Développer ou acheter ? Combien coûte réellement une couche de connaissances en IA à un fabricant d'équipements ?

« On pourrait le construire nous-mêmes. »

C'est tout à fait légitime, et vous devriez le préciser avant de dépenser de l'argent chez qui que ce soit. Y compris chez nous, ce qui rend cet article un peu délicat à rédiger. Voici donc nos propres chiffres, ainsi que les cas dans lesquels vous ne devriez pas faire appel à nous.

Votre ingénieur configure un LLM sur un dossier contenant des manuels et, dès vendredi, le système fonctionne. Il répond aux questions. Il cite des documents. À première vue ( demo), il semble abouti.

Alors : pourquoi acheter une plateforme pour quelque chose dont vous avez réalisé un prototype en une semaine ?

Car le prototype n'est pas la solution. Le prototype répond à des questions à partir d'une pile de fichiers PDF. La solution doit renvoyer la procédure adéquate pour la bonne variante de produit, citer la page d'où elle provient, et rester valable dans trois ans, après deux lancements de produits, un changement de fluide frigorigène et le départ de l'ingénieur qui l'a conçue.

Et voilà où ça se complique. Vous posez cette question parce que votre service d’assistance est sous pression : les mêmes codes d’erreur récurrents, les escalades que seules deux personnes dans l’entreprise sont capables de résoudre, la file d’attente de janvier. C’est précisément cette pression qui justifie l’existence d’une base de connaissances — et c’est exactement pour cela que personne n’a dix mois à consacrer à son développement pour en créer une correctement.

C'est ça, la vraie décision. Et non pas de savoir si votre équipe en serait capable.

Pourquoi cela est-il plus difficile pour un fabricant que pour une entreprise de logiciels ?

La plupart des conseils sur le choix entre « développer soi-même » et « acheter » partent du principe qu'il s'agit d'une entreprise de logiciels disposant d'un centre d'aide, d'un seul produit et d'une seule langue. Or, vous êtes un fabricant d'équipements. Quatre éléments diffèrent, et tous ont une incidence sur les coûts.

À partir d’un même ensemble de documents, vous vous adressez à trois publics différents : votre propre équipe de service après-vente et d’assistance de première ligne, un réseau d’installateurs que vous n’employez pas, et les clients finaux. Les mêmes manuels, trois niveaux d’expertise, trois seuils de tolérance face à une réponse erronée. Il ne s’agit pas d’un simple assistant doté d’une FAQ, mais d’une base de connaissances unique proposant trois présentations soigneusement différenciées.

Votre réseau d’installateurs s’est développé plus rapidement que votre équipe d’assistance. Les ventes de pompes à chaleur ont grimpé en flèche dans toute l’Europe, tandis que les installateurs sont encore novices. Toutes les questions auxquelles le manuel n’apporte pas de réponse claire atterrissent donc sur votre bureau. Et comme il s’agit de tiers, vous ne pouvez pas les former : vous ne pouvez que répondre à leurs questions. Nous le savons d’expérience. Chez Chapter , nous avons passé trois ans à former des installateurs avant de développer un logiciel à leur intention, mais nous avons dû y renoncer car le nombre de demandes augmente sans cesse, contrairement aux capacités de formation.

Votre documentation est toujours légèrement dépassée. Lancement de nouveaux produits, révisions des caractéristiques techniques, modifications de la réglementation sur les gaz fluorés, passage au R290… Chaque changement rend le manuel obsolète par rapport à un appareil déjà installé chez un particulier.

Votre activité s'étend à plusieurs pays et est saisonnière. Une question posée en allemand, à laquelle on répond à partir d'un manuel en espagnol, en néerlandais, en janvier, alors que la file d'attente est la plus longue et que votre meilleur ingénieur est en vacances.

Il n'y a rien d'exotique là-dedans. C'est simplement un environnement bien plus exigeant que « d'indexer les documents et d'ajouter une fenêtre de discussion ».

Deux façons de le fabriquer soi-même

Le dilemme « faire soi-même ou acheter » masque un aspect important : « faire soi-même » recouvre en réalité deux projets bien distincts.

Toutes les formules « à monter soi-même » ne se valent pas. C'est d'abord l'étendue des travaux qui varie, avant même que le coût ne change.

Parcours A — Bricolage simple : gardez votre assistant, développez la couche de connaissances

Vous utilisez déjà un assistant, ou votre fournisseur de CRM en propose un intégré. Il fonctionne bien pour le suivi des commandes, mais n'est pas fiable en ce qui concerne les données sur les produits, car il se base sur des documents non structurés.

Vous ne développez donc que la couche sous-jacente : vous organisez des centaines de points de données techniques, vous mettez en place des contrôles de récupération et de validation, et vous la maintenez à jour à mesure que les spécifications évoluent.

