> Directeur Commercial · 09/08/2026 · Complète deos_grands_comptes_2026-08-08.md, ne le remplace pas.
> Déclenché par la lecture de Sam le 09/08 : l'étude du 08/08 supposait une livraison en SaaS, ce qui
> exclut d'emblée un compte comme Crédit Logement — internalisation de doctrine, contrat LLM Microsoft
> déjà signé.
> Statut : proposition. Aucun chiffre ci-dessous n'existe dans l'offre canonique. DH-CRO-002
> s'applique — Sam tranche, je propose.
1. L'installé est un second mode de livraison, pas un correctif du premier. Le SaaS de l'étude du
08/08 reste la bonne réponse pour les comptes qui veulent commencer petit et monter en charge.
L'installé s'adresse à ceux qui érigent la gouvernance en cœur de contrôle interne et refusent de la
confier à un tiers — Crédit Logement, et « beaucoup de DSI de grands groupes » selon Sam.
2. Le modèle proposé est licence + maintenance, benchmarké sur le logiciel d'entreprise on-premise :
maintenance annuelle à 18–22 % de la licence est la norme du secteur, licence dimensionnée sur la
règle usuelle des trois ans de valeur SaaS équivalente. *Hypothèse*, faute de données internes — voir
§1.
3. Le temps de Sam augmente nettement sur la première affaire installée, puis revient au niveau du
SaaS dès la deuxième. Marge à 38,6 % sur l'affaire qui construit l'intégration technique manquante,
55,0 % sur celle qui la réutilise — contre 56,9 % en SaaS (§4.2 de l'étude du 08/08). L'écart n'est
pas structurel, il est ponctuel, et il porte un nom : l'intégration Azure OpenAI.
4. Point bloquant vérifié dans le code, pas supposé : backend/config/llm_routing.yaml ne contient
aucune occurrence d'Azure OpenAI. Le profil on-premise existant route vers des modèles locaux
(Ollama), pas vers le LLM sous contrat du client. Ce n'est pas un préalable à la vente de fin août —
la démonstration et le cadrage n'en dépendent pas — mais c'est une condition de livraison, à chiffrer
par le Directeur Delivery avant tout contrat d'installation.
5. Le cadrage à 8 000 € tient. La fourchette 40–90 k€ ne tient plus telle quelle. Pour l'installé, il
faut deux nombres séparés, pas un seul : un montant d'entrée (licence + installation, de l'ordre de
130 000 à 260 000 €) et une maintenance annuelle (de l'ordre de 23 000 à 57 000 €/an) — *Hypothèse*,
à valider avant toute mention en réunion (§5).
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Deux repères, tous deux vérifiés sur plusieurs sources indépendantes et convergents :
Appliqué à l'approche A du 08/08 (1 200 €/direction/mois) :
| Périmètre | Valeur SaaS équivalente | Licence (règle des 3 ans) | Maintenance annuelle (18–22 %) |
| 3 directions (minimum) | 43 200 €/an | 129 600 € | 23 328 – 28 512 €/an |
| 6 directions (complet) | 86 400 €/an | 259 200 € | 46 656 – 57 024 €/an |
Une licence annuelle unique (tout compris, sans capital de licence séparé) existe aussi sur ce marché et éviterait à Digital·Humans un engagement de support à durée indéterminée — risque réel pour un éditeur qui n'a encore rien installé chez personne. Je la mentionne pour mémoire mais ne la chiffre pas dans ce complément : elle ne répond pas à ce que demande Sam ce jour (le modèle licence + maintenance), et la trancher maintenant serait construire une troisième option avant d'avoir validé la première. Si Sam préfère cette voie, je la chiffre dans la foulée — coût : une demi-journée.
L'approche B de l'étude du 08/08 chiffrait déjà une installation dans le SI du client (VPC ou sur site) à 25 000 € — ce poste existait avant même de savoir qu'il deviendrait la norme plutôt qu'une option. Je le retiens comme base, porté à 30 000–50 000 € pour la première affaire : la fourchette haute couvre le fait que cette installation doit aussi combler l'écart Azure OpenAI (§4), ce qui n'était pas dans le périmètre initial. Chiffrage à affiner par le Directeur Delivery, pas par moi — je n'ai pas la compétence d'ingénierie pour le sourcer plus finement.
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cost_to_serve_calculator.py, même méthode d'imputation qu'au 08/08 (overhead 10 % de la recette,
constance d'imputation Horngren), sur le scénario minimal (3 directions, maintenance à 18 %,
installation à 30 000 € → recette année 1 : 182 928 €) :
| Scénario | Coût direct | Coût chargé total | Marge réelle |
| Première affaire installée (intégration Azure OpenAI à construire) | 94 000 € | 112 293 € | 38,6 % |
| Affaire installée suivante (intégration réutilisée) | 64 000 € | 82 293 € | 55,0 % |
| *Pour mémoire — DEOS en SaaS (étude du 08/08, §4.2)* | *32 720 €* | *37 240 €* | *56,9 %* |
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L'étude du 08/08 positionnait DEOS contre les plateformes américaines de gouvernance IA en SaaS (100–500 000 $/an, IBM watsonx.governance, Credo AI, ModelOp — §2.2 de cette étude). Cette comparaison ne tient plus pour un DSI qui exclut le SaaS par doctrine : il compare DEOS installé à d'autres logiciels d'entreprise installés dans son SI — GRC on-premise (SAP GRC, IBM OpenPages en version installée), cœur bancaire, outils de conformité déjà internalisés chez lui.
