Près de 9 entreprises sur 10 utilisent désormais l’intelligence artificielle (IA) dans une partie de leurs activités, mais la plupart en sont encore au stade expérimental ou pilote. Les modèles de revenus fonctionnent, mais pas les marges. Le coût élevé des calculs, l’utilisation variable et la demande imprévisible constituent un défi pour la fiabilité des revenus. La solution ne réside pas dans un indicateur ou un modèle de tarification unique, mais plutôt dans une stratégie qui relie les capacités techniques à des résultats commerciaux mesurables.

Ci-dessous, nous examinerons comment les entreprises abordent la monétisation de l’IA, depuis la définition des modèles de valeur et de tarification jusqu’à la mesure de l’impact financier.

Que trouve-t-on dans cet article?

• Définition de la monétisation de l’IA et son importance
  
• Quels sont les modèles de monétisation les plus efficaces pour les produits et services fondés sur l’IA?
  
• Comment les entreprises peuvent-elles déterminer les marchés cibles pour la monétisation de l’IA
  
• Comment les entreprises devraient-elles mettre en œuvre des stratégies efficaces de monétisation de l’IA
  
• Les défis auxquels sont confrontées les entreprises lorsqu’elles monétisent des solutions d’IA
  
• Comment mesurer et optimiser le succès de la monétisation de l’IA
  
• Comment Stripe Billing peut vous aider
  

Définition de la monétisation de l’IA et son importance

La monétisation de l’IA transforme les résultats des modèles, l’automatisation ou les informations en une valeur suffisante pour que les clients soient prêts à payer. De nombreuses entreprises développent désormais des solutions fondées sur l’IA, mais peu d’entre elles ont trouvé le moyen de transformer cet investissement en une activité réellement rentable. Les investisseurs et les dirigeants recherchent désormais des rendements plutôt que la sophistication des modèles.

Construire avec l’IA n’est ni bon marché ni prévisible : les modèles nécessitent une puissance de calcul énorme, et leur formation, leur mise au point et leur exploitation coûtent souvent plus cher que le développement de logiciels traditionnels. Les factures de stockage dans le nuage sont élevées, et chaque requête, génération ou prédiction a un coût direct. C’est pourquoi seulement 58 % des entreprises disposant de fonctionnalités d’IA ont trouvé un moyen viable de les monétiser.

La monétisation est le moyen par lequel les entreprises prouvent que l’IA offre plus qu’une simple nouveauté : elle rend les choses plus rapides, plus intelligentes ou plus efficaces, et mérite donc qu’on y investisse.

Quels sont les modèles de monétisation les plus efficaces pour les produits et services fondés sur l’IA?

Pour les entreprises spécialisées dans l’IA, générer des revenus à partir d’un produit dynamique, probabiliste et souvent coûteux à exploiter représente un défi unique. Chaque modèle de monétisation répond à un objectif distinct, mais le modèle adéquat tient compte de la valeur client, des coûts d’exploitation réels et des stratégies d’évolutivité.

Tarification fondée sur l’utilisation

Le paiement à l’utilisation est devenu une solution tout à fait naturelle pour l’IA. Les bénéfices sont générés à chaque appel à l’API, image produite ou gigaoctet traité. Les clients apprécient ce système, car ils le trouvent équitable et flexible. Les fournisseurs l’apprécient, car il reflète leurs propres coûts variables; ils peuvent suivre leurs requêtes et leurs inférences afin de prévoir le montant de leur facture.

Ces modèles lient les revenus à l’utilisation et facilitent l’adoption à n’importe quelle échelle. Les modèles efficaces fondés sur l’utilisation comprennent des garde-fous, tels que des niveaux d’utilisation, des plafonds ou des forfaits de crédits, afin de donner plus de contrôle aux entreprises et aux clients.

Modèles d’abonnement et modèles hybrides

Les tarifs d’abonnement sont très efficaces pour l’IA. Les offres à plusieurs niveaux (p. ex. Basic, Pro, Enterprise) permettent aux entreprises de différencier les fonctionnalités et de prévoir leurs revenus, tandis que les abonnements à tarif forfaitaire peuvent sous-facturer les gros utilisateurs et surfacturer les petits utilisateurs.

De nombreuses entreprises d’IA combinent plusieurs modèles pour leurs revenus d’abonnement. Elles facturent un abonnement de base pour l’accès, puis une facturation à l’utilisation pour la consommation au-delà d’un certain seuil. Cette méthode hybride permet de générer des revenus récurrents prévisibles tout en s’adaptant à la demande.

Tarification fondée sur les résultats

Certaines entreprises d’IA facturent leurs résultats, un modèle qui associe coût et valeur. Par exemple, l’agent IA « Fin » d’Intercom facture chaque problème client résolu. De cette manière, les clients ne paient que lorsque le modèle fonctionne. Cela transfère le risque lié à la performance au fournisseur et renforce la confiance des clients.

