Agence IA, freelance ou recrutement interne : comment choisir ?

Pour un premier projet IA de PME, la réponse courte est : un freelance senior au forfait, sur un périmètre écrit. Une agence devient pertinente quand le projet exige une vraie équipe (plusieurs développeurs, design, gestion de projet) en parallèle. Le recrutement interne ne se justifie que lorsque l'IA devient un cœur de métier, avec du travail toute l'année pour occuper le poste. Tout le reste de cet article sert à vérifier cette réponse contre votre cas particulier, chiffres à l'appui.

En bref

• Un freelance senior IA se facture entre 600 et 1 000 € HT par jour en France (le baromètre Malt situe la médiane IA autour de 750 €). Au forfait, une fonctionnalité livrée se chiffre en milliers d'euros, pas en dizaines de milliers.
• Une agence vend ses journées entre 800 et 1 500 € HT, alors que la personne qui code votre projet est souvent payée deux à trois fois moins : l'écart finance le commercial, le chef de projet et les bureaux.
• Un data scientist ou ingénieur IA salarié coûte 55 à 80 k€ brut par an selon l'expérience et la région, soit 75 à 110 k€ chargés, plus 3 à 6 mois de recrutement.
• Le critère qui élimine 80 % des mauvais prestataires : exiger de voir du livré en production, utilisable devant vous, pas des slides ni des POC.
• Le forfait sur périmètre écrit protège mieux qu'une régie au temps passé : le risque de dérive est chez le prestataire, pas chez vous.

Les 3 options, sans langue de bois

Je suis freelance, donc juge et partie sur ce sujet. Je le dis d'entrée, et j'y reviens en fin d'article. Voici quand même les trois options telles que je les vois après quinze ans des deux côtés de la barrière, en agence, en interne et en indépendant.

L'agence : de la capacité, à prix d'équipe

Une agence vend entre 800 et 1 500 € HT la journée. Pour un projet IA de PME, comptez rarement moins de 30 000 € de budget d'entrée. Ce prix achète une vraie chose : de la capacité. Plusieurs profils en parallèle (dev, data, design, chef de projet), une continuité si quelqu'un part en vacances, une structure qui survit à un départ.

Les risques sont tout aussi réels. Le premier : qui code vraiment ? L'avant-vente est menée par un profil senior brillant, l'exécution est souvent confiée à un junior encadré de loin. Posez la question frontalement : « qui écrira le code, puis-je lui parler ? ». Le deuxième : le turnover. Les juniors d'agence restent 18 à 24 mois ; si votre projet dure, vous changerez d'interlocuteur technique en cours de route. Le troisième : la tentation de la régie, facturer des jours plutôt qu'un résultat, qui transforme un projet de 3 mois en abonnement de 12.

Le freelance : du senior en direct, avec un point de fragilité

Un freelance senior IA se situe entre 600 et 1 000 € HT par jour. La différence avec l'agence n'est pas que le prix : c'est que la personne qui vend est celle qui code. Pas de couche commerciale, pas de junior caché, une responsabilité directe sur le résultat. Pour un périmètre borné (un chatbot sur vos documents, une automatisation, un MVP), c'est l'option la plus efficace au coût le plus lisible, surtout au forfait.

Les risques, honnêtement : le bus factor. Une seule personne, donc si elle est malade, débordée ou disparaît, le projet s'arrête. Cela se mitige (code documenté, propriété chez vous, réversibilité prévue au contrat), cela ne s'élimine pas. Ensuite la disponibilité : les bons freelances ont un carnet de commandes, comptez quelques semaines de délai. Enfin la limite de capacité : un indépendant ne remplacera jamais une équipe de cinq sur un projet qui en exige cinq.

L'interne : le bon choix quand l'IA devient le métier

Un data scientist ou ingénieur IA salarié coûte entre 55 et 80 k€ brut annuel selon l'expérience (un confirmé parisien dépasse facilement 65 k€), soit 75 à 110 k€ avec les charges, le poste de travail et les outils. Ajoutez 3 à 6 mois de recrutement sur un marché où les bons profils choisissent leur employeur, et un vrai risque d'erreur de casting à 6 mois de salaire.

Le piège le plus fréquent n'est pas le coût, c'est la sous-charge : une PME qui recrute pour « faire de l'IA » sans backlog d'un an se retrouve avec un profil cher qui maintient un chatbot et s'ennuie. Il part au bout d'un an, et vous repartez de zéro. Recrutez quand l'IA est un avantage concurrentiel durable de votre métier, pas pour un projet. Pour un projet, achetez le projet.

La grille de sélection d'un prestataire

Quelle que soit l'option, voici les sept points que je vérifierais si j'étais à votre place. Chacun est vérifiable en moins d'une heure.

