Guide des coûts de développement d’applications IA en 2024

Les applications d’IA sont des outils essentiels pour améliorer les opérations commerciales. Cependant, le processus de développement d’applications peut s’avérer coûteux. En fonction des besoins, de la portée et de l'échelle du projet, le coût global de gestion d'un projet de développement d'applications d'IA peut être très élevé.

Dans cet article, nous fournirons une ventilation complète des coûts impliqués dans les projets d'IA , du concept initial au déploiement et au-delà. Vous découvrirez également l'importance stratégique d'investir dans l'IA.

Examinons donc d’abord la valeur de l’IA en entreprise pour voir comment différents types d’applications d’IA remplissent diverses fonctions commerciales.

Adapter les solutions d’IA aux besoins des entreprises

En 2023, EY (Ernst and Young) a révélé que 90 % des personnes interrogées étaient disposées à explorer les plateformes d'IA telles que ChatGPT, Bing Chat et OpenAI. L'enquête a également révélé que 80 % des dirigeants technologiques ont l'intention d'augmenter leurs investissements dans l'IA.

Ces statistiques révèlent que les entreprises commencent à reconnaître l’IA comme un outil essentiel pour maximiser leurs opérations commerciales.

Il ne fait aucun doute que les applications d’IA sont devenues des outils essentiels pour améliorer les flux de travail, les processus métier et même les collaborations. Vous trouverez ci-dessous les fonctions commerciales que l’IA peut améliorer.

• Marketing et ventes – Les entreprises peuvent utiliser des applications qui offrent une personnalisation basée sur l'IA aux acheteurs pour recommander des produits uniques en fonction du comportement de l'utilisateur. Cela générera probablement plus de revenus et améliorera l’expérience client.
• Qualification des leads – La qualification des leads par l'IA basée sur des critères prédéfinis peut aider les entreprises à cibler les clients les plus susceptibles de se convertir. Cela améliore l’efficacité de vos processus de marketing et de vente.
• Analyse de marché – L’IA peut aider les entreprises à analyser les tendances du marché et à prédire les demandes futures, les aidant ainsi à maximiser plus efficacement les opportunités de croissance.

• Ressources humaines – Des plateformes comme Zoho et Bamboo HR commencent à utiliser l'IA pour automatiser certaines activités de recrutement et d'acquisition de talents, telles que la sélection des CV pour identifier les candidats qualifiés, la planification des entretiens et l'intégration des nouvelles recrues.
• Comptabilité et finance – Les applications d'IA comme Freshbooks ou SAP Finance AI peuvent aider à maintenir des registres comptables financiers appropriés. Ils peuvent également analyser les données financières à des fins de détection de fraude ou d’identification des risques.

Il existe bien plus de cas d’utilisation de l’IA et de l’IA générative que ceux que nous avons soulignés ci-dessus. Par exemple, nous disposons d’applications d’IA de cybersécurité, de gestion des stocks, de conceptualisation de produits et d’assistants virtuels basés sur l’IA.

Les entreprises peuvent soit opter pour des produits prêts à l’emploi, soit choisir des solutions d’intelligence artificielle personnalisées, en fonction de leurs besoins organisationnels spécifiques. Si vous ne savez pas lequel choisir, évaluer les implications financières des deux peut vous aider à prendre une décision. Alors faisons ça.

Solutions d'IA personnalisées et solutions prêtes à l'emploi

Les solutions d'IA personnalisées sont adaptées à des besoins et à des processus métier spécifiques, elles sont donc susceptibles d'offrir un contrôle et une flexibilité accrus. Cependant, les applications personnalisées peuvent avoir des coûts initiaux considérablement plus élevés en raison des besoins de développement, des données et de l'infrastructure nécessaires au fonctionnement de l'application.

Les applications personnalisées ont également tendance à prendre plus de temps à créer. Des itérations et des tests plus intensifs seront nécessaires pour garantir que l'application est fonctionnelle et que ses fonctionnalités répondent efficacement aux besoins de votre entreprise.

Les applications personnalisées peuvent également nécessiter une équipe de développement d’applications interne possédant une expertise en IA. Cela peut être plus coûteux à entretenir sur une longue période. C'est pourquoi la plupart des entreprises préfèrent s'associer avec une société de développement d'IA générative comme Miquido. Cela vous permettrait de créer une application d'IA personnalisée qui répond à vos besoins avec un budget plus raisonnable.

