Vous avez décidé que votre entreprise a besoin d’IA. Maintenant, il vous faut quelqu’un pour la construire. Cherchez « entreprise de développement IA » sur Google et vous obtiendrez 50 listicles, 200 profils Clutch, et zéro conseil utile pour prendre cette décision.
Voici ce qui compte vraiment — et ce qui ne compte pas.
Commencez par ce que vous construisez, pas par qui le construit
Avant d’évaluer une seule entreprise, clarifiez trois choses :
- Quel problème résolvez-vous ? Pas « on veut utiliser l’IA » — le processus d’affaires spécifique, le goulot d’étranglement ou le manque de capacité.
- Comment mesurerez-vous le succès ? Un chiffre. Pourcentage de précision, temps économisé, coûts réduits, revenus générés.
- Quel est votre échéancier et budget ? Même des fourchettes approximatives vous permettent de filtrer immédiatement.
Si vous ne pouvez pas répondre à ces questions, vous n’êtes pas prêt à embaucher. Contactez-nous et on vous aidera à trouver les réponses.
7 critères qui comptent vraiment pour évaluer une entreprise d’IA
1. Ils ont livré de l’IA en production — pas juste construit des démos
L’écart entre une démo IA et un système IA en production est énorme.
Demandez spécifiquement : « Quels systèmes IA sont en production en ce moment et que votre équipe a construits ? » Si la réponse est vague ou théorique, passez votre chemin.
Une démo qui fonctionne sur des données propres dans un notebook n’est pas une preuve de capacité. Un système en production qui gère de vrais utilisateurs, de vraies données et de vrais cas limites, oui.
2. Ils commencent petit et valident avant de construire gros
Toute entreprise qui saute directement à une proposition de 6 mois à 200 000 $ sans valider l’approche d’abord est soit trop confiante, soit en train d’optimiser pour les revenus plutôt que les résultats.
Le bon pattern : preuve de concept d’abord, construction pour la production ensuite. Une bonne entreprise de développement IA va insister pour valider la faisabilité avant de s’engager dans un build complet. Ce n’est pas de l’hésitation — c’est de la discipline d’ingénierie.
Une preuve de concept en 15 jours devrait coûter entre 5 000 $ et 15 000 $ et vous dire définitivement si l’approche fonctionne.
3. Ils peuvent expliquer l’architecture en langage clair
Demandez-leur d’expliquer l’approche proposée. S’ils ne peuvent pas expliquer pourquoi ils utiliseraient le RAG vs. le fine-tuning vs. un modèle ML traditionnel pour votre cas d’utilisation — dans des termes que vous comprenez — ils ne savent pas ou ne se soucient pas que vous preniez une décision éclairée.
Les bons ingénieurs IA traduisent les décisions techniques en termes d’affaires : « On utiliserait la génération augmentée par récupération parce que vos données changent chaque semaine, et réentraîner un modèle chaque semaine coûterait 10x plus que de requêter une base de données vectorielle. »
4. Ils parlent des données avant de parler des modèles
Vos données représentent 80 % de votre projet IA. Toute entreprise qui commence par la sélection de modèle avant de comprendre votre paysage de données résout le problème à l’envers.
Les premières questions devraient porter sur vos données : Où sont-elles ? Sont-elles propres ? Combien en avez-vous ? Quel format ? À quelle fréquence changent-elles ? S’ils sautent cette étape pour dire « on va utiliser GPT-4 », c’est un signal d’alarme.
5. Ils ont un processus clair avec des livrables définis
« Agile » n’est pas une description de processus — c’est un mot à la mode. Vous devriez savoir exactement ce qui se passe la semaine 1, ce que vous verrez la semaine 2, et ce qui sera livré à la fin.
Cherchez : des phases définies, des livrables spécifiques à chaque phase, une cadence de démos, des points de décision, et des critères clairs pour ce que « terminé » signifie. Si le processus est flou, le projet le sera aussi.
6. Ils sont transparents sur les prix
Si vous ne trouvez pas d’information sur les prix avant un appel, demandez-vous pourquoi. La réponse est habituellement qu’ils fixent leurs prix selon votre budget, pas selon leurs coûts.
Les bonnes entreprises de développement IA peuvent vous donner des fourchettes avant un appel et des soumissions précises en quelques jours après avoir compris votre portée — pas en quelques semaines.
7. Ils construisent en pensant à l’avenir de votre équipe
Les meilleurs partenaires en développement IA construisent des systèmes que votre équipe peut maintenir, étendre et comprendre. Du code propre, de la documentation, des outils standards et un transfert de connaissances.
Demandez : « Que se passe-t-il quand le projet est terminé ? Mon équipe peut-elle maintenir ça ? » Si la réponse implique un contrat de maintenance continu sans option de rapatriement interne, vous achetez de la dépendance, pas un produit.
Signaux d’alarme à surveiller
- « On peut tout construire avec l’IA. » Personne ne le peut. La réponse honnête est toujours « ça dépend de vos données et de votre cas d’utilisation. »
- Aucune référence en production. Les études de cas, c’est bien. Des clients référençables avec des systèmes en production, c’est mieux.
- Ils poussent une technologie spécifique peu importe votre problème. Si chaque solution implique leur plateforme propriétaire, ils vendent un produit, pas une solution à votre problème.
- De longues phases de découverte avant d’écrire du code. La découverte devrait prendre des jours, pas des mois. S’ils ont besoin de 8 semaines pour comprendre votre problème, ils auront besoin de 8 mois pour le résoudre.
- Ils ne mentionnent jamais les modes d’échec. Tout système IA a des limites. Une entreprise qui ne parle que de ce que l’IA peut faire — et jamais de ce qu’elle ne peut pas — vous vend un fantasme.
Questions à poser au premier appel
- Quels systèmes IA votre équipe a-t-elle déployés en production au cours des 12 derniers mois ?
- Comment validez-vous la faisabilité avant de vous engager dans un build complet ?
- Décrivez-moi votre processus du lancement au déploiement en production.
- Comment gérez-vous la situation quand l’approche IA ne fonctionne pas ?
- À quoi ressemble votre équipe — qui spécifiquement travaillerait sur mon projet ?
- Puis-je parler à un client récent dont le système IA est en production ?
L’approche « valider d’abord »
Nous construisons des produits IA avec une philosophie simple : valider avant d’investir.
Chaque mandat commence par un Sprint IA de 15 jours — un prototype fonctionnel qui prouve que l’approche fonctionne avec vos données, vos contraintes et vos critères de succès. 9 000 $ CAD, portée fixe, logiciel fonctionnel livré.
Si ça marche, on construit pour la production. Si ça ne marche pas, vous avez dépensé 9 000 $ pour le savoir — pas 200 000 $.
Prêt à en discuter ?
Pas de deck de vente. Contactez-nous et dites-nous ce que vous construisez — on vous dira honnêtement si l’IA est la bonne approche et ce que ça prendrait.