du gros du travail, en écrivant un code syntaxiquement correct, en le testant et même en suggérant des pistes de mise en œuvre. Cela permet aux personnes qui comprennent vraiment le client ou le problème d’aller de l’avant et de mettre en œuvre une solution efficace, immédiatement. Pas d’attente. Pas de goulots d’étranglement. Pas de mauvaise communication entre les services.

Ce qui place la barre plus haut.

Cela signifie que les organisations qui réussissent, qui permettent à leurs équipes de s’approprier plus tôt le cycle de la solution, avanceront beaucoup plus vite que celles qui sont encore entravées par des flux de travail dépassés. Les équipes dirigeantes ne doivent pas considérer cela comme une menace pour l’ingénierie, mais comme une nouvelle dynamique dans laquelle l’ingénierie s’oriente vers l’orientation, l’examen et la mise à l’échelle des travaux à fort impact plutôt que de créer chaque solution à partir de zéro.

Il s’agit d’un changement structurel. Il ne s’agit pas d’une question de culture ou d’aspiration. Fixez les bonnes autorisations, mettez en place des mécanismes de révision appropriés et vous obtiendrez un système reproductible. Cela augmente la productivité dans toutes les fonctions, et pas seulement dans l’ingénierie.

L’adoption superficielle de l’IA est un écueil risqué

L’une des grandes erreurs que commettent actuellement les entreprises est de confondre consolidation de l’IA et transformation de l’IA. Se contenter d’adopter des outils portant la marque de l’IA et de jeter de l’argent sur des produits étiquetés « GPT-enabled » ou « machine powered » ne signifie rien si cela ne change pas la façon dont vos équipes travaillent réellement ou ce qu’elles sont capables de faire. L’intégration d’un chatbot dans l’interface ou l’ajout d’une fonction d’autocomplétion dans un flux de travail n’ajoute pas de valeur par défaut.

De nombreuses entreprises achètent des outils qui portent la mention « IA » en surface, mais qui n’offrent qu’un gain opérationnel limité. Elles recherchent l’innovation apparente sans vérifier si une transformation réelle a lieu au niveau des systèmes ou des processus. Cette façon de dépenser crée l’illusion d’un progrès mais n’apporte aucun avantage.

L’important n’est pas de savoir si l’outil utilise l’IA. Ce qui compte, c’est qu’il débloque quelque chose de difficile, de coûteux ou d’impossible pour votre équipe. Automatise-t-il un processus qui prenait des heures ? Permet-il à un employé subalterne de résoudre un problème qu’il avait l’habitude d’escalader ? Rapproche-t-elle l’action de terrain des personnes qui voient le problème en temps réel ?

Si la réponse est non, vous ne transformez pas. Vous ne faites qu’ajouter de la complexité.

Vous devez vous poser des questions plus difficiles avant d’intégrer un produit marqué par l’IA dans votre pile : Qu’est-ce que cet outil résout que nous ne pouvions pas résoudre auparavant ? Qui, au sein de l’organisation, est davantage habilité à l’utiliser ? Quel processus s’améliore, et dans quelle mesure ?

Surtout, ne confondez pas le positionnement de la marque avec la capacité du produit. Tous les fournisseurs revendiquent aujourd’hui le leadership en matière d’IA, que leurs outils l’exploitent de manière significative ou non. Votre tâche consiste à faire la part des choses et à examiner les résultats. Si cela ne modifie pas le mode de fonctionnement de votre entreprise, il ne s’agit pas d’une véritable transformation de l’IA. Il s’agit d’une réaction.

Cette distinction détermine si vous êtes à la tête du changement ou si vous restez à la traîne en réagissant à ce changement.

L’autonomisation des équipes financières grâce à des expériences pilotées par l’IA redéfinit l’approvisionnement.

Les équipes financières n’ont plus besoin de s’appuyer sur des présentations et des projections de fournisseurs pour prendre des décisions intelligentes en matière d’investissement logiciel. L’IA a radicalement changé le mode de fonctionnement de l’approvisionnement. Désormais, les équipes peuvent construire des prototypes internes pour tester sous pression si une solution proposée résout réellement le problème avant de dépenser un seul dollar pour la mise en œuvre. Cela donne aux services financiers un véritable avantage : moins de suppositions, moins de coûts irrécupérables et un bien meilleur contrôle sur les résultats.

Supposons que votre équipe évalue un logiciel de gestion des fournisseurs. Auparavant, vous organisiez des appels, demandiez des devis et compariez les démonstrations. Vous vous engagiez ensuite sur la base d’informations limitées et espériez que tout fonctionnerait bien une fois mis en œuvre. Mais avec les outils d’IA, ce flux de travail change. Au lieu de spéculer, votre équipe peut désormais créer une version opérationnelle du flux principal, puis en tirer des enseignements. Vous verrez si le goulet d’étranglement est vraiment lié au logiciel, ou s’il s’agit d’une inefficacité en amont, d’un processus défectueux ou d’un manque de clarté au niveau de la propriété.

À partir de là, la prise de décision est ancrée dans la réalité. Si le prototype fonctionne suffisamment bien, vous pouvez peut-être l’améliorer. S’il n’est pas à la hauteur, vous avez au moins une idée claire de ses limites et de ce que l’outil payant doit faire pour être plus performant. Quoi qu’il en soit, vous abordez les conversations avec les fournisseurs avec un programme clair, une meilleure connaissance technique et un plus grand pouvoir de négociation.