Les solutions d'IA prêtes à l'emploi sont facilement disponibles et utiles pour les besoins commerciaux plus larges. Cela signifie qu'ils ont généralement des coûts initiaux inférieurs puisque vous ne créez pas l'application à partir de zéro. Cela implique également que le déploiement serait plus rapide.

De plus, les applications d’IA prêtes à l’emploi nécessitent moins d’expertise technique car elles sont généralement accompagnées du support d’un fournisseur. Cela élimine le besoin d’une équipe interne pour le développement d’applications d’IA.

Malheureusement, les solutions disponibles dans le commerce peuvent ne pas répondre parfaitement aux besoins spécifiques de votre entreprise et avoir des capacités de personnalisation limitées.

Le choix entre des solutions prêtes à l'emploi et des solutions personnalisées dépendra principalement de deux éléments : le budget et l'évolutivité.

Si vous disposez de suffisamment de financement et souhaitez une solution flexible qui peut s’adapter à votre entreprise à mesure que vos opérations se développent, une solution personnalisée est la meilleure solution. Cependant, si vous avez besoin d'une solution économique qui ne nécessite pas de fonctions trop spécialisées, optez pour une application d'IA prête à l'emploi.

Coût de développement d’applications IA : la répartition

Le développement d'une application d'IA implique plusieurs phases, depuis la recherche et le développement initial jusqu'à l'intégration avec les systèmes existants et la maintenance continue. Chaque étape a des coûts associés.

Voici un aperçu typique de ce que plus de 100 sociétés de développement d'applications dépensent à chaque phase, selon une enquête réalisée par Clutch :

• Recherche et planification initiales

La phase initiale de recherche et de planification comprend l’étude de marché, la planification des fonctionnalités, le wireframing et le prototypage de base.

Cette phase implique également une acquisition de données importante pour entraîner votre modèle d'IA. L'acquisition de données peut être assez coûteuse lorsque l'on travaille avec de grands ensembles de données. Les coûts spécifiques varient en fonction des sources de données, des frais de licence et d'autres exigences.

Selon l'ampleur de votre recherche initiale ou de la conception de votre application, vous pouvez dépenser entre 5 000 $ et 50 000 $.

• Développement et intégration avec les systèmes existants

Les coûts encourus pendant la phase de développement dépendront de la complexité de votre modèle d'application, de la puissance de calcul et du niveau d'expertise dont vous avez besoin. La phase de développement coûterait entre 5 000 et 10 000 dollars .

Au cours de la phase d'intégration, vous intégrerez l'application à votre infrastructure informatique existante , ce qui peut entraîner des coûts supplémentaires de développement d'applications d'IA, en particulier lorsque des modifications sont nécessaires.

De plus, si votre application interagit avec les données d'appareils ou de capteurs externes, elle peut nécessiter une intégration avec un protocole Bluetooth Low-Energy (BLE). Ce processus d'intégration ajoute généralement un coût estimé de 8 000 $ à 10 000 $ ou plus au budget global de développement.

Ensuite, vous déployerez votre application. En fonction du processus de l'application et des besoins de stockage, vous devrez peut-être utiliser l'infrastructure cloud ici. Les coûts peuvent varier en fonction de l'utilisation et du fournisseur choisi, mais un budget mensuel de 500 à 700 $ devrait suffire si vous travaillez avec les meilleurs fournisseurs comme Google, AWS ou Azure.

• Maintenance en cours

Les coûts de maintenance continue incluent la correction de bogues, l'amélioration des fonctionnalités et la mise en œuvre des mises à jour nécessaires.

Votre application a également besoin d'une surveillance et d'un recyclage des données lorsqu'elle interagit avec les utilisateurs et génère des données. Les coûts dépendent de la fréquence et de la complexité de vos mises à jour.

Cependant, la moyenne acceptée par l'industrie pour la maintenance des logiciels est d'environ 15 à 20 % de son coût de développement réel.

Combien coûte le développement d’une IA ?

Le coût total du développement d’applications simples varie de ce que vous dépenseriez pour des applications complexes basées sur l’IA. Cela est souvent dû à des facteurs tels que les types de données utilisés et la complexité des caractéristiques ou fonctionnalités.

