Comment développer un produit SaaS d'IA : Guide étape par étape

L'IA connaît un essor massif en termes de popularité. L'année 2024 a clairement montré que cette technologie est là pour durer. Couvrant une variété d'industries, le SaaS alimenté par l'IA est, peut-être, l'une des directions les plus prometteuses pour l'intelligence artificielle. Il offre des fonctionnalités et un potentiel supplémentaires à un marché déjà florissant, améliorant la convivialité et rendant les plateformes SaaS plus attrayantes.

Dans le guide d'aujourd'hui, nous utiliserons l'expérience de JetBase pour illustrer ce qui fait de l'IA et du SaaS une combinaison parfaite et discuterons de la meilleure façon d'introduire l'IA dans vos solutions. Nous parlerons des étapes de développement d'une plateforme SaaS d'IA et des moyens de gérer ses coûts. À la fin, vous devriez avoir une solide compréhension du processus et vous sentir prêt à lancer votre propre projet.

Alors, sans plus tarder, discutons de la combinaison de l'IA et du SaaS pour des résultats exceptionnels.

Ce n'est un secret pour personne que l'intérêt pour l'IA a monté en flèche en 2024, et certaines personnes peuvent être réticentes à suivre cette tendance. Cependant, l'association de l'IA et du SaaS est plus qu'une simple mode, et cette section le prouvera de manière concluante. Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles le SaaS alimenté par l'IA fonctionne bien.

Automatisation dans le SaaS avec l'IA

L'automatisation est un atout majeur dans les logiciels d'entreprise, car elle réduit les dépenses, rationalise les opérations et accélère les processus internes. En libérant les employés pour qu'ils se concentrent sur des tâches plus complexes, l'automatisation affecte directement une entreprise de haut en bas. Et ce n'est un secret pour personne que l'IA et l'automatisation vont parfaitement ensemble.
En implémentant des fonctionnalités basées sur l'IA dans votre solution SaaS, vous lui permettez d'apprendre votre flux de travail et d'augmenter l'apport humain avec des protocoles et des algorithmes automatisés. De cette façon, elle peut gérer la planification, l'exécution d'analyses ou les efforts de marketing.

Fonctionnalités de personnalisation basées sur l'IA

Pour un certain impact social, une plateforme SaaS d'IA peut atteindre les gens plus efficacement en découvrant et en respectant leurs préférences. Elle améliore le marketing et les relations client, et rend les médias sociaux et les applications personnalisées plus immersifs.

Cela peut également avoir un impact considérable sur les revenus publicitaires, car l'IA peut aider à déterminer la meilleure façon de mener des campagnes. En conséquence, elles rapportent plus avec moins de dépenses, atteignant de nouveaux publics et élargissant les bases d'utilisateurs.

Analyse prédictive pour une meilleure prise de décision

L'IA modifie le paysage de l'analyse et de l'étude des données avec des informations plus approfondies et de meilleures prévisions. Cela conduit à des décisions commerciales éclairées, qui à leur tour mènent directement à la croissance et à des initiatives plus ambitieuses. Comme la plateforme SaaS d'IA réduit les risques, elle encourage les choix audacieux en garantissant qu'ils seront rentables.

Amélioration de la sécurité avec les technologies d'IA

L'IA peut analyser de nombreux vecteurs d'attaque possibles et simuler des situations théoriques pour tester la sécurité d'une entreprise. Cela aide à trouver les failles et à les corriger avant qu'elles ne deviennent un problème réel. L'exécution de ces tests protège les entreprises contre les fuites de données et les brèches internes qui pourraient sérieusement perturber leurs opérations.

Maintenant que vous savez pourquoi le SaaS alimenté par l'IA fonctionne, discutons des moyens de combiner les deux. Nous commencerons par parler du côté IA des choses, qui a deux approches principales. Chacune a ses forces, cette section donnera donc un aperçu pour vous aider à faire votre choix.

Solutions d'IA pré-intégrées : Options rapides et efficaces

Une IA pré-intégrée peut être la solution si vous souhaitez démarrer rapidement. Il existe de nombreuses options sur le marché qui offrent des fonctionnalités puissantes et une haute qualité. De plus, celles-ci peuvent nécessiter un investissement initial inférieur à celui d'une solution personnalisée.

L'inconvénient est que vous pourriez avoir des problèmes pour les intégrer à votre plateforme, et elles pourraient manquer des fonctionnalités exactes que vous recherchez. Avec les solutions pré-intégrées, vous avez toujours moins de contrôle sur la solution et devrez peut-être contourner certaines restrictions.

Développement d'IA sur mesure : Construire à partir de zéro

À l'inverse des solutions pré-intégrées, nous avons l'approche de la création d'une plateforme SaaS d'IA. Cela vous offre une grande flexibilité et la possibilité de personnaliser la solution au fil du temps. Grâce à cela, vous disposerez d'un système qui correspondra parfaitement à vos produits et suivra votre croissance.

