Faire ou faire faire : quand internaliser une compétence IA plutôt que sous-traiter

Eurostat a demandé aux entreprises européennes qui utilisent l'IA d'où viennent leurs outils. Les réponses portant sur 2024 tiennent en cinq lignes. 58 % ont acheté un logiciel commercial prêt à l'emploi. 29 % ont fait développer ou adapter un outil par un prestataire. 27 % ont modifié elles-mêmes un logiciel libre, 26 % un logiciel commercial. Et 22 % ont développé leur propre outil. Plusieurs réponses étaient possibles, et les totaux dépassent donc 100 %.

Le détail par taille dit l'essentiel. Chez les entreprises de 10 à 49 salariés, 56 % achètent prêt à l'emploi, 26 % passent par un prestataire et 19 % développent elles-mêmes. Chez celles de 250 salariés et plus, ces trois parts montent à 67 %, 46 % et 34 %. Les grandes font tout à la fois, parce qu'elles ont plusieurs cas d'usage et des équipes pour chacun. Les petites achètent, adaptent, et confient le reste à l'extérieur. En France, l'INSEE mesure la même chose : 69 % des entreprises utilisatrices ont acheté un système prêt à l'emploi, 29 % ont contracté avec un prestataire, 23 % ont développé en interne.

Ces chiffres ne disent pas ce qu'il faut faire. Ils disent que la question « internaliser ou sous-traiter » n'a pas une réponse mais trois, selon la couche dont on parle.

Trois compétences, pas une

L'usage. Rédiger une offre avec un assistant, relire ce qu'il produit, savoir ce qu'il fait faux avec assurance, décider ce qu'on lui confie et ce qu'on garde. Cette compétence concerne toutes les personnes qui touchent au processus, pas un spécialiste. Elle ne se sous-traite pas, par construction : un consultant qui utilise l'outil à votre place sous-traite le travail, pas la compétence. Le cabinet BCG, après avoir interrogé 1 000 dirigeants dans 59 pays en 2024, résume la répartition des efforts des entreprises qui réussissent en une règle : 10 % pour les algorithmes, 20 % pour la technologie et les données, 70 % pour les personnes et les processus. Les 70 % sont chez vous ou nulle part.

L'intégration. Brancher l'outil sur la messagerie ou le CRM, écrire les consignes qui tiennent d'une semaine à l'autre, fixer les règles de relecture, tenir le journal et mesurer. C'est la couche qu'Eurostat voit apparaître quand un quart des petites entreprises déclarent modifier elles-mêmes un logiciel commercial ou libre. Elle demande du temps et de la méthode, rarement un diplôme d'informatique. C'est là que se prend la vraie décision.

Le développement. Entraîner ou ajuster un modèle, construire un logiciel autour. Un cinquième des petites entreprises utilisatrices le font, et notre article sur le coût réel de l'IA rappelait ce que le MIT en mesure : les développements internes réussissent trois fois moins souvent que les outils achetés. À l'échelle d'une PME, cette couche se sous-traite, ou mieux, s'évite.

Ce que coûte chaque option

Internaliser une compétence technique, c'est d'abord un salaire. L'étude salariale 2026 de l'association swissICT, publiée fin août à partir de 37 112 salaires dans 214 entreprises, donne un médian de CHF 80 000 pour un profil junior à l'embauche, CHF 130 650 pour un senior et CHF 177 938 pour un expert senior, hors charges sociales. Les salaires du secteur ont progressé de 0,2 % en un an. Ceux des experts seniors, de 2,8 %. L'association ne détaille pas les salaires par spécialité, mais écrit que pour l'IA, le cloud, la cybersécurité et les données, la demande dépasse l'offre.

C'est ensuite un recrutement difficile. D'après Eurostat, 9,6 % des entreprises européennes ont recruté ou tenté de recruter un spécialiste informatique en 2023, et 57,5 % d'entre elles ont eu des postes difficiles à pourvoir. Surtout, 52 % des grandes entreprises ont essayé, contre 6 % des petites. En Suisse, l'étude commandée par ICT-Formation professionnelle au bureau BSS, publiée en septembre 2025, compte 266 000 personnes dans les métiers informatiques en 2024 et un besoin de 128 600 personnes supplémentaires d'ici 2033. Formation et immigration en couvriraient 74 200. Il manquerait les 54 400 autres.

Faire faire coûte moins d'un coup et plus à la longue. Le baromètre de la plateforme française Malt, consulté en septembre 2026, indique un tarif journalier moyen de 680 € pour un data scientist indépendant de 8 à 15 ans d'expérience, et de 360 € en début de carrière. Une mission de vingt jours se chiffre donc entre 7 000 et 14 000 €. Ce que le prestataire emporte en partant n'a pas de prix affiché : les consignes qu'il a réglées, les raisons de ses choix, la connaissance de vos données. Sans clause de transfert, il faudra le rappeler à chaque changement.