Ce processus ne signifie pas que vous cesserez d’acheter des outils tiers. Vous continuerez à en acheter. Mais désormais, vous achèterez en connaissance de cause. Vous aurez une meilleure idée de ce à quoi ressemble un « bon » outil et vous saurez mieux si l’outil s’intègre proprement dans votre environnement. Cela peut accélérer le temps de retour sur investissement après l’achat et réduire le risque de désalignement pendant le déploiement.

Les départements financiers se sont traditionnellement concentrés sur le contrôle des coûts et le reporting. Aujourd’hui, ils sont en mesure d’être copropriétaires de l’innovation, en tirant parti des données et des outils pour obtenir de meilleurs résultats au niveau du système. Cette combinaison d’expérimentation et de supervision financière permet de prendre des décisions plus intelligentes, plus rapides et plus durables.

Le nouveau paradigme : « Construire pour apprendre à acheter ».

L’ancienne stratégie logicielle était linéaire. Vous définissiez un problème, examiniez les fournisseurs, en choisissiez un, puis le mettiez en œuvre. Cette séquence avait du sens lorsque la construction était coûteuse et lente. Mais ce n’est plus le cas aujourd’hui. Aujourd’hui, vous pouvez créer en quelques minutes, tester directement les questions et apprendre rapidement. Cela ne signifie pas que vous remplacez les outils tiers, mais simplement que vous utilisez des constructions internes pour comprendre quels problèmes valent la peine d’être résolus et de quel type de solutions vous avez réellement besoin.

Ce paradigme actualisé est plus efficace. Vous testez avant d’acheter. Vous obtenez des données directes. Vous comprenez ce qui est important et vous filtrez ce qui ne l’est pas. Lorsque vous rencontrez les vendeurs, vous êtes armé de connaissances. Vous avez déjà testé des cas limites. Vous avez vu de vrais utilisateurs interagir avec les premières versions. Par conséquent, vous évitez de payer pour des fonctionnalités qui semblent intéressantes dans les démonstrations, mais qui ne se traduisent pas par une valeur ajoutée dans la pratique.

Lorsque l’achat devient la deuxième étape, et non la première, vous évitez naturellement l’erreur la plus coûteuse dans les achats des entreprises : acheter des outils pour résoudre les mauvais problèmes. Au lieu de réagir aux bruits du marché, vous alignez vos dépenses sur des besoins vérifiés. Vous ne vous contentez pas d’économiser de l’argent, vous achetez mieux.

Pour les équipes dirigeantes, c’est le passage à la clarté interne. Vous ne vous fiez plus uniquement aux déclarations des fournisseurs. Vos équipes ne perdent plus des mois à rédiger des spécifications ou à évaluer des produits qui ne sont peut-être pas nécessaires. Et lorsque vous déployez les outils d’un fournisseur, le temps de mise en œuvre est réduit, car vos exigences sont déjà parfaitement comprises.

Ce modèle est évolutif. Il permet une exécution plus rapide, car vous avez évité l’incertitude initiale. Il crée un cycle d’achat plus intelligent, car vous avez déjà éliminé les mauvaises solutions. Et surtout, il renforce la façon dont vous investissez, en fondant chaque décision sur ce que votre équipe a déjà vu à l’œuvre.

Il ne s’agit pas d’une tendance ou d’une prédiction future. C’est déjà le cas. Et les entreprises qui l’adoptent dès maintenant gagneront en rapidité, en alignement et en résilience, ce que leurs concurrents ne pourront pas égaler.

Principaux enseignements pour les décideurs

• L’IA redéfinit les décisions de construction ou d’achat : Les dirigeants doivent considérer le prototypage piloté par l’IA comme un changement fondamental, et non comme une mise à jour des fonctionnalités. La construction rapide et peu coûteuse rend désormais obsolète l’analyse traditionnelle « acheter contre construire ».
• Construisez d’abord pour clarifier les besoins : Les organisations devraient utiliser l’IA pour élaborer des solutions internes légères avant d’acheter. Cela permet de raccourcir les cycles de décision, de réduire le gaspillage et d’identifier rapidement les points faibles.
• Les équipes non techniques peuvent désormais piloter l’exécution : Les dirigeants devraient responsabiliser les équipes interfonctionnelles en activant des outils de création assistés par l’IA. Cela permet d’accélérer la résolution des problèmes et de réduire la dépendance à l’égard d’équipes d’ingénieurs débordées.
• Évitez l’adoption de l’IA en surface : Les dirigeants doivent évaluer les outils en fonction de leur impact opérationnel, et non de leurs prétentions marketing. Si un outil d’IA ne modifie pas la façon dont le travail est effectué, il n’apporte aucune valeur ajoutée réelle.
• Le secteur financier peut désormais conduire des achats plus intelligents : Les directeurs financiers et les responsables financiers devraient favoriser la validation des technologies en élaborant et en testant les flux de travail critiques avant l’achat. Cela permet de réduire les risques liés à l’approvisionnement et d’améliorer les négociations avec les fournisseurs.
• Passez à l’approche « construire pour apprendre à acheter » : Adoptez un nouvel état d’esprit en matière d’approvisionnement, dans lequel les constructions internes guident les achats externes. Cette approche permet des mises en œuvre plus rapides, moins de paris aveugles et des investissements logiciels mieux adaptés.