Cependant, le démarrage est plus lent et plus coûteux, car vous devrez la développer à partir de zéro. De plus, cela nécessitera probablement de faire appel à une aide extérieure, à moins que vous n'ayez un département d'IA interne. Heureusement, vous savez déjà vers qui vous tourner pour cela, et JetBase est heureux de vous aider.

Alors, comment structurer concrètement le développement pour créer une solution SaaS alimentée par l'IA ? Nous allons décomposer le processus en étapes pour illustrer leur importance.

1. Définir votre vision : Planification et idéation

Prenez le temps de définir vos idées pour le produit, en listant les fonctionnalités et en les classant pour établir les éléments essentiels et les "agréables à avoir". L'objectif est de comprendre ce que sera la solution finale, le coût probable et la concurrence à laquelle vous ferez face. En acquérant une compréhension complète de votre propre produit, vous pouvez déterminer si cela en vaut la peine sur le marché actuel.

2. La phase de découverte : Recherche et compréhension des besoins

La recherche est essentielle pour tout projet, surtout un aussi complexe technologiquement qu'une solution SaaS avec IA. Une fois que vous avez défini la portée, examinez les solutions concurrentes, évaluez les tendances actuelles et déterminez ce dont vous avez besoin pour réussir avec votre plateforme SaaS d'IA.

3. Sélectionner la bonne pile technologique pour votre solution SaaS d'IA

Choisir la pile optimale peut être crucial car elle détermine le degré d'optimisation de votre plateforme, ce qu'elle pourra accomplir à l'avenir et le temps que prendra le développement. Consultez des professionnels sur les meilleurs outils pour le travail, c'est-à-dire ceux qui offrent de la qualité mais n'augmenteront pas le coût. Ainsi, vous pouvez garantir que votre solution d'IA rivalisera avec les meilleures.

4. Rassembler une équipe de développement qualifiée

Le succès de votre produit dépend des personnes qui le fabriquent, il est donc primordial de choisir la bonne équipe pour le travail. Que vous choisissiez des personnes en interne ou que vous sous-traitiez le travail, vérifiez que leur expérience correspond à vos plans et que l'équipe dispose d'une main-d'œuvre suffisante pour respecter les délais. La gestion est tout aussi importante, car elle contrôlera le processus et assurera son bon déroulement.

5. Développer un Produit Minimum Viable (MVP)

L'une des raisons pour lesquelles nous avons insisté sur l'importance du classement des fonctionnalités est que la création d'un MVP est une étape essentielle dans la construction d'une solution SaaS complète alimentée par l'IA. Il vous donne une idée de la performance du produit final et offre une chance d'ajuster les performances et l'ensemble des fonctionnalités.

6. Mettre à l'échelle votre produit SaaS d'IA pour la croissance

L'IA peut apprendre et s'améliorer avec le temps, il est donc important de maintenir l'équipe disponible pour un développement ultérieur. Les mises à jour post-lancement aideront à affiner l'algorithme, à ajouter de nouvelles fonctions et à gérer la maintenance pour améliorer les performances.

L'argent n'est peut-être pas tout, mais toute entreprise sait qu'investir trop dans le développement n'est pas pratique. Alors, décomposons les dépenses associées à la création d'une plateforme SaaS d'IA et le niveau de prix auquel vous pouvez vous attendre.

Comme vous pouvez le constater, le coût n'est pas le même pour chaque aspect. Bien que le processus de développement réel soit évidemment coûteux, c'est aussi la partie la plus longue et la plus intensive en travail de la création de la plateforme.

De même, l'entraînement de l'algorithme représente un autre coût majeur, c'est pourquoi nous avons précédemment mentionné l'utilisation d'une solution préfabriquée. Cependant, n'oubliez pas que cet investissement initial sera rentable plus tard avec une plateforme SaaS d'IA plus efficace et la possibilité de commercialiser votre propre solution.

Nous avons vu le coût approximatif de la création d'une solution SaaS d'IA, alors discutons de certains des facteurs qui la façonnent. Ceux-ci font tous partie intégrante du processus de développement et peuvent parfois être modifiés pour réduire le coût final et le rendre plus acceptable.

Le rôle des fonctionnalités et de la complexité du produit

Plus votre solution SaaS alimentée par l'IA est complexe, plus vous devrez y investir, car chaque fonctionnalité supplémentaire augmente le coût. Il est donc important d'équilibrer une riche fonctionnalité avec un budget gérable.

L'impact de la sélection de la plateforme sur les coûts

Le déploiement d'une plateforme SaaS d'IA sur diverses plateformes comme le mobile ou le desktop nécessite des compétences et des constructions différentes. En conséquence, si vous ciblez plusieurs plateformes à la fois, vos dépenses augmenteront. Cependant, entre le mobile et le desktop, le premier a tendance à être moins coûteux à travailler.

