Avec l’IA, comment doit-on encore chiffrer un projet de développement ?
Si l’IA me permet de développer en 5 jours ce qui m’en prenait 15, est-ce que je dois facturer trois fois moins cher ?
C’est probablement l’une des questions les plus importantes pour les développeurs, freelances, agences et ESN aujourd’hui.
Pendant des années, le calcul était relativement simple :
Nombre de jours estimés × TJM = prix du projet.
Mais l’IA est en train de casser cette logique.
Un développeur correctement équipé peut aujourd’hui analyser une base de code, générer certaines fonctionnalités, écrire des tests ou réaliser des migrations beaucoup plus rapidement qu’il y a seulement quelques années.
Et le phénomène commence déjà à modifier les modèles économiques des grandes sociétés de services informatiques. Reuters rapporte que plusieurs grands acteurs du secteur évoluent progressivement de la facturation horaire vers des contrats davantage liés aux résultats et à la performance. (Reuters)
Même McKinsey explique qu’environ un tiers de son chiffre d’affaires provient désormais de missions où le cabinet s’engage davantage sur les résultats obtenus. (Harvard Business Review Store)
Alors, faut-il simplement baisser les prix ?
Je ne le pense pas.
Imaginons un projet qui aurait historiquement demandé 20 jours de travail.
Grâce à l’IA, aux outils que nous avons construits et à l’expérience acquise, nous sommes maintenant capables de le réaliser en 10 jours.
Si nous facturons uniquement les 10 jours réellement consommés, 100 % du gain de productivité bénéficie au client.
L’entreprise qui a investi dans l’IA, ses outils, ses process et la formation de ses développeurs n’en récupère quasiment rien.
À l’inverse, facturer artificiellement 20 jours alors que le projet en nécessite 10 devient difficilement défendable.
Il faut donc probablement trouver un modèle entre les deux.
Le temps ne doit plus être le seul indicateur
Un projet logiciel ne vaut pas uniquement le nombre d’heures nécessaires pour taper son code.
Il faut aussi prendre en compte :
- la complexité du besoin ;
- l’architecture à concevoir ;
- les risques techniques ;
- la connaissance métier nécessaire ;
- les tests et la recette ;
- la responsabilité prise lors de la mise en production ;
- la maintenance future ;
- et surtout la valeur du résultat pour le client.
L’IA peut énormément accélérer la production du code.
Elle accélère beaucoup moins certaines étapes : comprendre correctement le métier du client, choisir une architecture, arbitrer, tester les cas limites ou assumer la responsabilité du résultat.
Il faut partager le gain de productivité
À mon sens, le modèle le plus sain est simple.
Prenons un projet historiquement valorisé autour de 10 000 €.
Grâce à l’IA, nous sommes capables de le produire beaucoup plus rapidement.
Le vendre 4 000 € uniquement parce que nous avons travaillé moins longtemps n’a pas forcément de sens.
Mais continuer à le vendre exactement 10 000 € sans faire bénéficier le client de notre gain de productivité n’est pas idéal non plus.
Pourquoi ne pas le proposer, par exemple, 7 500 € avec un délai de livraison beaucoup plus court ?
Le client gagne :
un prix inférieur et un projet livré plus rapidement.
La société de développement gagne :
une meilleure marge et davantage de capacité pour réaliser d’autres projets.
C’est exactement ce que devrait apporter une innovation technologique.
Nous devons arrêter de vendre uniquement des jours
Chez Dev-Booster, c’est une réflexion que nous avons de plus en plus.
L’IA nous permet déjà de réaliser certaines tâches qui auraient auparavant demandé énormément plus de temps.
Mais notre objectif n’est pas de facturer des prompts ou des lignes de code.
Notre métier est de livrer un logiciel qui répond à un problème.
Je pense donc que le secteur va progressivement évoluer vers davantage de forfaits, d’engagements sur les délais et de tarification basée sur le résultat.
Le TJM ne disparaîtra probablement pas.
Mais il deviendra de moins en moins pertinent comme unique méthode de valorisation d’un projet.
Parce qu’il entraîne un paradoxe assez absurde :
plus une entreprise devient productive, moins elle facture.
Et ce n’est pas un modèle durable.
L’IA ne doit pas simplement nous permettre de travailler moins longtemps.
Elle doit nous permettre de produire davantage de valeur dans le même temps.
Et une partie de cette valeur doit profiter au client.
Une autre doit rester à l’entreprise qui a réussi à devenir plus performante.
La vraie question n’est donc plus :
« Combien de jours allons-nous passer sur ce projet ? »
Mais plutôt :
« Combien vaut le résultat que nous allons livrer ? »