Depuis plusieurs années, le CRM était principalement un dépôt : contacts, opportunités, tâches et notes. Un système conçu pour organiser le chaos commercial, basé largement sur la discipline humaine : « si ce n’est pas enregistré, cela n’existe pas ». Mais en 2026, cette vision commence à devenir limitée. L’émergence de la Intelligence Artificielle dans les logiciels d’entreprise pousse les CRM vers un rôle plus ambitieux : assister, suggérer, automatiser et parfois exécuter.

Ce changement est particulièrement perceptible dans l’écosystème open source. Alors que la majorité des équipes continuent d’utiliser des plateformes SaaS bien établies — comme Salesforce — l’intérêt pour des alternatives auto-hébergées, permettant un contrôle total des données, plus de flexibilité et des coûts plus prévisibles, ne cesse de croître. Dans ce contexte, l’attention se tourne à nouveau vers les dépôts CRM les plus en vogue sur GitHub, en intégrant un aspect clé : quels projets intègrent l’IA « prête à l’emploi » et lesquels la dépendent via des intégrations.

Deux trajectoires : IA native vs IA par intégration

Le classement, basé sur des projets très populaires dans l’écosystème CRM sur GitHub, reflète une division qui devient de plus en plus déterminante dans les choix techniques :

• CRMs avec IA native : l’Intelligence Artificielle fait partie intégrante du design du produit. Ce n’est pas un « module ajouté », mais une composante intégrée dans les interfaces, flux et automatisations. Cela se traduit souvent par une expérience plus homogène… et par une mise en œuvre plus rapide pour des équipes disposant de peu de ressources en développement.
• CRMs intégrant l’IA via extensions ou API : le CRM sert de « source de vérité » (données, permissions, audit) tandis que l’IA se connecte depuis l’extérieur (plugins, services, connecteurs, agents externes). Cela nécessite plus d’ingénierie, mais offre plus de contrôle sur la gouvernance, la confidentialité et les coûts.

En pratique, cette bifurcation préfigure aussi un débat plus vaste : quelle part de l’Intelligence Artificielle doit résider dans le système lui-même, et laquelle doit rester en couches externes, surtout dans la gestion de données sensibles et de processus réglementés.

Les 10 projets les plus étoilés et leur approche de l’IA

Mi-janvier 2026, ces dépôts se distinguent par leur communauté, leur activité (en étoiles) et leur manière d’intégrer l’IA dans des cas d’usage concrets :

Quand l’IA « réside » déjà dans le CRM

NocoBase illustre bien la transition vers le CRM en tant que plateforme. Son approche combine le no-code/low-code avec des agents intégrés (« AI Employees ») capables d’interagir avec le contexte des pages, des champs et des enregistrements. L’intérêt ne se limite pas à « poser des questions » : le but est d’accélérer des tâches telles que structurer l’information, résumer ou compléter des données, ou encore assister dans la conception même du système.

Huly Platform se concentre sur un cas d’usage très précis et immédiat : la transcription en temps réel dans des scénarios de communication et de réunions. Dans un environnement où la prise de notes reste un goulot d’étranglement, automatiser l’enregistrement des conversations peut constituer un avantage concurrentiel, notamment pour les équipes distribuées.

Krayin CRM répond à un besoin quotidien en vente et gestion de comptes : la rédaction et la refinement de contenus. Résumés de réunions, notes de contact, brouillons de relances ou assistance dans les formulaires : de petites améliorations récurrentes dont l’accumulation peut améliorer considérablement la productivité.

Quand le CRM devient une « source fiable » pour des agents externes

Le deuxième groupe rassemble des projets qui ne cherchent pas à intégrer « IA » dans le cœur du système, mais à le rendre composable :

• Twenty se présente comme une alternative moderne aux CRM classiques et, par conception, facilite son intégration avec des assistants externes. Des solutions similaires à MCP Server existent déjà pour connecter données et opérations du CRM avec des assistants conversationnels.
• ERPNext, bien qu’étant un ERP, intègre un CRM et sert souvent de base pour des processus métier. Sa stratégie IA passe généralement par des extensions, API et automatisations connectées à des services externes.
• SuiteCRM et Dolibarr partagent une philosophie : maturité fonctionnelle, déploiement auto-hébergé et écosystèmes modulaires/extensibles permettant d’ajouter des capacités intelligentes sans réécrire le produit.
• Monica occupe une niche particulière : un « CRM personnel » pour la gestion relationnelle. De par cette vocation, beaucoup d’utilisateurs préfèrent que l’intégration IA reste optionnelle et contrôlée via des intégrations, plutôt que de stocker des données dans des tiers.
• Akaunting et IDURAR fonctionnent comme des suites de gestion avec des capacités de gestion client/fournisseur ; leur approche IA repose généralement sur des apps, connecteurs ou services externes.

Les critères à considérer au-delà du nombre d’étoiles

Les étoiles indiquent la popularité, mais ne garantissent pas l’adéquation. En 2026, quatre critères clés font souvent la différence :

1. Gouvernance et confidentialité : Où sont traités les données et quelle traçabilité existe-t-elle ?
2. Capacité technique disponible : une IA native réduit la friction, une IA par intégration demande plus d’architecture.
3. Time-to-value : un impact en quelques semaines ou une architecture à construire sur le long terme ?
4. Modèle opérationnel : l’auto-hébergement implique gestion des correctifs, sauvegardes, monitoring et cycle de vie ; cela est particulièrement critique dans le contexte CRM.

En somme, le marché open source des CRM évolue vers un modèle « assisté », où le système ne se contente pas d’enregistrer la réalité commerciale : il participe à sa construction. La question n’est plus de savoir si l’Intelligence Artificielle sera intégrée, mais comment l’intégrer tout en conservant le contrôle des données, des coûts et de la confiance.

Questions fréquentes

Quel CRM open source doté d’Intelligence Artificielle est le plus adapté pour créer un CRM sur mesure sans codage excessif ?

Les approches no-code/low-code avec agents intégrés accélèrent considérablement la création de workflows et d’interfaces. Dans cette catégorie, les plateformes orientées applications métiers offrent généralement plus de souplesse qu’un CRM « fermé ».

Comment intégrer un assistant IA dans un CRM auto-hébergé tout en protégeant les données sensibles ?

Le schéma classique consiste à conserver le CRM comme source unique vérité et à relier l’IA via des API, en minimisant le partage de données, en contrôlant les permissions, en anonymisant quand cela est possible et en assurant un audit des prompts/réponses. Dans les environnements régulés, déployer des modèles sur une infrastructure propre ou dans des environnements souverains est souvent une nécessité opérationnelle.

Quelle est la différence pratique entre IA native et IA par intégrations dans un CRM open source ?

L’IA native offre une expérience plus unifiée (boutons, suggestions, automatisations intégrées). L’IA par intégration fournit davantage de contrôle et de modularité, mais nécessite une architecture soignée, des connecteurs, une observabilité et un maintien continus.

Quels indicateurs, en dehors du nombre d’étoiles GitHub, faut-il surveiller pour choisir un CRM open source ?

Il faut regarder l’activité des commits, la fréquence des versions, la qualité de la documentation, l’état des issues, l’écosystème de plugins, la facilité de déploiement, et surtout la capacité à faire fonctionner le système de manière fiable (sauvegardes, mises à jour, sécurité, performance).