L'importance des choix d'architecture technologique

Une architecture de qualité est essentielle et vos choix à ce sujet auront un impact à la fois sur les performances et le coût de la solution. Le cloud que vous choisissez, la structure des microservices et vos options de stockage de données y contribueront tous. Ainsi, lorsque vous choisissez la pile technologique, informez votre équipe de vos priorités pour la solution et demandez leur avis sur la façon de construire correctement la plateforme SaaS.

La conception UI/UX et son impact sur les coûts

Trouver le bon design pour un produit SaaS complexe peut être délicat, nécessitant de nombreuses itérations pour le perfectionner. Cela entraîne des dépenses plus élevées à mesure que vous consacrez plus de temps et d'efforts à affiner votre UI/UX. En plus d'établir une vision dès le début, tester le design auprès du public cible peut rendre le processus plus efficace. Ils peuvent fournir un feedback inestimable pour l'accélérer.

L'industrie choisie

Une plateforme SaaS d'IA peut être utile dans presque tous les domaines, et selon son utilisation prévue, le coût varie en fonction de l'industrie. Par exemple, les solutions de santé ont tendance à être plutôt coûteuses, car elles doivent tenir compte des réglementations et des lois sur la confidentialité, nécessitant un travail supplémentaire. De même, les solutions fintech sont traditionnellement assez complexes, donc si votre SaaS cible le secteur financier, préparez-vous à dépenser beaucoup.

L'influence de la localisation de l'équipe de développement sur les coûts

Ce n'est un secret pour personne que le salaire médian diffère considérablement selon les régions, l'Amérique du Nord et l'Europe de l'Ouest ayant les plus élevés. Cependant, ne vous laissez pas tenter par l'attrait des tarifs les plus bas possibles, car ceux-ci s'accompagnent souvent de l'inconvénient d'équipes inexpérimentées. Optez plutôt pour un juste milieu, en trouvant des développeurs expérimentés dans des régions comme l'Europe de l'Est.

Maintenance et mises à jour : Investissement continu

Le travail sur votre plateforme SaaS d'IA n'est pas terminé une fois le développement initial achevé. Pour assurer sa longévité et son utilité pour les années à venir, il est important de publier des mises à jour après le lancement. Celles-ci peuvent inclure des corrections de bugs et de nouvelles fonctionnalités utilisant les dernières avancées en matière d'IA. De plus, la maintenance qui garantit la stabilité est tout aussi importante.

Afin de souligner à quel point l'IA peut être transformatrice, examinons quelques exemples concrets. Voici quelques entreprises qui ont obtenu de tout nouveaux avantages en intégrant l'intelligence artificielle dans leur activité.

Facebook : Révolutionner les médias sociaux avec l'IA

On pourrait penser que Facebook avait déjà atteint le summum de son succès, générant des milliards de dollars par an. Cependant, l'entreprise a commencé à s'appuyer sur l'IA il y a déjà un certain temps, et le boom de l'IA générative a mis cela en lumière.

Par exemple, Facebook a signalé utiliser l'IA pour analyser et traiter de manière proactive les discours haineux et autres contenus inappropriés sur la plateforme. Ces outils ont aidé l'entreprise à améliorer les efforts de modération de contenu et à recueillir des informations sur le comportement des utilisateurs. L'IA a également contribué à identifier les comportements abusifs et à faire respecter les normes communautaires.

Salesforce : L'IA dans les solutions CRM

Autre géant s'appuyant sur l'intelligence artificielle SaaS, Salesforce se concentre sur l'IA comme assistante. L'entreprise utilise l'IA pour aider les entreprises à mieux interagir avec leurs clients en personnalisant les interactions, en automatisant les tâches quotidiennes et en fournissant des informations détaillées sur l'engagement des utilisateurs. L'entreprise regroupe tout cela dans ses offres, faisant entrer le logiciel classique dans l'ère moderne grâce à l'IA.

Comme tout autre type de développement, la création d'une plateforme SaaS d'IA peut rencontrer des obstacles. Cependant, aucun d'entre eux n'est insurmontable, alors parlons de la façon de les surmonter.

Assurer la confidentialité et la sécurité des données

Les produits SaaS alimentés par l’IA s’appuient sur de grands volumes de données, y compris des informations sensibles relatives aux utilisateurs et aux entreprises, ce qui augmente fortement les exigences en matière de sécurité et de confidentialité. Si l’IA peut renforcer la sécurité dans certains domaines, elle introduit aussi de nouvelles surfaces de risque liées aux pipelines de données, à l’accès aux modèles et aux résultats d’inférence.

