Dust vs Relevance AI

Dust et Relevance AI sont deux plateformes no-code pour construire des agents IA par-dessus le SaaS qu’une équipe ops utilise déjà ; les deux acceptent le choix du modèle et les appels d’outils natifs via MCP, et les deux proposent une seule couche d’agents gouvernée pour le RevOps, le Legal et le Recruiting. Elles divergent sur ce à quoi sert un agent. Le centre de gravité de Dust est un assistant ancré dans la connaissance — récupération sur vos systèmes connectés, qui répond « quelle est notre position sur une indemnisation sans plafond ? » avec la clause et sa source. Celui de Relevance AI est un processus autonome multi-agents — un agent de recherche, un agent de scoring et un agent d’outreach travaillant en équipe pour exécuter une tâche de bout en bout. La question de routage : votre goulot d’étranglement est-il de répondre à des questions sur les données de l’entreprise, ou d’exécuter un processus qui prend des actions ?

Là où Dust gagne

Récupération ancrée sur des données à permissions. La couche RAG de Dust plus un mode Table Query qui exécute du SQL sur des données structurées est conçue pour renvoyer la source, pas une paraphrase. Un modèle de permissions à double couche fait qu’un agent répond à chaque utilisateur uniquement à partir de ce que cet utilisateur a le droit de voir. Pour une équipe legal-ops ou RevOps dont la première tâche est « trouver et résumer la réponse dans nos propres systèmes », c’est l’outil le plus tranchant — la force de Relevance est d’agir, pas de récupérer.

Un prix fixe transparent que vous pouvez modéliser avant un appel. Dust Pro coûte 29 €/utilisateur par mois (environ 31 $), self-service, sans minimum de sièges. Vous connaissez le chiffre par tête avant les achats. Relevance publie un compteur d’usage, pas un prix par siège, donc le total dépend d’un volume d’Actions que vous ne pouvez estimer qu’une fois les agents en marche.

Une preuve à l’échelle enterprise et un cœur ouvert. Dust a levé une Série B de 40 M$ en mai 2026 (Abstract et Sequoia, avec Snowflake Ventures et Datadog), déclare plus de 3 000 organisations et plus de 300 000 agents, et a enregistré 240 % de rétention nette de revenu avec zéro churn en 2025. Le cœur est open source sous licence MIT, donc une équipe méfiante du lock-in peut le lire et l’auto-héberger. La Série B de 24 M$ de Relevance (mai 2025, Bessemer ; ~37 M$ au total) est réelle mais d’un cran inférieure, et sa plateforme est fermée.

Là où Relevance AI gagne

Automatisation de processus autonome et multi-étapes. Les agents de Relevance s’appellent les uns les autres — un « BDR » est un agent de recherche, un agent de scoring et un agent d’outreach sous un seul playbook — et une échelle d’autonomie à quatre niveaux (Assisted → Copilot → Autopilot → Self-Driving) laisse un processus démarrer avec un humain approuvant chaque étape, puis monter jusqu’au fonctionnement en solo. Quand la tâche est « rechercher → scorer → écrire → relancer → mettre à jour le CRM » plutôt que « réponds à ma question », Relevance est fait pour ça ; Dust penche vers l’assistant.

Des agents GTM préconstruits, pas seulement un builder. Bosh (un BDR/SDR IA qui enrichit, score, écrit, prend rendez-vous et met à jour le CRM) et Apla (briefs par compte pour l’AE avant l’appel) arrivent comme des agents commercialisés que vous activez, pas des toiles vierges que vous assemblez. Pour une équipe GTM qui veut un travailleur d’outbound opérationnel vite, c’est un chemin plus court que d’en construire un de zéro dans Dust.

Un prix à l’usage qui ne facture pas par siège. Chaque plan de Relevance inclut des agents et des builders illimités ; le compteur, ce sont les Actions plus les Vendor Credits, pas l’effectif. Une petite équipe ops qui fait tourner une automatisation intense paie pour ce que font les agents, pas pour le nombre de gens qui regardent. Le palier Enterprise de Dust porte un minimum de 100 membres — un plancher dur sous lequel une équipe de 10 personnes ne peut pas passer.