La tarification fondée sur les résultats fonctionne lorsque l’impact est facile à quantifier, par exemple lorsque la fraude est évitée, que des heures sont économisées ou que des prospects sont générés. Mais elle exige de la transparence et un suivi approfondi des données.

Monétisation directe ou indirecte

Dans un premier temps, de nombreuses entreprises préfèrent facturer indirectement leurs coûts liés à l’IA en intégrant des fonctionnalités d’IA dans leurs produits existants. Une analyse récente portant sur 44 éditeurs de logiciels a révélé qu’environ 60 % d’entre eux ont introduit l’IA sous forme de fonctionnalités intégrées. Mais à mesure que les coûts et la valeur deviennent plus clairs avec le temps, beaucoup migrent vers une facturation directe pour l’utilisation ou les fonctionnalités avancées.

À mesure que les modèles de tarification de l’IA évoluent, un meilleur équilibre entre les avantages pour les clients et les coûts pour les fournisseurs devrait voir le jour. Pour l’instant, les meilleurs modèles permettent aux clients de payer proportionnellement à ce que l’IA leur apporte.

Comment les entreprises peuvent-elles déterminer les marchés cibles pour la monétisation de l’IA

Trouver le bon marché pour un produit d’IA commence par comprendre la valeur qu’il crée. De nombreuses entreprises se concentrent d’abord sur la technologie et ses capacités, mais il est plus utile de savoir qui bénéficiera réellement du produit.

Trouver un problème mesurable

L’IA avec une puissance durable résout des problèmes coûteux ou lourds sur le plan administratif. Les secteurs qui l’adoptent rapidement sont notamment la finance, le commerce en ligne et le service d’assistance à la clientèle, qui traitent souvent de grands volumes de données, des tâches répétitives et des résultats mesurables.

Cartographier le centre d’achat

Toute entreprise doit comprendre ses clients.

Les ventes d’IA d’entreprise proviennent souvent de deux sources :

• Clients de l’entreprise : directeurs des opérations (COO), directeurs financiers (CFO) ou responsables produits axés sur la performance et la rentabilité

• Évaluateurs techniques : directeurs techniques (CTO) ou scientifiques spécialisés dans les données qui se concentrent sur la fiabilité, la conformité et l’intégration.

Vous devez connaître leurs besoins si vous voulez conclure une vente. Par exemple, un responsable financier doit justifier la dépense, et un responsable technique doit la valider.

Effectuer des validations grâce à des projets pilotes

Menez de petits projets pilotes sur les aspects les plus précieux de votre produit. Vous pouvez suivre l’utilisation, les renouvellements et l’expansion afin de mieux évaluer leur valeur.

Suivre l’urgence

Les marchés se développent plus rapidement là où il existe des lacunes en matière d’efficacité, telles que les pertes dues à la fraude, les opportunités manquées ou les temps d’interruption du système. Pour créer une IA utile, il faut remédier aux points faibles en renforçant ce qui fonctionne déjà.

Comment les entreprises devraient-elles mettre en œuvre des stratégies efficaces de monétisation de l’IA?

De nombreuses entreprises spécialisées dans l’IA échouent parce qu’elles n’ont pas mis en place de systèmes (p. ex. facturation, rapports, suivi de l’utilisation) capables de gérer le caractère variable des services d’IA. Pour mettre en œuvre des stratégies efficaces de monétisation de l’IA, vous devez réfléchir à ce qui fonctionnera pour votre entreprise et vos clients.

Commencez par ce que vous pouvez réellement mesurer

Choisissez une unité de tarification, qu’elle soit fondée sur un abonnement ou sur l’utilisation, qui reflète la façon dont les clients perçoivent la valeur et dont vous suivez les coûts, par exemple les problèmes résolus, les documents traités ou les appels à l’API effectués. L’unité doit correspondre à la façon dont les gens utilisent l’IA, tout en étant suffisamment stable pour les équipes financières.

De nombreuses entreprises choisissent un modèle de monétisation hybride pour résoudre ce problème. Les offres groupées de crédits ou les niveaux de volume offrent une certaine prévisibilité tout en maintenant les revenus liés à l’activité.

Considérez la facturation comme faisant partie intégrante du produit

Vous ne pouvez pas monétiser l’IA sans disposer d’informations adéquates sur votre entreprise. Suivez votre utilisation : ce qui a été généré, combien, quand et pour qui. Vous devez enregistrer les coûts en temps réel afin de pouvoir déterminer si une utilisation accrue se traduit réellement par une augmentation des bénéfices.