Pour réduire ces risques, les solutions SaaS IA doivent être conçues avec la sécurité intégrée à l’architecture dès le départ. Cela inclut un chiffrement robuste des données au repos et en transit, des mécanismes solides d’autorisation et de contrôle d’accès, ainsi qu’une séparation claire entre données d’entraînement, modèles et environnements de production. Sans ces garde-fous, les systèmes d’IA peuvent exposer involontairement des données sensibles ou devenir des cibles d’abus de modèles et de fuite de données.

Surmonter les problèmes d'évolutivité dans les plateformes SaaS d'IA

Les défis de scalabilité dans les plateformes SaaS IA proviennent souvent de choix d’architecture faits au tout début du développement. À mesure que les fonctionnalités IA se déploient, des goulots d’étranglement peuvent apparaître au niveau de l’inférence, des pipelines de traitement des données et des ressources d’infrastructure, entraînant une latence accrue et des coûts d’exploitation en hausse.

Pour y répondre, les solutions SaaS IA doivent être pensées pour l’évolutivité dès le départ. Cela implique de choisir une stack technique compatible avec le scaling horizontal, de séparer les charges de travail IA de la logique applicative centrale et d’aligner la complexité des fonctionnalités avec les capacités de l’infrastructure. Sans cet alignement, des fonctionnalités IA ambitieuses peuvent rapidement dépasser la capacité de la plateforme à évoluer efficacement.

Naviguer dans les complexités d'intégration

L’intégration de solutions SaaS alimentées par l’IA dans des écosystèmes existants introduit souvent une complexité supplémentaire, notamment en présence de multiples sources de données, de services tiers ou de systèmes legacy. Les difficultés courantes incluent des formats de données incohérents, la gestion des droits d’accès entre systèmes et le maintien de flux de données fiables pour les modèles d’IA.

Pour réduire les frictions, les équipes doivent prioriser une gouvernance claire des données, des API bien définies et une architecture modulaire. Traiter les exigences d’intégration tôt permet d’éviter des problèmes en aval comme des incohérences de données, des réponses IA retardées ou une scalabilité limitée au fil de l’évolution du produit.

Gérer les préoccupations éthiques dans le développement de l'IA

Les considérations éthiques en IA vont au-delà de la conformité et affectent directement la confiance des utilisateurs et la crédibilité du produit. Les solutions SaaS IA s’appuient souvent sur des jeux de données vastes et variés, ce qui rend l’origine des données, la gestion du consentement et la réduction des biais des enjeux de conception essentiels plutôt que des sujets secondaires.

Pour y répondre, les équipes doivent s’assurer que les données d’entraînement proviennent de sources vérifiables et reposent sur un consentement utilisateur clair, instaurer de la transparence dans les interactions pilotées par l’IA et évaluer régulièrement les modèles afin de détecter les biais susceptibles d’influencer les résultats ou l’expérience utilisateur. Il est tout aussi important d’indiquer l’usage de l’IA dans le produit, afin que les utilisateurs comprennent quand et comment des systèmes automatisés influencent des décisions ou des recommandations.

Bien que même une plateforme SaaS d'IA moderne puisse changer la donne pour une entreprise, ces solutions ont encore des marges de croissance. L'avenir de l'IA dans le SaaS s'annonce donc très prometteur. Voici quelques-unes des tendances qui, selon nous, feront sensation.

Premièrement, attendez-vous à des améliorations significatives en matière de personnalisation à mesure que le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique développent de nouvelles méthodes et approches. Cela peut améliorer les expériences utilisateur et faire du SaaS alimenté par l'IA un excellent choix pour les systèmes CRM.

Ensuite, le marché verra probablement une augmentation des options pré-intégrées, ainsi que des efforts pour simplifier l'intégration dans les écosystèmes des entreprises. En conséquence, les entreprises sans ressources de développement dépendront largement des offres du marché. Cela donnera un avantage à ceux qui gèrent leurs propres solutions uniques avec plus de puissance d'analyse et de flexibilité, mais la sophistication croissante des options pré-intégrées pourrait réduire cet écart.

Créer une plateforme SaaS d'IA à partir de zéro n'est pas une tâche facile, mais le jeu en vaut la chandelle. Elle offrira de meilleures relations client, une sécurité renforcée et une automatisation de pointe. Pour récolter tous ces avantages, cependant, vous devez maîtriser parfaitement le processus. Le guide utile de JetBase vous a donné le savoir-faire nécessaire, mais une autre approche élimine tous les risques de développement.

En vous associant à JetBase, vous bénéficiez d'une équipe de développeurs chevronnés qui créent des solutions personnalisées depuis plus d'une décennie, couvrant différentes industries et technologies. Nous privilégions toujours la production d'un produit peaufiné qui dépasse les attentes du client. Si vous voulez vous assurer que votre solution SaaS alimentée par l'IA bat la concurrence, vous savez vers qui vous tourner.

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