TL;DR : selon l'enquête « The State of AI in 2026 » de McKinsey, publiée le 25 août 2026 auprès de 1 719 dirigeants dans 97 pays, 32 % des organisations ont renoncé à acheter au moins un logiciel ou une fonctionnalité parce qu'elles pouvaient le construire en interne avec des agents de programmation IA.

Le chiffre a fait le tour de la presse économique le 1er septembre 2026 sous l'étiquette « build vs buy ». Il mérite mieux qu'un titre : il dit quelque chose de précis sur le prix du logiciel, sur ce que l'IA a rendu facile, et sur ce qu'elle n'a pas rendu facile du tout. Pour une PME, la bonne question n'est pas « faut-il construire ? » mais « quoi, et qui va le faire tourner ensuite ? ».

L'essentiel en 30 secondes

Les faits : ce que dit l'enquête McKinsey

L'édition 2026 de « The State of AI » de McKinsey, sous-titrée « On the road to ROI », repose sur un sondage en ligne mené du 4 mai au 8 juin 2026 auprès de 1 719 participants répartis dans 97 pays. Deux résultats encadrent celui qui nous intéresse : 80 % des répondants constatent des gains de productivité individuels, mais 37 % seulement rapportent un effet sur le résultat d'exploitation de leur entreprise, une proportion stable d'une année sur l'autre.

Au milieu, la donnée nouvelle. Près d'un tiers des répondants (32 %) indiquent que leur organisation a décidé de ne pas acheter un ou plusieurs logiciels, ou une ou plusieurs fonctionnalités, parce qu'elle pouvait les construire en interne avec des outils de programmation agentiques. D'après l'analyse publiée par Forkast News le 1er septembre 2026, la pratique est la plus répandue dans la technologie (41 %), puis chez les acteurs de la santé (39 %), dans les services professionnels et l'énergie (38 %), et dans les institutions financières (36 %).

La taille compte aussi. Chez les grandes entreprises (plus d'un milliard de dollars de chiffre d'affaires), la part de celles qui déploient des agents IA à l'échelle dans au moins une fonction est passée de 27 % à 40 % en un an. Chez les structures plus petites, cette part stagne autour d'un cinquième selon la même enquête. Lieven Van der Veken, associé senior chez McKinsey, résume le mouvement dans le même article : « Les dirigeants se demandent ce dont leur organisation a besoin pour construire elle-même ses outils d'IA. La montée des agents de programmation et du développement interne en est un signe clair. »

Pourquoi les entreprises construisent-elles au lieu d'acheter ?

Parce que deux courbes se sont croisées en 2026 : le coût de produire du logiciel baisse, le coût d'en louer monte. Sur la première, les agents de programmation ont changé l'ordre de grandeur pour une catégorie précise de besoins : les outils internes, les connecteurs, les petites applications métier, les fonctionnalités qu'un éditeur facture en option. Ce sont des logiciels à périmètre clair, sur des données que l'entreprise possède déjà.

Sur la seconde courbe, les chiffres sont têtus. L'indice d'inflation SaaS de Vertice, calculé sur plus de 75 milliards de dollars de dépenses gérées, atteint 16,4 % en juin 2026, contre une inflation générale proche de 2,7 % dans le G7. Autrement dit, la facture logicielle d'une entreprise qui ne change rien augmente six fois plus vite que ses autres coûts. Le report des achats mesuré par McKinsey n'est pas une mode : c'est une réponse de trésorerie.

McKinsey n'est d'ailleurs pas seul. Le rapport « Build vs. Buy » 2026 de Retool, publié le 17 février 2026, indiquait déjà que 35 % des entreprises interrogées avaient remplacé au moins un outil SaaS par un logiciel construit en interne.

Ce que le chiffre ne dit pas : le coût de faire tourner

Sauter un achat est facile à mesurer ; ce qui suit l'est beaucoup moins. Une analyse de The Daily Brief du 31 août 2026 rappelle la règle que tout responsable informatique connaît : écrire le code représente 10 à 40 % du coût de vie d'un logiciel ; les 60 à 90 % restants sont de la maintenance, des correctifs, des mises à jour de sécurité et du support. Ces dépenses n'apparaissent pas dans la ligne budgétaire de l'achat évité. Elles apparaissent ailleurs, plus tard, souvent quand la personne qui a fait construire l'outil a changé de poste.

Le contrepoint le plus solide vient du rapport « The GenAI Divide » du MIT NANDA (2025) : sur les initiatives d'IA étudiées, celles construites en interne réussissent dans 33 % des cas, celles menées avec un partenaire externe dans 67 %. Le rapport ne dit pas qu'il faut acheter plutôt que construire ; il dit qu'un projet porté seul, sans méthode ni responsable identifié, échoue deux fois plus souvent. Gartner ajoute sa propre prudence, citée dans l'article de Forkast : plus de 40 % des projets d'agents IA seraient annulés d'ici fin 2027.

Le tableau ci-dessous résume les trois voies qu'une entreprise a réellement devant elle, et ce que chacune coûte au-delà du premier mois.

