La semaine dernière, Revolut a raconté comment ses 2 000 ingénieurs codaient désormais avec un modèle ouvert hébergé sur ses propres serveurs, pour un dixième de son ancienne facture. Nous avons décortiqué ces chiffres : ils tiennent, mais ils ne disent pas tout. Restait la question que nos clients nous posent depuis : et nous, une PME de 30 personnes ou une TPE de 5, on fait quoi ?
Notre réponse tient en une phrase. Un modèle ouvert hébergé en France par défaut, un modèle de pointe en renfort. Ce n'est pas une position de principe. C'est ce que nous faisons chez JUWA pour développer et maintenir les logiciels de nos clients, et ce que nous mettons en place chez eux quand le contexte s'y prête. Voici pourquoi, combien ça coûte, et dans quels cas nous le déconseillons.
Notre position en cinq points
- Pour la majorité des tâches d'une PME (rédiger, résumer, classer, chercher dans ses documents, écrire du code courant), un modèle ouvert bien choisi fait le travail.
- L'héberger en France, sur une carte graphique louée ou sur une machine dans vos locaux, règle la question de la confidentialité des données à la racine.
- Un coût fixe libère l'usage : les équipes arrêtent de compter, et c'est là que la productivité décolle, comme chez Revolut.
- Les modèles de pointe, Claude en tête, gardent une vraie avance sur les tâches difficiles. On les garde pour celles-là.
- En dessous de cinq utilisateurs réguliers, et sans contrainte forte sur les données, un abonnement reste moins cher. On le dit à nos clients.
Ce que nous faisons chez JUWA
Nous développons et maintenons des logiciels métier pour nos clients. Une part importante de ce travail, l'écriture de code courant, les tests, la documentation, l'analyse d'une erreur remontée par la supervision, passe aujourd'hui par des modèles ouverts que nous hébergeons nous-mêmes. Nous gardons Claude pour les usages qui demandent plus de puissance de raisonnement : une architecture à concevoir, un bug qui résiste, une refonte risquée.
Ce choix vient d'abord du métier. Quand nous reprenons la maintenance d'une application, nous manipulons le code source et parfois les données d'un client. Le faire passer par un service hébergé à l'étranger demande à chaque fois une justification. Le garder sur une infrastructure que nous contrôlons simplifie la discussion avec le client, et avec son service informatique quand il en a un.
« Le modèle ouvert fait 80 % du travail quotidien sans que personne ne se demande combien coûte la prochaine requête. Les 20 % restants, ceux où il faut vraiment réfléchir, on les envoie sur un modèle de pointe. Ce partage-là, c'est ce qui rend l'outil rentable. » Tristan Dumas, cofondateur de JUWA et directeur de la production
Nous avons aussi lancé un projet de recherche avec des élèves ingénieurs d'une grande école, sur une question précise : quel moteur d'inférence fait tourner un modèle ouvert dans les meilleures conditions, et à partir de quelle charge l'hébergement devient plus rentable que l'appel d'API. Le banc d'essai compare plusieurs moteurs et plusieurs modèles sur une carte graphique louée en France. Les résultats alimenteront notre méthode de déploiement chez les clients à partir du printemps 2027.
Pourquoi un modèle ouvert hébergé en France change la donne pour une PME
Trois raisons, dans l'ordre où elles pèsent dans les décisions de nos clients.
La confidentialité. Un modèle à poids ouverts se télécharge et tourne sur une machine que vous choisissez. Vos documents, vos e-mails, votre code ne partent nulle part. Pour un cabinet d'avocats, un expert-comptable, un laboratoire ou un industriel qui protège un savoir-faire, c'est souvent la condition pour utiliser l'IA tout court. Le règlement européen sur l'IA et le RGPD demandent de savoir où passent les données : avec un modèle hébergé chez soi, la réponse tient en une ligne.
La maîtrise du coût. Un abonnement par utilisateur ou une facturation au token grandit avec l'usage. Un serveur loué ou acheté coûte le même prix que l'équipe s'en serve dix fois ou mille fois par jour. Revolut résumait l'enjeu ainsi : plus de mauvaise surprise sur la facture en fin de mois.
