Développement IA sur mesure, du cadrage à la mise en production

La fourchette constatée en France va de 10 000 à 60 000 € selon la complexité du modèle, le volume de données et les intégrations. Une preuve de concept seule se situe entre 3 000 et 8 000 €. L'exploitation mensuelle (hébergement, GPU, modèles) va de l'ordre de 100 à 2 000 € par mois. Le détail des postes est expliqué sur la page prix d'un développement IA sur mesure.

Une agence IA ou une ESN apporte une équipe pluridisciplinaire, le bon choix quand le projet exige dix personnes en parallèle (refonte complète d'un produit, programme multi-chantiers). Une plateforme SaaS ou un éditeur convient si votre besoin est en réalité standard. Un développeur IA freelance senior cadre, développe et met en production lui-même, avec le code remis, pour un système ciblé. Dans tous les cas, posez quatre questions : qui écrit le code, y a-t-il un POC mesuré avant le budget complet, à qui appartient le code et les modèles, et où sont hébergées les données. Le guide comment choisir une agence IA donne la grille complète.

De 4 à 16 semaines selon le périmètre : 4 semaines pour un POC industrialisé sur un cas simple, 16 semaines pour un système complet avec modèle entraîné, intégration et mise en production. Le cadrage donne un calendrier par étape, et chaque étape livre quelque chose d'utilisable. Medicum est passé de zéro à la production en 6 mois, avec 450 000 praticiens indexés.

Parce que la personne qui cadre le projet est celle qui écrit le code et qui le met en production. Une agence intelligence artificielle sépare ces rôles et facture chacun de 800 à 1 200 € par jour, avec une partie du développement souvent sous-traitée. Le comparatif freelance IA ou agence IA détaille les critères, dont le cas où l'agence est le meilleur choix : un projet qui exige dix personnes en parallèle.

Vision par ordinateur (détection, classification d'images, lecture de plans), extraction documentaire par OCR (reconnaissance de caractères) et modèles de langage, classification et scoring (notation), recherche sémantique et recherche augmentée par génération (RAG), moteurs de matching, entraînement de modèles d'embedding (représentation vectorielle du texte), fine-tuning de modèles ouverts. Exemples publiés : recherche de praticiens sur GraphRAG pour Medicum (450 000 praticiens), prototype de recherche sémantique pour Hellopro (800 000 références, livré en un mois), extraction de règles d'urbanisme depuis des PLU scannés pour Lokimo (10 000 territoires par an).

À vous, intégralement : code source, modèles entraînés, jeux de données préparés, documentation, sans licence ni redevance. Le code est écrit en Python avec des bibliothèques ouvertes (PyTorch, Hugging Face) et versionné dans votre dépôt dès la première semaine, pour que votre équipe ou un autre prestataire puisse le reprendre.

Oui. Un accord de confidentialité est signé avant l'accès aux données, le développement se fait sur un environnement dédié, et la production tourne sur vos serveurs ou sur un serveur privé hébergé en France. Les modèles ouverts (Mistral, Llama, Qwen, modèles Hugging Face) permettent de ne rien envoyer à une API américaine ; si une API externe apporte un gain mesuré, la décision vous revient.

Oui. Un POC de 2 à 4 semaines mesure la faisabilité sur vos données et vous laisse le code et le jeu de test. Vous pouvez ensuite industrialiser avec moi, avec votre équipe ou avec un autre prestataire IA. Un cahier des charges de projet IA bien préparé raccourcit cette étape.