Ce déplacement joue plutôt en notre faveur sur le prix acceptable, pour une raison que la littérature sur le sujet documente : sur cinq ans, le coût total d'une licence perpétuelle plus maintenance rejoint celui d'un abonnement SaaS équivalent ([NPI Financial](https://www.npifinancial.com/blog/on-premise-vs-saas-enterprise-software-pricing-considerations-and-negotiation-insights)) — l'installé n'est pas structurellement moins cher, il est structurellement plus engageant, et c'est précisément ce qu'un DSI de banque recherche pour un dispositif appelé à devenir le cœur de son contrôle interne : un coût de changement de fournisseur élevé n'est pas un défaut de l'offre, c'est ce qu'on lui demande d'apporter. Le prix acceptable se déplace donc vers le haut, pas vers le bas — à la condition de le justifier par le contrôle et la conformité, pas par l'infrastructure.
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Vérifié ce jour dans backend/config/llm_routing.yaml (aucune investigation supplémentaire
demandée, lecture directe du fichier cité par la mission) :
cloud, on-premise, freemium. L'abstractionon-premise route déjà tout vers des modèles locaux (Ollama, mixtral etmistral:7b-instruct), avec un principe explicite dans le fichier : *« Pas de fallback vers
anthropic/openai : exfiltration de données interdite. »*
grep -ri azure sur le dépôt ne remonte qu'un champ git_provider: azure_devops, sans rapport).
Le provider openai existe dans le fichier mais est désactivé (enabled: false) et pointe vers
l'API OpenAI grand public, pas vers un tenant Azure OpenAI d'entreprise.Ce que cela signifie, précisément — et ce n'est pas la même chose que « brancher une clé API ». Le
profil on-premise actuel répond à un besoin différent de celui de Crédit Logement : il suppose un
LLM local, hébergé par le client, sans aucune sortie vers un cloud — la confidentialité totale. Crédit
Logement ne demande pas ça : il demande à utiliser son propre contrat cloud (Microsoft/Azure
OpenAI) depuis une plateforme installée chez lui. C'est un troisième mode de déploiement, pas une
variante du deuxième : infrastructure installée, mais LLM du client sous contrat existant. Il
faudrait un nouveau provider (client Azure OpenAI, authentification par point de terminaison et nom de
déploiement plutôt que par identifiant de modèle global — chaque tenant Azure nomme ses déploiements
lui-même, ce qui ne se configure pas une fois pour toutes dans le YAML comme pour Anthropic) et un
profil de déploiement supplémentaire distinct de on-premise.
Est-ce un préalable à la vente ou une condition de livraison ? Une condition de livraison, pas un
préalable. La démonstration et le cadrage payant de fin août (§5) ne promettent aucune installation —
DH-CRO-004 l'exclut déjà explicitement. Ce point devient bloquant seulement si un contrat
d'installation se signe, ce qui, au rythme du cycle de vente grand compte (H1, 180 jours), n'arrive
pas avant 2027.
Ce que je ne peux pas chiffrer moi-même : le coût de ce développement. Je n'ai pas la compétence technique pour l'estimer sérieusement, et je ne vais pas deviner un nombre de jours pour remplir une case. Je le remonte au Directeur Delivery — c'est une question d'ingénierie, pas un arbitrage de Sam — avec la demande précise : un ordre de grandeur en jours pour (a) un provider Azure OpenAI générique et (b) son intégration au sélecteur de profil, à horizon du cadrage Crédit Logement s'il se concrétise fin février 2027.
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Le cadrage à 8 000 € reste la bonne proposition, et son périmètre s'élargit sans coût supplémentaire. Il devra désormais documenter, en plus de la cartographie des décisions à déléguer (prévue au 08/08) : le mode de déploiement souhaité par le client et, s'il penche vers l'installé, son infrastructure cible et son contrat LLM existant. C'est exactement le travail qu'un cadrage sérieux fait déjà — je ne lui ajoute rien, je le nomme.
La phrase de prix change, en revanche. L'ancienne phrase (« entre 40 et 90 000 € par an ») supposait un abonnement ; elle ne s'applique plus si Crédit Logement confirme vouloir internaliser. Proposition de phrase corrigée, à valider avant emploi :
> « Un dispositif installé dans votre infrastructure combine une licence de mise en œuvre et une > maintenance annuelle. Sur le périmètre de trois à six directions gouvernées, la licence se situe, > à titre indicatif, entre 130 000 et 260 000 €, la maintenance annuelle entre 23 000 et 57 000 € par > an. Le périmètre exact, c'est ce qu'un cadrage détermine. »
Elle ne remplace pas l'ancienne dans l'absolu : les deux coexistent, à sortir selon ce que le client confirme sur son mode de livraison souhaité — une question qu'il faut poser avant de répondre sur le prix, pas après.
