Le coût réel d'un projet IA : au-delà du prix de l'API

Je vois régulièrement des business plans avec "coût IA : 200€/mois" basés uniquement sur le prix des tokens. La réalité est très différente. Voici comment budgétiser un projet IA correctement.

Les composantes du coût d'un projet IA

1. Coûts de développement (one-shot)

• Cadrage & spécifications : 2-5 jours (1 500 - 4 000€)
• Développement : 5-20 jours selon complexité (4 000 - 16 000€)
• Tests & ajustements : 2-5 jours (1 500 - 4 000€)
• Documentation & formation : 1-2 jours (800 - 1 600€)

Fourchette typique : 8 000 - 25 000€ pour un projet d'intégration IA "standard".

2. Coûts d'infrastructure (récurrent)

• API LLM : variable selon usage (50 - 2 000€/mois)
• Base vectorielle (RAG) : 0 - 200€/mois
• Orchestration (n8n, Make) : 20 - 200€/mois
• Hébergement : 20 - 500€/mois

Fourchette typique : 100 - 500€/mois pour une PME, 500 - 3 000€/mois pour une ETI.

3. Coûts de maintenance (récurrent)

• Monitoring & corrections : 2-4h/mois (200 - 400€)
• Évolutions mineures : 4-8h/mois (400 - 800€)
• Mise à jour des prompts : selon fréquence (variable)

Exemples budgétaires concrets

Projet "Chatbot FAQ interne"

Projet "Assistant commercial CRM"

Calculer le ROI

Le ROI d'un projet IA se mesure généralement en :

• Temps gagné : heures économisées × coût horaire chargé
• Qualité améliorée : réduction des erreurs, satisfaction client
• Revenus additionnels : leads mieux qualifiés, réponses plus rapides

Exemple de calcul ROI

Projet : Assistant rédaction emails commerciaux
Coût total année 1 : 14 000€

Gains :
- 10 commerciaux × 1h30/jour gagnée × 220 jours
- = 3 300 heures/an
- × 40€/h chargé = 132 000€/an économisés

ROI année 1 = (132 000 - 14 000) / 14 000 = 843%

Attention : ce calcul suppose que le temps gagné est réellement réinvesti en activités productives. Soyez conservateur dans vos estimations.

Les coûts cachés à anticiper

1. Conduite du changement

Un outil non adopté = un investissement perdu. Prévoyez budget et temps pour former, accompagner, ajuster.

2. Intégrations imprévues

"On voudrait aussi que ça se connecte à X..." Chaque intégration supplémentaire = développement supplémentaire.

3. Évolutions des modèles

Les API évoluent, les modèles sont dépréciés. Prévoir 1-2 jours de migration par an.

4. Scaling

Ce qui coûte 100€/mois avec 10 utilisateurs peut coûter 1 000€/mois avec 100. Modélisez la croissance.

Comment réduire les coûts

• Commencer petit : POC sur un périmètre limité avant de généraliser
• Choisir le bon modèle : GPT-3.5 suffit souvent, pas besoin de GPT-4 partout
• Caching intelligent : ne pas rappeler l'API pour des requêtes identiques
• Optimiser les prompts : prompts plus courts = moins de tokens = moins cher
• Filtrage amont : ne pas envoyer à l'IA ce qu'une règle simple peut traiter