Bien que toujours évoqué, le sur-mesure ne résiste pas, en pratique, à la préférence naturelle des prestataires pour les produits partenaires et autres solutions utilisées sur des projets précédents. Il s'agit de réduire les coûts marginaux (leitmotiv du modèle SaaS) ou de gérer une dette technique.

Bien que toujours sous-optimal (car les métriques attendues diffèrent selon les utilisateurs), le choix du générique peut relever alors du pragmatisme pour différentes raisons, la première étant de penser que les pure players n'existent pas encore ! Peut-être les changements envisagés paraissent-ils modestes et suffisants, donc peu risqués en termes de coûts, par exemple.

Mais dans un monde du logiciel dominé jusqu'à aujourd'hui par le générique, il se peut que votre approche soit de prendre la meilleure solution disponible, et donc d'oublier vos besoins réels ou de brider votre créativité. C'est aussi cela que l'IA a vocation à bousculer !

L'intérêt d'un studio se situe autour d'une situation où les tâches simples demeurent nombreuses et où les collaborateurs ont assez de vision pour voir des connexions à mettre en place. Dans le cas des process internes, avant de fermer éventuellement un abonnement SaaS, on peut par exemple s'en inspirer dans le but de produire une version améliorée. Il suffit de recueillir les besoins supplémentaires de l'équipe. À ce niveau, leurs initiatives sur Claude constituent aussi un excellent medium d'échange et permet aux équipes du studio de gagner du temps car les intentions des équipes sont visibles. Il suffit ensuite d'élargir la réflexion aux usages alternatifs et novateurs ainsi qu'aux limitations passées et présentes, qui diffèrent probablement.

Rien n'empêche d'expérimenter en parallèle de l'existant. Cela permet de relâcher toute pression temporelle.

Imaginons qu'un studio réalise le dashboard unique du DG tel qu'il l'imagine (et sait le décrire), ou encore des systèmes conversationnels modernes qui interrogent les stocks.

Comme le système est neuf et se branche directement sur vos datas, la transition de la phase de test et raffinement vers la phase de mise en production effective se fait sereinement puisque l'existant n'est pas modifié avant d'être remplacé.

En bref, un studio a les capacités de vous apporter les bénéfices optimaux de l'IA agentique, et de soit réaliser des gains de productivité, soit de couvrir enfin l'ensemble de vos besoins si ces derniers n'étaient pas entièrement satisfaits ou compliqués par l'existant. Pour un investissement bien inférieur aux prix du marché générique actuel.

Bien sûr, les questions sur l'emploi sont sensibles et demandent du pragmatisme, et nous vous apportons des éléments objectifs lors de l'audit, réalisé non par des consultants mais par nos concepteurs, directement.

Si la compétence sur les algorithmes et les agents est centrale, notre studio a également traité de nombreux sujets dans les secteurs du logiciel temps-réel et de l'industrie aéronautique, ce qui nous permet de comprendre par exemple l'intention derrière les réglementations telles que l'EU Act, et de la dépasser, alors que les récits de complexification de certains acteurs sont un frein à l'adoption de la tech mais ont pour fonction d'assoir une image d'expertise alors que celle-ci fait plutôt défaut.

Notre approche est de vous libérer de ces aspects et de mettre en place les bonnes pratiques sans vous ennuyer, sauf si tel aspect impacte les interfaces, les spécifications ou les coûts.

Tout cela est à vrai dire déjà évalué de manière exhaustive au stade de la proposition commerciale.

Ces aspects connexes de l'IA sont donc parfois mieux gérés par les concepteurs eux-mêmes (cycle de développement complet, rapide mais potentiellement inégalé au plan des performances et de l'optimisation de tout le projet).

Il est donc compris que par souci de lisibilité et d'efficacité, le business model studio intègre pleinement ces questions, selon les meilleurs standards, afin aussi de pouvoir passer à l'échelle facilement.