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1. J'ajoute au dossier de démonstration Crédit Logement (déjà prêt au 08/08) une page de bascule : la question « SaaS ou installé ? » à poser avant toute mention de prix, et les deux phrases de prix correspondantes, prête lundi 10/08. 2. Je documente le périmètre élargi du cadrage à 8 000 € (mode de déploiement, infrastructure cible) dans le brouillon de proposition déjà en préparation.
Au Directeur Delivery — un ordre de grandeur en jours pour le provider Azure OpenAI et son branchement au sélecteur de profil (§4). Ce n'est pas un arbitrage, c'est une estimation technique qu'il est seul à pouvoir produire.
À Sam — une seule chose, parce que c'est la seule qui soit réellement bloquante : valider ou corriger les deux fourchettes du §5 (licence 130–260 k€, maintenance 23–57 k€/an) et la phrase de prix corrigée, avant qu'elle ne soit prononcée devant Crédit Logement. *Coût : 15 minutes. Coût de l'inaction :* la question du mode de livraison tombera dans la même réunion que celle du prix, et je n'ai pas de réponse validée à donner aux deux à la fois.
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*Lecture : licence/3 (amortissement sur trois ans, §1.1) + maintenance annuelle, comparé aux seuils déjà établis et sourcés au 08/08 (plancher 31 800 €/compte/an, parité 79 400 €/compte/an — §4.2 de l'étude du 08/08). Le périmètre minimal (3 directions) se situe entre les deux seuils, comme son équivalent SaaS. Le périmètre complet (6 directions) dépasse largement la parité — sous réserve des réserves ci-dessus sur l'absence de données de consentement à payer.*
``json
{
"type": "EtudePricingComplement",
"agent": "commercial",
"date": "2026-08-09",
"objet": "DEOS installé chez le client — complément à l'étude grands comptes du 08/08",
"complete_document": "config/commercial/deos_grands_comptes_2026-08-08.md",
"declencheur": "Lecture de Sam le 09/08 : le SaaS est exclu pour Crédit Logement (doctrine d'internalisation, contrat LLM Microsoft existant).",
"modele_propose": {
"structure": "licence + maintenance",
"licence_3_directions_eur": 129600,
"licence_6_directions_eur": 259200,
"maintenance_pct_min": 18,
"maintenance_pct_max": 22,
"installation_eur": [30000, 50000],
"statut": "Hypothese, non arbitree, DH-CRO-002"
},
"marge_cost_to_serve": {
"premiere_affaire_installee_pct": 38.6,
"affaire_installee_suivante_pct": 55.0,
"reference_saas_08_08_pct": 56.9
},
"point_bloquant_technique": {
"constat": "Aucune occurrence Azure OpenAI dans backend/config/llm_routing.yaml, verifie le 09/08",
"nature": "Troisieme mode de deploiement (infra installee + LLM cloud sous contrat client), distinct du profil on-premise existant (LLM local Ollama, zero sortie cloud)",
"prealable_vente_aout": false,
"condition_livraison": true,
"escalade": "Directeur Delivery — estimation en jours"
},
"escalades": [
"Directeur Delivery : estimation Azure OpenAI",
"Sam : validation des fourchettes licence/maintenance et de la phrase de prix corrigee"
],
"sources_marche": [
"https://www.npifinancial.com/blog/on-premise-vs-saas-enterprise-software-pricing-considerations-and-negotiation-insights",
"https://www.erpresearch.com/en-us/erp-licensing-models-explained",
"https://www.kellblog.com/perpetual-money-vs-perpetual-license-subscription-saas-and-perpetual-business-models/",
"https://www.centraleyes.com/grc-software-pricing-what-it-costs/",
"https://securityboulevard.com/2026/05/grc-software-pricing-what-it-actually-costs-in-2026/"
]
}
`
Jeux d'entrée conservés dans /workspace/tmp/ch_deos_installe_annee1.json et
/workspace/tmp/ch_deos_installe_regime.json. Même méthode d'imputation qu'au 08/08 (overhead 10 %
de la recette).
`json
{
"premiere_affaire": {
"direct_total": 94000.0,
"overhead_total": 18292.8,
"total_loaded_cost": 112292.8,
"true_gross_margin_pct": 38.61
},
"affaire_suivante": {
"direct_total": 64000.0,
"overhead_total": 18292.8,
"total_loaded_cost": 82292.8,
"true_gross_margin_pct": 55.01
}
}
`
Vérification interne du 09/08/2026 — backend/config/llm_routing.yaml (lecture intégrale) ;
grep -ri azure sur le dépôt (aucune occurrence pertinente) ; config/offre_dh.md (tier Enterprise
« on-premise, sur devis » — le principe existe déjà pour Digital·Humans, non chiffré à ce jour) ;
config/commercial/deos_grands_comptes_2026-08-08.md` (seuils plancher/parité, comparaison
plateformes SaaS, approche B/installation).
Sources publiques