L'indépendance. Un éditeur peut changer ses prix, ses conditions ou retirer un modèle de son catalogue. Un modèle ouvert que vous avez téléchargé reste à vous. Vous le gardez, vous le remplacez quand un meilleur sort, à votre rythme.
Pour les métiers tenus au secret, notaires, experts-comptables, professions de santé, avocats, nous suivons une démarche progressive. Le modèle tourne d'abord sur une carte graphique louée en France, le temps de valider les usages sur de vrais documents. Une fois ces usages prouvés, il peut être installé sur une machine dans les locaux. On commence petit et réversible, et on n'achète du matériel qu'à bon escient.
« La question technique est réglée : un modèle ouvert de 20 à 30 milliards de paramètres tourne aujourd'hui sur une seule carte graphique, avec une vitesse confortable pour quelques utilisateurs. Ce qui demande du métier, c'est le réglage du serveur et la supervision dans la durée. » Adam Douss, ingénieur IA chez JUWA
Deux projets clients, anonymisés
Une PME industrielle : un assistant documentaire pour l'atelier
Une cinquantaine de salariés, environ 50 000 fichiers techniques accumulés depuis des décennies : fiches de procédé, plans, comptes rendus d'essais. Les techniciens perdaient du temps à chercher la bonne version du bon document. Nous avons déployé un assistant qui lit ces documents, y compris les scans, et répond avec la source à l'appui, sur tablette, directement à l'atelier. La lecture des documents et le modèle tournent chez un hébergeur français, et la connexion se fait avec les comptes Microsoft 365 existants.
Un opérateur de transport public : une IA interne pour tous les services
Un grand opérateur de transport urbain voulait offrir un assistant à ses équipes sans faire sortir ses données. Nous menons une preuve de concept avec un modèle ouvert d'environ 27 milliards de paramètres, compressé pour tenir sur une seule carte graphique de 48 Go louée en France, sur le compte du client. Une interface de discussion pour tous les services, un assistant de code pour les développeurs, une supervision de la charge et de la qualité, et une documentation qui permet de réinstaller l'ensemble à partir de zéro.
Combien ça coûte, vraiment
Nous avons comparé quatre façons d'accéder à un modèle d'IA pour trois tailles d'équipe. Les prix sont ceux des grilles publiques relevées en novembre 2026, en euros HT par mois.
| Option | TPE, 3 utilisateurs | PME, 10 utilisateurs | PME, 40 utilisateurs |
|---|---|---|---|
| Abonnement à un outil de pointe (environ 110 € par siège) | 330 € | 1 100 € | 4 400 € |
| API au token (30 millions de tokens par personne, 3 € le million) | 270 € | 900 € | 3 600 € |
| Modèle ouvert sur GPU loué en France, aux heures ouvrées | environ 1 250 € | environ 1 250 € | environ 2 200 € |
| Modèle ouvert sur une machine dans vos locaux | environ 1 130 € | environ 1 130 € | serveur dédié, sur étude |
Hypothèses : carte graphique de 48 Go à 1,40 € de l'heure allumée 230 heures par mois (deux cartes de 80 Go pour 40 utilisateurs), machine de bureau à 6 000 € amortie sur trois ans, une journée d'exploitation par mois à 600 €, une installation technique du serveur et du modèle de 4 000 € étalée sur un an. Les deux options d'hébergement comptent donc la supervision et la maintenance du serveur, ce que les comparatifs oublient souvent.
Attention à ce que ce tableau mesure. Il compare le prix d'accès à un modèle, rien de plus : l'équivalent d'un abonnement. Il ne comprend pas les outils construits au-dessus, qui font l'essentiel de la valeur d'un projet sur mesure : la recherche dans vos propres documents, la reprise et l'indexation de l'existant, la gestion des droits d'accès, l'intégration à Word ou à Outlook, les tests, la documentation et la formation des équipes. Selon le périmètre, ce développement représente quelques milliers à plusieurs dizaines de milliers d'euros, réglés une fois, et il s'ajoute aux chiffres ci-dessus quelle que soit l'option retenue.