• 1. Du livré en production, démontrable. Pas des slides, pas une démo préparée : un produit ou une fonctionnalité en ligne, que vous pouvez utiliser pendant l'entretien. Un prestataire IA qui n'a rien à montrer en production n'a jamais affronté les vrais problèmes (coûts qui dérivent, hallucinations, montée en charge).
• 2. Forfait plutôt que régie pour un périmètre connu. Un prix ferme sur un livrable défini met le risque de dérive chez le prestataire. La régie (facturation au temps) n'est légitime que pour de l'exploratoire assumé, et alors avec un plafond.
• 3. Qui exploite ensuite ? Un système IA vit : modèles qui évoluent, coûts d'API, contenus à mettre à jour. Demandez ce qui se passe le mois 2 : qui surveille, qui corrige, à quel prix ? Une réponse floue ici annonce une facture floue plus tard.
• 4. Propriété du code et des données. Le code livré vous appartient (cession écrite), il est déposé sur votre dépôt Git, les comptes cloud sont à votre nom. Si le prestataire héberge tout chez lui, vous louez, vous n'achetez pas.
• 5. Réversibilité. Posez la question : « si on arrête de travailler ensemble demain, que se passe-t-il ? ». La bonne réponse tient en une phrase : vous gardez le code, la documentation et les accès, et un autre développeur peut reprendre. Si la réponse dépasse trois phrases, méfiance.
• 6. Références vérifiables. Pas des logos sur un site : un nom et un email de client que vous pouvez contacter. Deux références qui répondent valent mieux que vingt logos.
• 7. Un périmètre écrit avant signature. Ce qui est inclus, ce qui ne l'est pas, les critères d'acceptation, les délais. Un prestataire sérieux l'écrit de lui-même : c'est aussi sa protection.

Les pièges classiques

Le POC sans fin. Un proof of concept à 15 000 €, puis un deuxième, puis un « pilote »... et jamais de mise en production. Le POC est parfois utile, mais il doit avoir une condition de sortie écrite : « si X fonctionne, on déploie ». Sinon c'est un produit d'appel facturé en boucle.

La facturation au temps sur un périmètre flou. La combinaison perdante : personne ne sait quand c'est fini, et chaque réunion de cadrage est facturée. Si le prestataire ne sait pas chiffrer au forfait, c'est souvent qu'il ne sait pas encore faire, et qu'il apprendra à vos frais.

La plateforme propriétaire de l'agence. Certaines agences livrent sur « leur » plateforme IA maison. Le jour où vous voulez partir, il n'y a rien à reprendre : le code n'est pas à vous, l'infrastructure non plus. C'est une rente déguisée en prestation.

L'IA washing. Des ESN et agences web ont repeint leur plaquette en « agence IA » en 2023 sans changer les équipes. Le test du point 1 (du livré en production, utilisable devant vous) les élimine en dix minutes.

Mon positionnement, en transparence

Je suis freelance : cet article plaide mécaniquement pour ma paroisse, autant le neutraliser en vous disant quand je ne suis pas le bon choix. Si votre projet exige une équipe entière en parallèle (refonte complète avec design, mobile et back-office en 4 mois), prenez une agence. Si c'est un projet de data science pure (modèles prédictifs sur vos données, recherche), prenez un data scientist, ce n'est pas mon métier. Si vous avez besoin d'une présence sur site plusieurs jours par semaine, je travaille à distance, ce ne sera pas moi.

Mon modèle, justement parce que le marché du « projet IA sur mesure » est flou : je ne vends pas des jours, je vends des fonctionnalités déjà éprouvées en production sur beforbuild.com, mon SaaS B2B, que je personnalise à votre contexte au forfait : dès $1,610 HT pour une fonctionnalité, $7,450 HT pour un MVP complet (détail dans combien coûte un MVP SaaS). Le périmètre est écrit et signé avant de commencer, le code vous appartient, la stack est standard et reprenable par n'importe quel développeur (Supabase, Cloudflare Workers). Appliquez-moi la grille des sept points ci-dessus : c'est fait pour.

Par où commencer

1. Écrivez le problème en une page. Pas la solution, le problème : « mes commerciaux passent 4 h par semaine à chercher des informations dans nos documents ». Avec un ordre de grandeur du coût actuel. Sans cette page, tout prestataire vous vendra ce qu'il sait faire.

2. Demandez deux ou trois chiffrages au forfait sur cette page, à des profils différents (un freelance, une agence). La comparaison des réponses vous apprendra plus que n'importe quel article, y compris celui-ci. Passez chaque candidat à la grille des sept points.

3. Démarrez petit et mesurable. Un périmètre, un livrable en production, un critère de succès chiffré, en 4 à 8 semaines. Vous validez le prestataire ET le cas d'usage avant d'engager plus. Si la première marche proposée dépasse 25 000 €, demandez pourquoi il n'existe pas de marche plus petite.

Sources

• Malt · Baromètre des tarifs freelances par métier (TJM, mis à jour en continu)
• Hellowork · Salaire d'un data scientist en France