Un champ d'application plus restreint, un projet de loi plus concis. Mais c'est cette couche qui détermine si une réponse concernant un variant spécifique est correcte ou simplement plausible.

≈ 110 000 € pour la construction · ≈ 45 000 € par an pour l'entretien · ≈ 5 mois d'habitation · première année ≈ 135 000 €

Piste B — Entièrement « fait maison » : assistant et système de connaissances, de bout en bout

Votre équipe se charge de développer l'assistant, le pipeline et les interfaces, et en assume l'entière responsabilité par la suite. Pour garantir la précision et la gouvernance, il faut compter, de manière réaliste, sur 2 à 3 ETP. Le risque lié à la mise en œuvre reste à votre charge.

≈ 270 000 € pour la construction · ≈ 130 000 €/an pour l'exploitation · ≈ 10 mois pour atteindre la stabilité · première année ≈ 290 000 €

Ces deux chiffres correspondent à des valeurs intermédiaires, correspondant respectivement à 2 ETP (formule allégée) et 2,5 ETP (formule complète), tous frais compris, auxquels s'ajoutent les coûts d'outillage et d'infrastructure. Ce sont nos chiffres et nos hypothèses. Remplacez-les par votre propre coût global par ingénieur : le rapport restera le même.

Ce que l'« demo » ne montre pas

Voici le travail qui se situe à mi-chemin entre un prototype et un produit que vous présenteriez à votre service d'assistance, à votre réseau d'installateurs et à vos clients.

Une structure, pas seulement des morceaux. C'est ce qui surprend le plus les gens.

L'équipe de Claas Rühling chez Solvis l'a clairement exprimé après avoir été la première à tester cette méthode : le simple regroupement des documents n'a pas donné de résultats. La qualité des réponses ne s'est améliorée qu'une fois les données structurées.

La raison est propre à votre activité. C’est justement avec des variantes de produits quasi identiques que la recherche générique échoue, car la mauvaise réponse ressemble en tous points à la bonne. Pour y parvenir, il faut disposer d’un graphe validé regroupant des concepts, des références, des relations et des synonymes multilingues, chaque nœud étant associé à un score de confiance et approuvé par une personne qui connaît réellement les produits. Les graphes de production comptent des dizaines de milliers de nœuds.

L'outil de curation que vos experts utiliseront réellement, plutôt qu'un tableur, est un produit à part entière.

Une gestion des données qui va au-delà de votre environnement SharePoint habituel. Ce n'est pas simplement un dossier bien rangé contenant des fichiers PDF. Il s'agit de vidéos de montage, de bulletins d'information au format Word, de feuilles de calcul, de photos, d'un même manuel duplicité sur trois sites, et de dossiers que le service informatique ne vous autorise pas à indexer. Et une suppression qui élimine également les données dérivées, et pas seulement le fichier, ce qui correspond en réalité aux exigences d'une demande d'effacement au titre du RGPD.

Une vérification que la personne qui pose la question peut effectuer immédiatement. Chaque réponse est accompagnée d'une référence à un document et à une page, ce qui permet à un technicien de la vérifier avant de passer à l'action. C'est ce qui transforme une réponse générée par l'IA, qui ressemblait auparavant à une « boîte noire », en une réponse sur laquelle un ingénieur, un auditeur ou un service des réclamations au titre de la garantie peut s'appuyer.

Un moyen de savoir où il s'est trompé. Tous les systèmes produisent des réponses erronées. La question est de savoir si le vôtre les consigne dans une file d'attente avec un responsable et un compteur indiquant le nombre de fois où la question a été posée.

Trois types d'échecs différents nécessitent trois solutions différentes : soit les informations manquaient, soit elles étaient disponibles mais l'assistant les a mal gérées, soit les éléments de preuve étaient trop maigres pour permettre de tirer une conclusion. La plupart des tableaux de bord font état du premier cas, confondent le deuxième avec le premier et présentent le troisième comme un fait avéré.

Une suite de tests pour vos réponses, et pas seulement un bouton de notation. Les « J'aime » et les « Je n'aime pas » ont leur importance. Une notation, et surtout le commentaire laissé par une personne qui clique sur « Je n'aime pas », constitue le signal le plus rapide indiquant qu'il y a un problème, et cela alimente directement la file d'attente ci-dessus. Mais les notations n'arrivent qu'après la publication de la réponse.

Il y a donc un deuxième niveau en dessous. Chaque fichier que vous importez génère un ensemble de questions types, qui sert également d’ensemble d’évaluation pour ce document : questions connues, pages sources connues, réponses attendues.

Ces exécutions sont traitées comme des vérifications de résultats : la réponse est-elle étayée par la page citée ? La variante de produit sélectionnée est-elle la bonne ? Le système s'abstient-il de faire des suppositions lorsque la documentation ne fournit véritablement aucune indication ? Chaque exécution est enregistrée comme une expérience et comparée à la précédente.