1. Bases de connaissances internes.

Les bases de connaissances internes simples sont généralement des bibliothèques centralisées contenant des informations destinées à vos employés. Certaines de ces solutions incluent des robots de connaissances, un support informatique automatisé, un service client et des services d'assistance RH basés sur GenAI. Ces types de demandes coûtent généralement entre 5 000 et 8 000 dollars.

2. Applications complexes basées sur Gen-AI.

Les applications Gen-AI complexes impliquent souvent des algorithmes complexes, des fonctionnalités spécialisées et un traitement de données approfondi. En conséquence, le coût serait environ deux fois plus élevé que celui des simples plateformes d’applications d’IA.

Comment budgétiser les projets d'IA

Une budgétisation précise des projets d’IA est cruciale pour éviter les dépassements de coûts. Voici comment budgétiser efficacement votre projet d'application d'IA :

1. Définir la portée et les objectifs du projet .

Définissez clairement le(s) problème(s) que votre application d’IA va résoudre. Mettez en évidence les fonctionnalités souhaitées et les résultats attendus.

Ensuite, divisez le projet en phases plus petites, en indiquant des livrables et des jalons clairs afin que vous puissiez avoir une estimation plus précise des coûts.

Une portée de projet bien définie évite les dérives et les dépenses imprévues.

2. Prévision des coûts .

Ensuite, développez une structure de répartition des coûts (CBS) complète qui identifie tous les coûts potentiels associés à votre projet.

Incluez les coûts directs comme les salaires, le matériel, l'acquisition de données, les frais des fournisseurs et les coûts indirects comme les coûts de planification, de formation et de documentation, de maintenance, etc.

Les risques ou défis potentiels doivent également être pris en compte, ainsi que les stratégies de prévention.

C’est là que travailler avec une société expérimentée de développement d’applications d’IA s’avère utile. Ces entreprises disposent de données historiques qui peuvent aider à prévoir les coûts de développement avec plus de précision.

3. Choisissez une technique d'estimation des coûts .

Adoptez des techniques d'estimation des coûts telles que des références sectorielles, une estimation ascendante ou une estimation paramétrique pour déterminer une estimation réaliste des coûts pour les différents éléments de votre CBS.

Les références de l’industrie seraient généralement basées sur des recherches sur des projets d’IA similaires afin de déterminer le coût de développement moyen. D'autres techniques incluent :

• Estimation paramétrique – utilise les données historiques de projets antérieurs pour estimer les coûts de tâches similaires dans votre projet actuel.
• Estimation ascendante – additionne le coût approximatif de tâches individuelles pour déterminer le coût de l’ensemble du projet.

Nous recommandons de créer un budget flexible avec une réserve pour imprévus (par exemple, 10 à 20 % ) pour les défis inattendus, les retards ou les changements dans la portée du projet.

Importance des données dans le développement de l'IA

Les données alimentent le processus d’apprentissage des modèles d’IA. C'est grâce aux données que ces modèles peuvent identifier des modèles, faire des prédictions et effectuer d'autres tâches. Par exemple, les solutions d'IA telles que le moteur de recommandation de Netflix et l'IA Gemini de Google prospèrent grâce à des données de haute qualité.

Les données sont également utilisées pour évaluer les performances des modèles d’IA après leur formation. Cela permet principalement d'identifier et de résoudre les problèmes liés au processus d'apprentissage automatique ou aux algorithmes pertinents.

Trois processus majeurs sont impliqués dans l’utilisation des données pour l’IA : l’acquisition, l’analyse et la préparation. Explorons-les et voyons les coûts associés à chacun :

• L'acquisition des données

Cela implique de rechercher les données utilisées pour entraîner votre modèle d'IA. Pour acquérir des données afin de former vos modèles d'IA, vous pouvez faire appel à des fournisseurs qui vendent des ensembles de données préexistants. Vous pouvez également recueillir vos propres données à l’aide de systèmes d’acquisition de données spécialisés.

L’utilisation d’ensembles de données préexistants nécessiterait de payer des fournisseurs pour les licences ou l’utilisation. Cela peut être assez coûteux et varie en fonction de la taille, de la qualité ou de l'exclusivité des données.

Si vous souhaitez collecter vos propres données, vous devrez également prendre en compte les coûts des systèmes d'acquisition de données (DAQ). Les systèmes DAQ bas de gamme coûtent entre 200 et 500 dollars par canal, les systèmes milieu de gamme coûtent entre 500 et 100 dollars par canal et les systèmes DAQ haut de gamme varient entre 1 000 et 2 000 dollars par canal.