Voie Coût visible Coût caché Convient quand
Acheter un SaaS Abonnement, en hausse de 16,4 % par an selon Vertice Fonctionnalités inutiles payées, données chez l'éditeur, processus à plier à l'outil Le besoin est standard et l'outil du marché couvre 80 % du cas
Construire en interne avec des agents Temps d'un salarié, licences d'outils IA 60 à 90 % du coût de vie en maintenance, sécurité et reprise quand la personne part Il existe une équipe technique capable d'assumer l'outil dans la durée
Faire construire sur mesure Forfait ou devis, puis maintenance contractuelle Dépendance au prestataire si le code et la documentation ne sont pas livrés Le processus est différenciant et aucun outil du marché ne colle

Qu'est-ce que ça change pour une PME française ?

Concrètement, une PME de 10 à 100 salariés n'a presque jamais l'équipe technique qui rend la deuxième voie viable. Les 32 % de McKinsey décrivent surtout des organisations de plus d'un milliard de chiffre d'affaires, avec une direction des systèmes d'information. Pour une PME, la question se pose autrement : les mêmes agents de programmation qui permettent à un grand groupe de se passer d'un éditeur permettent à un prestataire de livrer un outil sur mesure à un prix qui, il y a trois ans, n'aurait pas été possible. La baisse du coût de construction ne profite pas qu'à ceux qui construisent eux-mêmes ; elle profite à ceux qui font construire.

Trois usages tirent directement parti de ce changement. D'abord, la fonctionnalité en option : quand un éditeur facture 30 à 50 % de plus pour un module de reporting, un connecteur ou un portail client, une petite application à côté de l'outil existant coûte souvent moins qu'un an de l'option. Ensuite, la glue entre outils : le logiciel que 32 % des entreprises ont cessé d'acheter est souvent ce genre de brique, et une automatisation n8n bien cadrée la remplace. Enfin, l'outil métier qui n'existe pas sur le marché parce que le processus est propre à l'entreprise : là, aucun SaaS ne conviendra jamais, et c'est le cas où le sur mesure a toujours été justifié, IA ou pas.

Le discernement, en revanche, ne change pas. Si un outil du marché couvre 80 % du besoin, il faut le prendre et adapter les 20 % restants, pas l'inverse. Si le volume est faible (quelques dossiers par semaine), un tableur bien tenu reste imbattable. Et si personne dans l'entreprise ne peut décrire le processus à outiller en une page, le problème n'est pas logiciel.

Le lien avec mon quotidien

Les deux faces de l'enquête McKinsey se retrouvent dans mes missions. Côté « acheter » : pour Horus Condition Report, société d'inspection bilingue, la bonne réponse a été un Pipedrive configuré en FR et en EN, pas un CRM sur mesure ; le besoin était standard, l'outil du marché le couvrait, le sur mesure aurait coûté plus pour la même chose. Côté « construire » : pour le dispositif 3018, numéro national contre le cyberharcèlement, le processus des écoutants (cinq canaux, téléphonie, hébergement en France, IA souveraine) n'existait dans aucun CRM du marché, et le CRM Emma a été co-construit sur mesure pour douze écoutants et managers.

Entre les deux, mon propre back-office illustre la logique des 32 % à l'échelle d'une entreprise d'une personne : leads, logos, indexation et articles y sont gérés par un outil construit avec des agents de programmation, là où j'aurais autrefois empilé trois abonnements. Le coût caché existe aussi chez moi : c'est la maintenance, et elle est budgétée.

Un tiers des organisations ont cessé d'acheter ce qu'elles peuvent construire. La question utile pour une PME n'est pas de rejoindre ce tiers, c'est de savoir, outil par outil, lequel des trois chemins du tableau coûte le moins sur trois ans. Si vous avez un abonnement dont vous n'utilisez qu'une fonction, ou un processus qu'aucun logiciel ne couvre, un appel de 30 minutes suffit à trancher : réserver un créneau, ou lire ce que couvre une application sur mesure.

Questions fréquentes

Que mesure exactement le chiffre de 32 % de McKinsey ?

Il mesure la part des répondants dont l'organisation a décidé de ne pas acheter au moins un logiciel ou une fonctionnalité parce qu'elle pouvait le construire en interne avec des agents de programmation IA. L'enquête « The State of AI in 2026 » a été menée du 4 mai au 8 juin 2026 auprès de 1 719 participants dans 97 pays. Le chiffre ne dit pas combien d'outils ont été remplacés ni ce qu'ils coûtent à maintenir.

Une PME doit-elle construire ses logiciels au lieu de les acheter ?

Pas par principe. Un outil du marché qui couvre 80 % du besoin reste le bon choix, et la maintenance représente 60 à 90 % du coût de vie d'un logiciel construit. Le sur mesure se justifie quand le processus est propre à l'entreprise, quand une option facturée coûte plus qu'une petite application, ou quand aucun outil ne relie correctement les systèmes existants.

Pourquoi les prix des logiciels SaaS augmentent-ils autant en 2026 ?

L'indice d'inflation SaaS de Vertice atteint 16,4 % en juin 2026, soit environ six fois l'inflation générale du G7. Les éditeurs répercutent le coût des fonctionnalités d'IA, restructurent leurs paliers et facturent davantage d'options.