Dans le monde en constante évolution de l'intelligence artificielle générative (Gen AI), les entreprises sont confrontées à un choix crucial : acheter des solutions sur étagère ou construire leurs propres solutions personnalisées. Chacune de ces approches présente des avantages et des inconvénients uniques, qui doivent être soigneusement considérés avant de prendre une décision.

Cet article est la second partie d’une série d’article composé de 3 articles : 

• L'Essor de l'Intelligence Artificielle Générative (Gen AI) : Tendances et Perspectives en France et à l'International
• Choisir entre "Buy" et "Build" : Guide pour les entreprises dans l'adoption de l'IA Générative
• Les ingrédients d’une démarche Gen AI : 5 niveaux de maturité pour les entreprises

Faire le Choix du "Buy"

Opter pour une approche "Buy" implique l'utilisation de solutions prêtes à l'emploi, généralement via des appels à des API spécialisées telles qu'OpenAI, Gemini, ou Anthropic. Cette approche offre des résultats rapides et peut être attrayante pour les preuves de concept ou les services à faible fréquentation. Cependant, envisager cette implémentation sur le long terme peut poser des défis financiers, stratégiques et techniques.

Les coûts des appels vers les API peuvent exploser à mesure que le volume d'utilisation augmente, ce qui peut compromettre la rentabilité du projet. De plus, des préoccupations liées à la propriété, à la confidentialité et à la gouvernance des données peuvent survenir, ainsi que des risques de "vendor lock-in", où une entreprise devient dépendante d'un fournisseur spécifique.

Faire le Choix de la Solution "Build"

D'autre part, opter pour une approche "Build" implique la conception et le développement de solutions personnalisées à l'aide de frameworks, d'outils ou de modèles en open source. Cette approche offre une plus grande maîtrise des projets de bout en bout et permet de contourner les problèmes de "vendor lock-in" et de confidentialité des données.

Cependant, cette approche comporte également son lot de défis. Les performances des modèles open source peuvent être inférieures à celles des solutions prêtes à l'emploi, bien que des développements rapides promettent des améliorations significatives. De plus, cette approche nécessite souvent plus de compétences et d'expertises, ainsi qu'un temps et des ressources plus importants pour la conception et la mise en œuvre.

Conclusion

Le choix entre acheter des solutions sur étagère ou construire des solutions personnalisées pour les projets d'intelligence artificielle générative est une décision complexe pour les entreprises. Chaque approche présente ses propres avantages et inconvénients, qui doivent être évalués en fonction des besoins spécifiques et des objectifs du projet.

En fin de compte, la meilleure stratégie dépendra de facteurs tels que la complexité du projet, les ressources disponibles, les contraintes budgétaires et les exigences en matière de performance et de sécurité. En pesant soigneusement ces considérations, les entreprises peuvent choisir la stratégie qui maximisera leurs chances de succès dans le domaine passionnant de l'intelligence artificielle générative.

Pierre Vannier, CEO de Flint, a pu en parler plus précisement lors du podcast Data Driven 101, épisode 46. 

Pour finaliser cette série d’articles, notre troisième et dernier article se penchera sur la meilleure manière d’initier une démarche Gen AI.

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