Enfin, certains types de données peuvent nécessiter un étiquetage/annotation humain (par exemple, les images utilisées pour la reconnaissance d'objets). Les coûts d'annotation varient en fonction de la taille et de la complexité des données.

• L'analyse des données

Cela implique d’évaluer la structure et le contenu de vos données pour comprendre leurs propriétés de base.

Ici, vous calculerez des statistiques récapitulatives, visualiserez les distributions de données et identifierez les valeurs aberrantes potentielles ou les valeurs manquantes. L’objectif est d’éclairer vos étapes de préparation de données en mettant en évidence les zones qui nécessitent un nettoyage ou une transformation.

L'externalisation des services d'analyse de données peut coûter plus de 2 500 $ par mois . Les prestataires de services facturent généralement les licences et le nombre d'heures qu'ils consacrent au travail.

• Préparation des données

Cela implique de nettoyer et d'organiser les données que vous collectez afin qu'elles soient plus faciles à utiliser lors de la formation de votre modèle d'IA. Cela inclut généralement des tâches telles que la suppression des erreurs ou la résolution des incohérences dans votre ensemble de données.

Les ensembles de données plus volumineux prennent naturellement plus de temps à nettoyer et à préparer, le coût sera donc probablement plus élevé. De plus, les données sujettes aux erreurs nécessiteraient davantage d’efforts de nettoyage, ce qui augmenterait les coûts potentiels.

La préparation des données implique également de transformer vos données dans un format plus adapté à votre modèle d'IA. Par exemple, convertir du texte en données numériques. De plus, si votre projet nécessite des données provenant de plusieurs sources, vous devez intégrer les données provenant de diverses sources dans un ensemble de données unifié.

Vous pouvez choisir parmi plusieurs outils de préparation de données. Chaque outil est livré avec différents modèles de tarification :

• Microsoft Power BI, par exemple, commence à 20 $ par mois et par utilisateur.
• La préparation Tableau est disponible à 15 $ par mois par utilisateur.
• Analyses IBM Cognos à 10 $ par mois par utilisateur.

Bien entendu, ces outils ont des plans tarifaires plus élevés, en fonction des besoins de votre projet.

Le coût d’acquisition, d’analyse et de préparation des données peut s’élever à des millions de dollars pour les organisations. Selon McKinsey, une entreprise de taille moyenne peut dépenser plus de 250 millions de dollars en données (cela inclut le coût de l'approvisionnement, de la préparation, de l'architecture et de la gouvernance). Voir les données ci-dessous :

L’utilisation d’ensembles de données accessibles au public peut contribuer à réduire les frais de licence. Ces ensembles de données peuvent être analysés gratuitement, bien que certaines conditions puissent s'appliquer.

De plus, être plus précis sur le type de données utiles pour votre projet peut vous aider à réduire les coûts liés à l'acquisition de données non pertinentes. Acquérez également des données de haute qualité qui nécessitent moins de nettoyage pour produire de meilleurs résultats.

Coûts de main d’œuvre et d’expertise

Les entreprises ont besoin de services qualifiés en science des données, de développeurs de logiciels et d’ingénieurs en apprentissage automatique pour créer et mettre en œuvre l’IA avec succès.

Selon Indeed, le salaire moyen d’un data scientist est de 124 109 $ par an. Pour un développeur de logiciels, c'est 120 068 $.

En moyenne, un ingénieur en apprentissage automatique s'attendrait à 162 699 $ par an. Ainsi, la constitution d’une petite équipe de développement peut coûter plus de 406 876 $ par an.

L'embauche de professionnels qualifiés peut devenir une dépense importante dans un projet d'IA.

Toutefois, les entreprises peuvent envisager d’embaucher des talents dans des endroits moins coûteux pour gérer efficacement les coûts de main-d’œuvre. Ils peuvent également exploiter des outils open source ou des modèles pré-entraînés (bien que ces solutions puissent présenter des limites).

Une autre option incroyable consiste à sous-traiter à une société de développement d’applications d’IA disposant des talents, des outils et de l’infrastructure requis.

Comment évaluer le retour sur investissement des projets d'IA

Avant d’investir dans un projet d’IA, il est impératif d’évaluer la valeur immédiate et à long terme que votre entreprise gagnera.