C'est ce qui permet de déterminer si un changement de « prompt », une mise à niveau du modèle ou une stratégie de segmentation différente a permis d'obtenir de meilleures réponses, et non pas simplement des réponses différentes. C'est également l'élément qui n'apparaît presque jamais dans une estimation réalisée en autonomie, et sans lui, chaque mise à niveau du modèle revient à un tirage au sort dont on ne peut pas évaluer le résultat.

Des droits d'accès adaptés à trois types d'utilisateurs : le personnel, les installateurs et les clients finaux, qui consultent tous la même base de connaissances, chacun ne voyant que ce à quoi il a droit, sans qu'il soit nécessaire de gérer trois copies qui finissent par diverger sans que l'on s'en aperçoive.

Conformité. Norme ISO 27001, RGPD, préparation à la loi européenne sur l’IA, hébergement dans l’UE. Si vous le mettez en place vous-même, chaque élément devient votre projet, votre audit et votre responsabilité.

Comptabilité analytique. Le service financier finira par demander combien coûte une question résolue.

On observe la même tendance dans tous ces cas : la dernière phase prend plus de temps que toutes les précédentes, et la majeure partie des coûts liés au système est engagée après sa mise en service, et non avant.

Les chiffres, côte à côte

Piste A — bricolage léger Piste B —bricolagecompletChapitre PortéeCouche de connaissances uniquement Système complet, de bout en bout Intégré à votre assistant, ou l'ensembledu système Coût initial 110 000 € 270 000 €1 500 € Coût récurrent / an 45 000 € 130 000 € ≈20712 € Durée de vie ≈5 mois ≈ 10 mois ≈ 3semaines Première année ≈ 135 000 € ≈ 290 000 € ≈ 22 212 €

Cela représente 6 à 13 fois moins la première année. Et ce chiffre, qui reste valable, correspond à un barème tarifaire plutôt qu’à un plan d’effectifs. Il ne se transforme pas discrètement en un autre ETP.

Le chiffre indiqué pour la première année correspond à l’utilisation, et non à une licence. Il repose sur un scénario d’installation à grande échelle : personnel interne, 50 nouveaux installateurs onboarding par an, environ 200 installateurs actifs sur le terrain, 20 % des appels d’assistance redirigés, et un conseiller anonyme sur votre site web. Environ 2 950 réponses par mois, dont 1 500 sont incluses dans le forfait et le reste facturé au tarif standard de dépassement. Moins vous utilisez le service, moins vous payez. Il n’y a pas de postes à régulariser lors du renouvellement.

Chaque mois de travaux, c'est un mois où l'on paie pour ce problème

Que vous la développiez vous-même ou que vous l'achetiez, une couche de connaissances opérationnelle a la même valeur pour vous une fois qu'elle est opérationnelle. La seule chose qui change, c'est la date à laquelle elle commence à être rentable.

Si l'on se base sur le même modèle de tarification que celui utilisé pour le développement, la couche de connaissances aura une valeur d'environ 53 000 € par an une fois mise en service. Cela signifie que chaque mois passé sans elle représente une perte d'environ 4 400 €.

Un chantier qui dure entre cinq et dix mois représente donc une perte de valeur comprise entre 17 000 et 39 000 €, en plus du coût du chantier lui-même. Ce n’est pas une perte différée. C’est une perte définitive.

Cela n'apparaît pas non plus comme une ligne distincte dans le budget du projet. Cela se traduit par du temps de travail du personnel, l'onboarding des installateurs et des interventions de support pour lesquelles vous continuez à payer alors que le projet interne est toujours en cours.

Où se situe le risque ?

Dans le domaine de l'assistance sur site, une réponse erronée n'est pas simplement synonyme d'une mauvaise expérience client. Il s'agit d'un problème de sécurité et d'un risque pour la garantie : un technicien qui applique une procédure prévue pour un modèle différent sur le système de chauffage d'un client, en plein hiver.

Des décisions d'achat qui protègent votre équipe contre les risques. Certifié ISO 27001, conforme au RGPD, prêt pour la loi européenne sur l'IA, hébergé dans l'UE, chaque réponse pouvant être retracée jusqu'à sa source, et indépendant de tout modèle : ainsi, vos connaissances et votre propriété intellectuelle restent les vôtres et vous n'êtes pas lié à un seul fournisseur de modèles.

Si vous le mettez en place, vous devrez, chaque année, définir, documenter et redéfinir ces quatre éléments.

Quand faut-il construire ?