Réalité des prix

Les modèles sont structurellement différents, alors comparez par forme, pas par étiquette. Dust facture les sièges plus une traîne d’usage de modèle : 29 €/31 $ par utilisateur en Pro, avec Enterprise sur mesure et verrouillé derrière un minimum de 100 sièges. Relevance facture le travail : Free (~200 Actions/mois), Pro ~19 $/mois, Team ~234 $/mois, Enterprise sur mesure — sièges sans objet, Actions et Vendor Credits le vrai chiffre.

Le point de bascule, c’est l’effectif contre l’intensité. Déployez un assistant léger pour 150 travailleurs du savoir et le tarif fixe par siège de Dust est la facture la moins chère et la plus prévisible ; le compteur d’Actions de Relevance serait quasi à l’arrêt mais vous paieriez quand même le palier de plateforme. Faites tourner un processus autonome bavard pour une équipe de 10 personnes et le modèle d’usage sans siège de Relevance gagne nettement — le seul plancher de 100 sièges de l’Enterprise de Dust met déjà cette équipe hors de prix avant tout usage. Sur les deux, la traîne de consommation de modèle (récupération et appels d’outils) est le poste budgétaire que les acheteurs sous-estiment ; sur Relevance, connectez vos propres clés Anthropic ou OpenAI pour payer les tarifs du fournisseur et éviter la marge sur les crédits.

Effort d’implémentation

Les deux sont no-code et les deux exigent un owner nommé — la prolifération d’agents non gouvernée est le mode d’échec commun. Les rampes diffèrent par nature. Celle de Dust est l’hygiène des permissions : auditez les ACL de vos principaux systèmes connectés avant le rollout, car un dossier Drive sur-partagé remonte à quiconque peut interroger l’agent. Celle de Relevance est un sprint de build : Bosh et Apla ont une forme GTM, donc un processus legal-ops ou recruiting est quelque chose que vous assemblez dans le builder, et l’échelle d’autonomie signifie garder les agents avec droit d’écriture sur Assisted/Copilot derrière une approbation jusqu’à ce que le taux de réponse et la précision tiennent. Aucune ne remplace votre système d’enregistrement — gardez le CRM, l’ATS ou le CLM en dessous.

Verdict

Choisissez Dust quand le goulot d’étranglement est de répondre à des questions sur vos propres données — trouver, résumer, briefer, « quelle est notre position sur X ? » —, quand vous voulez un prix par siège transparent et une résidence des données UE/US, et quand vous déployez vers beaucoup de travailleurs du savoir en RevOps, Legal et Recruiting. C’est le choix de l’assistant ancré, du prix connaissable et du cœur ouvert.

Choisissez Relevance AI quand le goulot d’étranglement est d’exécuter un processus de bout en bout — rechercher, scorer, écrire, relancer, mettre à jour le CRM —, quand vous voulez des agents GTM préconstruits et une échelle d’autonomie pour faire monter le travail d’approuvé-par-l’humain à self-driving, et quand le prix à l’usage sans siège convient mieux à une équipe légère qu’un plancher de 100 sièges. C’est le choix du processus autonome en forme GTM.

Ne choisissez ni l’une ni l’autre quand vous voulez posséder vous-même l’orchestration (n8n et câbler les modèles en mode DIY), quand votre équipe vit dans Microsoft 365 (Copilot Studio dans cet environnement), ou quand la douleur est de la recherche enterprise pure plutôt que des agents (Glean y mène).

Si vous choisissez dans le vide, nommez votre goulot d’étranglement à voix haute : une question à répondre, ou un processus à exécuter. Toujours bloqué ? Choisissez Dust. Son essai Pro de 14 jours et son prix par siège publié vous laissent prouver la valeur avant un cycle d’achat, et vous pourrez ajouter Relevance plus tard comme couche de processus autonome une fois qu’un workflow de bout en bout précis l’aura mérité.