Selon PWC, les retours sur investissement matériels et souples sont deux avantages à attendre de votre investissement dans l’IA.

Les retours sur investissement concrets sont des avantages quantitatifs tels que des gains de temps, des augmentations de productivité, des économies de coûts et des augmentations de revenus. Les retours sur investissement doux comprennent des avantages qualitatifs tels qu'une meilleure expérience utilisateur, la rétention des compétences et l'agilité. Gardez cela à l’esprit lorsque vous examinez votre retour sur investissement.

Vous devez alors envisager des investissements durs et doux. Les investissements durs incluent la valeur monétaire des ressources utilisées dans la construction du projet d’IA. Les investissements immatériels incluent les données, l’informatique, le stockage, la formation aux données et les experts en la matière.

Voir l'illustration ci-dessous :

Pour évaluer le retour sur investissement de votre IA, définissez des indicateurs de réussite qui correspondent à vos objectifs commerciaux globaux, en prêtant attention aux indicateurs qualitatifs soulignés ci-dessus. Par exemple, vos indicateurs de réussite peuvent inclure :

• Améliorer le taux de satisfaction client après la mise en œuvre de votre logiciel d'IA
• Satisfaction accrue des employés
• Rotation réduite du personnel
• Prise de décision plus rapide

Idéalement, vos métriques dépendront de l’objectif de démarrage du projet d’IA. Si vous souhaitez améliorer l’engagement des employés, par exemple, la réduction du roulement du personnel serait un excellent indicateur de réussite à surveiller.

Évaluez le coût total de possession (TCO) de votre projet d'IA. Cela comprend les coûts de développement, de maintenance, d’infrastructure et d’acquisition de talents. Comparez ces coûts aux avantages projetés de l’application d’IA.

Assurez-vous de prendre en compte l’incertitude ou les obstacles qui peuvent accompagner l’obtention de certains avantages qualitatifs. Par exemple, l’outil d’IA pourrait rencontrer des erreurs ou des problèmes, affectant sa capacité à effectuer des tâches spécifiques.

Moniteur vos indicateurs de réussite tout au long du cycle de vie du projet pour identifier les domaines d’amélioration et procéder aux ajustements nécessaires. Ceci est également conseillé car les performances des modèles d’apprentissage automatique sont susceptibles de diminuer avec le temps. Vous devrez peut-être également introduire des données plus récentes dans le système au fil du temps.

Défis de développement d'applications d'IA pour les PME/PMI

Des études révèlent que les PME peuvent être confrontées à des défis tels qu'un manque d'expertise ou de disponibilité des données lorsqu'elles démarrent un projet d'IA. Cela peut entraîner des difficultés dans la formation des modèles d’IA et limiter la précision de leurs solutions d’IA.

En outre, les ressources financières limitées constituent un obstacle au lancement ou à la réalisation réussie de projets d’IA.

De plus, la mise en œuvre de l’IA est souvent un processus continu de tests et de modifications de solutions. En conséquence, les PME et les PME peuvent avoir du mal à déterminer un retour sur investissement clair au fil du temps.

Étant donné que ces organisations peuvent manquer de ressources, il peut également être difficile de supporter le coût de la reprise après l’échec d’un projet d’adoption de l’IA.

Compte tenu de ces limites, quelle approche réalisable les PME peuvent-elles utiliser pour mettre en œuvre des projets d’IA réussis ?

• Au lieu de viser des projets d’IA de grande envergure et complexes, les PME/PME peuvent cibler des solutions d’IA plus spécifiques et réalisables. Cela permettrait une entreprise plus rentable.
• Les PME devraient également envisager des modèles, des outils et des services d’IA pré-entraînés qui fonctionnent sur une base de paiement à l’utilisation. Cela réduit les coûts initiaux car aucune infrastructure matérielle étendue n’est nécessaire.
• Ils peuvent également investir dans la formation des employés existants sur les principes fondamentaux pertinents de l’IA. C'est une façon de combler les lacunes en matière de connaissances internes et de faciliter l'adoption de l'IA.

Enfin, les PME et PME peuvent collaborer avec des fournisseurs de technologie pour créer des solutions d'IA adaptées à leurs besoins spécifiques et aux défis de leur secteur. Il devrait s'agir d'un partenariat mutuellement bénéfique dans lequel l'expertise du développeur technologique en IA est combinée à la compréhension approfondie de la PME du domaine d'activité ou du public cible.