Nous préférons que vous développiez vous-même plutôt que d'acheter un produit de mauvaise qualité. Alors, en toute honnêteté, voici dans quels cas le développement en interne est la bonne solution :

• Votre champ d'action est en effet restreint et stable. Une seule gamme de produits, une seule langue, une documentation qui évolue très peu, et aucun programme d'installation tiers à gérer, seulement vos propres techniciens. Une solution développée en interne pourrait bien vous convenir.
• Vous disposez d'ingénieurs spécialisés en IA dont les capacités ne sont pas pleinement exploitées et qui ont pour mission de se consacrer à ce projet pendant trois ans. Pas un seul ingénieur, pas une seule fois, pendant un trimestre.
• Vous avez une exigence stricte à laquelle aucune plateforme ne répond: un environnement isolé physiquement, ou un graphe interne que vous êtes obligé d'étendre.

Si aucun de ces cas ne s'applique à vous, cette décision ne porte pas sur les capacités de votre équipe. Elle porte sur l'orientation qu'elle prendra l'année prochaine.

Les questions à se poser avant de s'engager

1. Qui s'en occupe lorsque l'ingénieur qui l'a conçu quitte l'entreprise ?
2. Comment gère-t-il deux variantes dont les manuels diffèrent d'un paragraphe ?
3. Qui valide l'exactitude d'une réponse concernant une référence, et dans quel outil ?
4. Que devient une question à laquelle nous ne pouvons pas répondre ? Qui s'en charge ?
5. Comment savoir si une mise à jour du modèle a amélioré les réponses, plutôt que d'en avoir discrètement altéré certaines ?
6. Comment pouvons-nous répondre aux besoins du personnel, des installateurs et des clients finaux à partir d'une seule source, sans avoir à en gérer trois ?
7. Qui est responsable de la norme ISO 27001, de la mise en conformité avec la loi européenne sur l'IA et des demandes d'effacement ?
8. Quel est le coût total pour la troisième année, et non pour la première ?
9. Que pourraient donc construire ces ingénieurs à la place ?

Si plus de trois d'entre eux n'ont pas de responsable, vous êtes en train de définir la portée d'un produit, et non d'un projet.

Comment se déroule concrètement un achat ?

Solvis, un fabricant allemand de systèmes de chauffage comptant 300 employés, dispose désormais de 234 dossiers sur Chapter. Ces dossiers ont permis de traiter des milliers de questions techniques sans qu'il soit nécessaire de faire appel à un spécialiste, et ont ainsi permis de consacrer des centaines d'heures supplémentaires au travail sur le terrain. Selon l'entreprise, un taux de déviation pouvant atteindre 50 % devient réaliste à mesure que le système gagne en maturité ; il s'agit là d'une prévision de leur part plutôt que d'un résultat avéré, et nous préférons le présenter ainsi.

Chez Qvantum, un fabricant de pompes à chaleur présent dans huit pays, le remplacement des filtres représente à lui seul 38 % de l'ensemble des demandes. Une seule question, des milliers de répétitions, chacune d'entre elles ayant déjà nécessité un appel téléphonique.

Considérez-le moins comme un logiciel et davantage comme un nouveau membre de l'équipe qui a lu tous les manuels, tous les bulletins d'entretien et visionné toutes les vidéos de formation, qui n'en oublie rien en décembre et qui cite le numéro de page de tout ce qui y est indiqué.

Elle doit également être disponible là où le travail s'effectue : dans le CRM pendant que le client est encore en ligne, sur le portail des installateurs, sur votre site public.

« Lorsque nos installateurs sont confrontés à des questions d'installation ou à des codes d'erreur sur le terrain, ils ont besoin d'un accès immédiat à des procédures précises et spécifiques à Solvis, et non à des conseils généraux en matière de chauffage. » — Claas Rühling, responsable Technologie et Production chez Solvis

« Comme nous disposons de deux systèmes (CRM et système de gestion des performances), c’est formidable qu’ Chapter AI offre une source d’informations unique. » — Erik Schoenmakers, responsable du service après-vente, Qvantum

Au final, c'est à toi de décider

Mettre en place une couche de connaissances pour vos produits est tout à fait réalisable. De nombreuses équipes d’ingénieurs compétentes seraient en mesure de le faire. La question est de savoir si disposer d’un pipeline de recherche, d’un outil de curation, d’une workflow des lacunes et d’une stratégie de conformité constitue la meilleure utilisation du temps de vos ingénieurs pour les trois prochaines années.

Si ce n'est pas le cas, vous n'êtes pas obligé de voir les choses en grand. Commencez par relier une gamme de produits et la documentation dont vous disposez déjà dans SharePoint, puis observez ce que vos installateurs demandent concrètement au cours du premier mois.

Quelle que soit l'option que vous choisissiez, la première question à se poser est la suivante : quelles ont été les questions les plus fréquentes adressées à votre service d'assistance le mois dernier, et combien d'entre elles nécessitaient réellement l'intervention d'un humain ?

Nous l'avons déjà créé, vous n'avez donc pas à le faire.

Découvrez-le en action sur votre propre documentation →‍