Option	Ordre de grandeur	Ce qui reste chez vous	Le bon cas
Former l'équipe à l'usage	Des jours de formation et le temps qu'on y consacre	Tout : la compétence est dans les murs	Toujours, pour chaque personne qui touche au processus
Une personne référente interne	Un jour par semaine, environ CHF 15 000 par an	La spécification, la mesure, la mémoire des choix	Dès le premier cas d'usage
Un prestataire pour l'intégration	360 à 680 € par jour, dix à trente jours	Le livrable, et le savoir seulement si le contrat le prévoit	Un connecteur, une chaîne complexe, un besoin qui ne revient pas
Recruter un spécialiste	CHF 130 650 médian pour un senior, hors charges	Tout, tant que la personne reste	Quand le travail occupe quelqu'un à plein temps toute l'année

Quatre questions pour trancher

1. Le besoin revient-il chaque semaine ? Ce qui se répète s'internalise, parce que le coût d'un prestataire se répète avec lui. Ce qui arrive une fois, comme un connecteur à écrire ou une migration, se fait faire.
2. Touche-t-il au cœur du métier ou à des données sensibles ? Vos règles de relecture, votre manière de répondre à un client, vos données clients : tout cela reste à l'intérieur. La nLPD encadre d'ailleurs la sous-traitance, contrat à l'appui.
3. Un outil prêt à l'emploi fait-il l'essentiel du travail ? Si oui, on l'achète, on l'adapte en interne et on ne développe rien. C'est ce que font 56 % des petites entreprises utilisatrices, et le MIT explique pourquoi elles ont raison.
4. Pourrez-vous reprendre la main ? Si les consignes, les règles, le journal d'exécution et les accès sont chez le prestataire, vous n'avez rien internalisé. Vous avez loué.

Ces quatre questions donnent presque toujours le même partage. L'usage et le pilotage se gardent. La construction technique se confie, avec une clause de restitution. Le développement d'un modèle ne se fait pas.

Les erreurs courantes

• Recruter un spécialiste avant d'avoir un cas d'usage. On paie un salaire d'expert pour qu'il cherche à quoi servir. Il trouvera un développement à faire, et ce sera le mauvais ordre : le besoin d'abord, le profil ensuite.
• Sous-traiter la spécification et la mesure. Le prestataire ne connaît pas votre volume, votre taux de reprise ni votre délai. Ces quatre indicateurs se relèvent en interne, avant de signer quoi que ce soit.
• Faire faire sans transfert. Le contrat doit prévoir la remise des consignes, de la documentation, des accès et d'une demi-journée de passation. Sinon chaque ajustement est une nouvelle mission.
• Croire qu'acheter dispense de former. Parmi les entreprises européennes qui ont envisagé l'IA en 2025 sans l'adopter, 71 % citent le manque de compétences internes. Un logiciel prêt à l'emploi ne règle pas cela ; il le révèle.
• Construire ce qui existe. Un assistant de rédaction maison coûte des mois et fait moins bien qu'un abonnement à moins de CHF 20 par mois. Le développement interne se justifie quand aucun outil ne fait le travail, pas quand on aimerait le faire soi-même.

Ce que vous pouvez faire cette semaine

Prenez votre cas d'usage, celui qui existe ou celui qui attend. Sur une feuille, tracez trois lignes : usage, intégration, développement. Pour chaque ligne, écrivez qui le fait aujourd'hui, en interne ou dehors, et si le besoin revient chaque semaine.

Si la ligne « usage » contient un nom extérieur, vous avez un problème de formation, pas de sous-traitance. Si la ligne « intégration » est vide, nommez la personne référente et fixez son jour. Et si la ligne « développement » est remplie, demandez-vous quel outil du commerce fait déjà le travail. Vendredi, vous saurez ce qui se fait, ce qui se fait faire, et ce que vous pouvez arrêter de faire.

Sources : Eurostat, enquête sur l'usage des TIC dans les entreprises, série isoc_eb_ai, données 2024 et 2025 · Eurostat, Use of artificial intelligence in enterprises, décembre 2025 · Eurostat, ICT specialists, statistics on hard-to-fill vacancies, juin 2025 · INSEE, Une entreprise sur dix déclare utiliser l'intelligence artificielle, Insee Première n° 2061, juillet 2025 · BCG, Where's the Value in AI?, octobre 2024 · swissICT, étude salariale 2026, août 2026 · ICT-Formation professionnelle Suisse et BSS, besoins en spécialistes ICT à l'horizon 2033, septembre 2025 · Malt, baromètre des tarifs des data scientists indépendants, 2026