Études de cas de projets de développement d'IA

Avant de terminer notre exploration des coûts de développement d'applications d'IA, montrons quelques projets de développement d'IA réussis que nous avons réalisés chez Miquido :

• Banque suivante

Nextbank propose une solution SaaS proposant une application bancaire mobile en marque blanche que les banques partenaires peuvent personnaliser avec leur image de marque. L'objectif du projet de développement d'applications était de créer une plateforme rentable, sécurisée et conviviale.

Une caractéristique notable de l'application Nextbank est la notation de crédit basée sur l'IA. Cette fonctionnalité utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour préparer une liste d'emprunteurs potentiels susceptibles de rembourser leurs prêts. Les autres fonctionnalités clés de l'application Nextbank incluent l'intégration transparente des utilisateurs, l'authentification biométrique et les paiements par code QR.

Certains défis clés liés à la création de l'application comprenaient la garantie d'interactions transparentes, le maintien d'une sécurité renforcée et la conception pour la personnalisation. Le partenariat avec Miquido a aidé Nextbank à optimiser les coûts à différents niveaux, notamment le développement et la maintenance de l'application.

• Abeille sociale

Social Bee est un outil basé sur l'IA qui traduit des textes juridiques complexes en quelques secondes. Pour ce projet, le défi consistait à créer une application rentable qui préserve la pertinence culturelle des traductions IA, s'adapte à la diversité linguistique et fonctionne de manière optimale.

Miquido a créé une preuve de concept évolutive à l'aide de l' API OpenAI, en l'intégrant à GPT 3.5. Nous avons également développé une preuve de concept conçue pour s'adapter aux futures itérations et modifications.

Parmi les autres projets majeurs d’IA auxquels nous avons participé, citons :

• Nolej – une plateforme basée sur l'IA qui permet aux enseignants et aux concepteurs pédagogiques de générer rapidement du matériel d'apprentissage en ligne interactif.
• Calibre – un outil d'IA des ressources humaines qui permet de rationaliser la notation des candidats.
• Youmap AI – pour la génération de contenu utilisateur améliorée par l'IA.
• Verseo – une base de connaissances interne alimentée par l'IA.

Nous nous sommes concentrés sur l’adaptation des solutions aux exigences uniques du projet et sur la rationalisation du processus de développement. Cela a abouti à des solutions rentables qui ont permis à nos clients de maximiser les ressources disponibles.

Naviguer dans le paysage des fournisseurs d’IA

La sélection des bons partenaires et outils d’IA est cruciale pour le succès de votre projet d’IA. Cependant, avec la myriade de fournisseurs disséminés sur le marché de la génération AI, il peut être difficile de faire le bon choix pour vous.

Généralement, le paysage des fournisseurs d’IA est classé en quatre grands groupes :

• Fournisseurs de grands modèles linguistiques fondamentaux

Ils offrent un accès à des modèles de base pré-entraînés ou LLM, qui sont formés sur des ensembles de données massifs et peuvent effectuer diverses tâches, telles que la génération de texte, les traductions et la complétion de code. Les exemples incluent Open AI, Microsoft Azure AI et Google AI.

Le coût d'accès aux LLM pré-formés est généralement élevé car ils impliquent des frais de licence ou des frais d'abonnement en fonction de l'utilisation. La mise au point de ces modèles peut également entraîner des coûts supplémentaires. Cependant, le recours à des LLM pré-formés permet de réduire le temps de développement et de minimiser les besoins de recrutement en interne.

• Fournisseurs d'infrastructures

Ils offrent l'infrastructure matérielle et logicielle nécessaire pour former et exécuter des modèles d'IA génératifs. Cela inclut le cloud computing, le matériel spécialisé et les solutions de stockage de données.

Les services d’infrastructure fonctionnent généralement selon un modèle de tarification à l’utilisation. Cela vous permet d'économiser sur les investissements initiaux et de faire évoluer votre infrastructure en fonction des besoins opérationnels.

Les exemples incluent Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform.

• Fournisseurs de logiciels

Ils proposent des outils et des frameworks conviviaux spécialement adaptés au développement de l’IA générative. Cela permet de rationaliser la préparation des données, la formation des modèles et le déploiement.

