La partie émergée de l’iceberg : pourquoi vous ne devriez probablement pas construire vos agents en interne

À mesure que les capacités de l’IA agentique progressent, de nombreuses équipes s’interrogent : faut-il construire ses propres agents en interne ou acheter une solution existante ?

À première vue, le développement en interne peut sembler séduisant. Il offre plus de contrôle, permet d’implémenter une logique sur mesure et donne souvent l’impression d’être plus rentable. Avec les LLMs, il est d’ailleurs assez facile de monter rapidement une preuve de concept qui “donne l’illusion” d’être presque prête pour la production.

Mais la majorité des équipes sous-estiment ce qu’il faut réellement pour développer et maintenir une solution d’IA scalable. L’écart vient d’un point clé : une multitude de problèmes invisibles se cachent sous la surface et rendent l'industrialisation d’un PoC extrêmement complexe.

Ce que beaucoup découvrent, souvent trop tard, c’est que la partie visible du développement et du déploiement d’un agent ne représente qu’une infime portion de ce qui est nécessaire pour l’exploiter de manière fiable en production. Le vrai défi n’est pas de faire fonctionner un agent une fois. C’est de le faire fonctionner de manière sûre, prévisible et durable dans le temps.

Iceberg droit devant !

Lorsqu’on construit le business case d’un agent développé en interne, on se concentre généralement sur les coûts évidents et immédiats : frais de licences ou abonnement, salaires des équipes IA & engineering, dépenses liées au cloud et à l'infrastructure, sans oublier le projet initial de build ou d'implémentation.

Mais d’autres coûts et obligations, beaucoup moins visibles, apparaissent dès que vous tentez de mettre votre agent en production :

• Orchestration et gestion des flux de travail (workflows)
• Observabilité, monitoring et debugging
• ntégration avec les systèmes existants (CRM, HRIS, etc.)
• Tests de régression, évaluation et détection de la dérive comportementale
• ... et bien plus encore.

Quand on regarde l’ensemble du tableau, le coût réel du “build” interne est très éloigné du chiffre affiché du business case initial.

Le développement de l'IA est complexe, car il est très différent du développement normal de produits. Travailler avec des LLM et des agents est une discipline fondamentalement nouvelle, ce qui signifie que pour la plupart des organisations qui ne disposent pas d'expert IA, les obstacles sont insurmontables. Et même pour ceux qui disposent de ces ressources, ces dernières pouraient être mieux allouées.

De plus, l'environnement évolue à un rythme effréné. Pensez aux workflows d'agent à agent, au MCP et (bientôt) aux Agent Skills (compétences) : tous ces développements sont relativement récents. Ce rythme signifie qu'il est toujours difficile de maintenir votre stack technologique à jour.

Les avantages d’acheter auprès de vendeurs éprouvés

Pour toutes ces raisons, seules 31% des équipes finance prévoient de développer des agents en interne. La majorité choisit uen autre voie.

Au lieu de cela, ils activent l'IA agentique via des plateformes existantes, en achetant de nouveaux logiciels ou en collaborant avec des partenaires externes.

Ce choix est rationnel. Les solutions développées par des éditeurs offrent des capacités prêtes à l’emploi, des mises à jour fréquentes et des contrôles de conformité intégrés, sans avoir à construire toute l’infrastructure de base.

Voyez les choses ainsi : les agents IA doivent être développés, entraînés et évalués comme des collaborateurs. Recruteriez-vous quelqu’un sans expérience ni formation, ou préféreriez-vous un employé opérationnel dès le premier jour ?

Conçus correctement, les agents IA proposés par des éditeurs s’intègrent nativement à vos systèmes existants : ERP, CRM, data lakes, outils de BI. Ils peuvent même se connecter à des applications comme ChatGPT ou Claude, en y injectant de manière sécurisée du contexte métier et des données temps réel.

Pour des équipes finance sous pression pour délivrer rapidement du ROI, s’appuyer sur des vendors expérimentés peut augmenter les chances de succès de 5% ou plus. Les bénéfices sont clairs : un time-to-value rapide (déploiement en quelques semaines, pas en années), une innovation continue (améliorations de modèles et benchmarks de bonnes pratiques), un risque réduit (gouvernance des données, explicabilité et auditabilité intégrées).

En conclusion

Selon Aditya Challapally, exécuter rapidement avec des vendors IA expérimentés fait partie des principes clés de réussite des projets IA, au même titre que se concentrer sur un seul problème business et démontrer un ROI clair.

Dans la majorité des cas, développer ses propres agents va à l’encontre de cette logique. C’est un travail lent, complexe, et bien plus difficile à réussir qu’il n’y paraît.

Construire en interne peut sembler stratégique. Mais pour l’immense majorité des équipes, acheter permet de créer de la valeur maintenant, pas dans plusieurs années.

Et pour celles qui choisissent malgré tout de construire leurs propres agents, un conseil : restez simples. Un agent mono-nœud, connecté à un outil puissant comme le Serveur MCP de Pigment, peut déjà délivrer beaucoup de valeur.