La lecture est simple. Pour une TPE de trois personnes, l'abonnement gagne largement, sauf si les données ne doivent pas sortir. Autour de dix utilisateurs, les options se valent et la confidentialité tranche. À partir de 20 ou 30 utilisateurs réguliers, l'hébergement d'un modèle ouvert devient nettement moins cher, et l'écart se creuse à chaque nouvel utilisateur, parce que la carte graphique ne coûte pas plus cher quand on s'en sert davantage.
Pour un agent qui tourne en production, la relecture humaine et la maintenance pèsent souvent plus lourd que l'hébergement, comme nous l'avons détaillé dans notre article sur le coût mensuel d'un agent IA.
Comment calculer votre retour sur investissement
Le calcul tient en deux lignes, et il remet le coût du modèle à sa place.
- Gain mensuel = nombre d'utilisateurs × heures gagnées par personne et par mois × coût horaire chargé.
- Retour sur investissement = (gain mensuel − coût mensuel de l'option) ÷ coût mensuel de l'option.
Prenons une PME de 10 personnes qui gagnent chacune 10 heures par mois, à 45 € de l'heure chargée. Le gain atteint 4 500 € par mois. Face à un coût de 1 100 à 1 250 €, le retour sur investissement dépasse 250 %, quelle que soit l'option retenue. Autrement dit, à cette taille, la vraie question n'est pas de choisir l'option la moins chère, mais de s'assurer que l'équipe s'en sert vraiment. C'est la leçon principale de Revolut : avec Claude Code sous plafond budgétaire, l'effet mesuré était presque nul, et il a explosé quand les ingénieurs ont arrêté de compter.
Nous avons construit un simulateur qui fait ce calcul avec vos propres chiffres et compare les quatre options. Il sera disponible dans notre espace ressources avec le livre blanc complet sur le sujet.
Quatre questions pour choisir
- Vos données peuvent-elles sortir de l'entreprise ? Si la réponse est non, la décision est prise : modèle ouvert hébergé en France ou chez vous. Le reste sert à choisir entre location et achat.
- Combien de personnes s'en servent chaque jour ? Moins de cinq : abonnement. De cinq à trente : à étudier au cas par cas. Au-delà : l'hébergement l'emporte presque toujours.
- L'usage est-il continu ou ponctuel ? Une carte louée ne coûte que lorsqu'elle est allumée. Aux heures de bureau, sa facture baisse des deux tiers par rapport à un service ouvert jour et nuit.
- Qui l'exploite ? Mises à jour du modèle, supervision, sauvegardes, tests après chaque changement : il faut au moins une journée par mois. Si personne ne peut s'en charger en interne, prévoyez de la confier, ou restez sur l'abonnement.
Quand nous déconseillons l'IA locale
Nous refusons régulièrement d'installer un serveur. Quand une TPE veut « son IA à elle » pour rédiger des e-mails et des devis, sans donnée sensible, un abonnement à 20 ou 30 € par mois et par personne fait mieux pour beaucoup moins cher. Quand le besoin principal est de lire des images, des plans ou des maquettes, les meilleurs modèles ouverts sont encore en retrait. Et quand une entreprise n'a ni informaticien ni prestataire pour suivre la machine, un serveur dans un placard finit par tomber en panne au mauvais moment.
La bonne architecture mélange souvent les deux : un modèle ouvert pour le volume, un routeur qui envoie les demandes difficiles ou les images vers un modèle de pointe, et des règles claires sur les données qui ont le droit de sortir.
Par où commencer
Nous procédons toujours dans le même ordre. D'abord, recenser les usages réels et classer les données selon leur sensibilité. Ensuite, tester deux ou trois modèles ouverts sur vos documents et vos tâches, sur une carte louée à l'heure, pour quelques dizaines d'euros. Enfin, chiffrer les options avec vos volumes, et seulement après, décider d'acheter ou de louer. Cette séquence fait partie de nos missions d'audit IA, et la mise en production suit avec la même équipe, supervision comprise.
Si vous dirigez une PME qui veut utiliser l'IA sans envoyer ses données à l'étranger, c'est probablement plus simple et moins cher que vous ne le pensez. Mais ça se mesure avant de s'acheter.