Le prix est basé sur un abonnement et les coûts dépendent souvent du logiciel choisi ou du niveau d'utilisation. Les exemples sont NVIDIA DGX, Paperspace Gradient et Gradio . Ces solutions peuvent réduire le besoin de codage personnalisé et réduire les coûts de développement à long terme.

• Fournisseurs de services informatiques

Ils proposent principalement du conseil, de la mise en œuvre et de l'accompagnement de projets d'IA générative. Ces fournisseurs de services comprennent des sociétés comme IBM, Deloitte et Accenture . Les coûts sont généralement basés sur l'étendue des services fournis.

Voici une simple présentation visuelle du paysage des fournisseurs d’IA :

Lors du choix des fournisseurs, tenez compte de facteurs tels que l’expertise, l’expérience et la flexibilité. Assurez-vous également que le fournisseur dispose d’un portefeuille qui correspond aux exigences de votre projet et aux fonctionnalités souhaitées.

De plus, le fournisseur doit disposer de pratiques solides en matière de sécurité des données, ce qui constitue l’une des tendances importantes en matière d’IA dans les applications et solutions mobiles. Choisissez un fournisseur qui adhère aux réglementations en vigueur en matière de confidentialité et donne la priorité à une communication transparente.

Enfin, assurez-vous que le support client est disponible tout au long du cycle de vie du projet.

Tendances futures des coûts dans le développement de l’IA

Le développement de l’IA a parcouru un long chemin. Les premiers développements de l’IA se sont concentrés sur la résolution de problèmes à l’aide de systèmes logiques et basés sur des règles. Ensuite, les solutions d’apprentissage automatique, qui utilisent des algorithmes qui apprennent à partir des données, sont apparues. Cela a été suivi par des techniques d’apprentissage en profondeur utilisant des réseaux neuronaux artificiels complexes pour améliorer le traitement du langage naturel.

Actuellement, l’IA alimente des applications du monde réel à des fins très diverses, et d’autres progrès sont en cours. Par exemple, nous disposons de modèles de pointe comme GPT-4, qui peuvent facilement traiter des textes, des images et des vidéos.

Alors, à quoi ressemble l’avenir du développement de l’IA ?

• Transition vers des modèles linguistiques plus petits

Selon le MIT Technology Review, les efforts récents des fournisseurs d’IA comme Google et Open AI visent à développer des plates-formes plus simples permettant la personnalisation de modèles de langage puissants. Ces modifications peuvent aider les gens à créer leurs chatbots qui répondent à des besoins spécifiques.

Ce n'est qu'un scénario dans la transition des LLM vers des modèles de langage plus petits, moins gourmands en ressources et donnant de meilleurs résultats.

• Frameworks d’IA abordables et accessibles

Les bibliothèques open source deviendront probablement plus efficaces dans la formation et l’exécution de modèles d’IA. Cela conduira au développement de cadres d’IA plus abordables et accessibles à un plus large éventail d’utilisateurs, y compris les PME.

• Plateformes de développement spécialisées en IA

Des plates-formes spécialisées de développement d’IA entreront probablement en scène. Ces plates-formes offrent des solutions sur mesure pour certains secteurs ou cas d'utilisation, minimisant potentiellement les coûts opérationnels pour les entreprises de ces niches.

Dans l’ensemble, les tendances futures en matière de développement de l’IA laissent entrevoir des solutions plus rentables pour les entreprises.

En conclusion : combien coûte le développement d’une application d’IA ?

Les solutions d’IA sont applicables dans un large éventail de fonctions commerciales. Les exemples incluent des solutions de base telles que l'automatisation des tâches répétitives, des recommandations de produits personnalisées, la gestion des stocks et des prévisions financières précises.

Cependant, vous devez considérer les coûts et les avantages avant de vous lancer dans de grands projets de développement d’applications d’IA.

Certains coûts spécifiques à garder à l’esprit incluent l’acquisition et la préparation des données, la main-d’œuvre, l’expertise et l’infrastructure. Ces coûts varieront en fonction de la complexité de votre projet d'IA spécifique.

Outre les coûts, il est également important de comprendre les différents fournisseurs sur le marché de l'IA et quels services correspondent aux besoins directs de votre projet. Les retours sur investissement qualitatifs et quantitatifs sont également des éléments essentiels à évaluer.

Dans cet esprit, vous devriez être en mesure de planifier un projet d’IA plus économique sans compromettre la qualité.