De nombreuses entreprises d’IA utilisent les infrastructures existantes à cette fin plutôt que de les créer elles-mêmes. Stripe Billing, par exemple, permet aux équipes de mesurer l’utilisation, de gérer des modèles de tarification hybrides et de facturer à l’échelle mondiale.

Conservez la preuve près des ventes

Les équipes commerciales et les équipes chargées de la réussite des clients ont besoin de données concrètes. C’est pourquoi chaque conversation avec un client doit être axée sur les résultats, tels que le gain de temps, l’augmentation des conversions et la réduction des erreurs. Assurez-vous que ces données restent visibles grâce à des tableaux de bord ou des rapports.

Les défis auxquels sont confrontées les entreprises lorsqu’elles monétisent des solutions d’IA

Malgré avoir surmonté l’obstacle technique que représente la construction avec l’IA, de nombreuses entreprises n’ont toujours pas trouvé comment rentabiliser leur investissement.

Voici quelques-uns des obstacles auxquels se heurtent les entreprises lorsqu’elles tentent de monétiser l’IA :

• Prouver le retour sur investissement (ROI) : les clients veulent des résultats concrets, mais peu de fournisseurs publient ces données. Cela rend difficile la tarification et l’adoption.

• Gestion des coûts imprévisibles : les coûts liés à l’IA sont souvent fluctuants. Lorsque l’utilisation augmente, les factures informatiques peuvent dépasser les revenus. Les clients, quant à eux, redoutent les factures variables. Les entreprises gèrent cela en fixant des limites d’utilisation, des crédits prépayés ou des alertes qui permettent aux deux parties de mieux prévoir les coûts.

• Stimulation de l’adoption : même si les projets pilotes sont couronnés de succès, leur déploiement prend souvent du retard. L’intégration de l’IA dans les flux de travail quotidiens nécessite une formation et une refonte. Chaque 1 dollar dépensé pour créer un modèle peut nécessiter 3 dollars pour la gestion du changement.

• Renforcement de la confiance et de la conformité : les décisions prises par l’IA impliquent des données, des réglementations et des responsabilités. Offrir de la transparence sur le fonctionnement des modèles et l’emplacement des données vous donne un avantage concurrentiel.

Comment mesurer et optimiser le succès de la monétisation de l’IA

Après le lancement, vous devez vous concentrer sur les bénéfices et la fidélisation. De nombreuses entreprises d’IA risquent de voir leurs coûts augmenter proportionnellement à leurs revenus lorsque les coûts d’inférence restent élevés ou que la tarification est fondée sur le nombre de licences plutôt que sur l’utilisation ou les résultats. L’augmentation des revenus et des coûts au même rythme est ce que les analystes appellent aujourd’hui le « piège de la marge de l’IA ».

Voici quelques tactiques pour aider votre entreprise à éviter ce piège.

Mesurer les bons indicateurs

Si vous souhaitez lancer une entreprise rentable dans le domaine de l’IA, vous avez besoin d’informations à jour.

Créez un système qui suit les données en temps réel dans les domaines les plus importants. Il s’agit des domaines suivants :

• Répartition et croissance des revenus : suivez la part des revenus totaux provenant des fonctionnalités d’IA et la rapidité avec laquelle elle augmente. De nombreuses entreprises constatent que les fonctionnalités d’IA représentent une part importante et croissante de leurs revenus récurrents annuels (RRA).

• Adoption et renouvellement : la valeur à vie du client (CLTV) et le taux d’attachement vous indiquent si le produit est intéressant pour les clients. Des données récentes suggèrent qu’avec des modèles d’IA correctement calibrés, il est possible d’augmenter la satisfaction client de 15 % à 20 % et le chiffre d’affaires de 5 % à 8 %.

• Utilisation et économie unitaire : surveillez l’évolution de l’utilisation par rapport au coût de calcul afin de déterminer si la dépense en vaut la peine. La marge brute par modèle et par segment de clientèle est un indicateur fiable d’une monétisation durable.

Utilisez les données pour affiner votre tarification

Lorsque vous analysez vos données, soyez attentif aux tendances et ajustez les niveaux, les seuils d’utilisation et les packs de crédits en conséquence. Veillez à le faire régulièrement. Les entreprises qui révisent leurs tarifs d’IA tous les trimestres, et non tous les ans, capturent plus rapidement la valeur et maintiennent des marges plus saines.

La monétisation de l’IA est un processus continu qui évolue en fonction de ce que les clients utilisent, de ce qu’ils paient et de ce que cela vous coûte pour fournir ce service.

Comment Stripe Billing peut vous aider

Stripe Billing vous permet d’émettre des factures et de gérer vos clients comme vous le souhaitez, que ce soit pour une facturation récurrente simple, une facturation à l’utilisation ou des contrats négociés. Commencez à accepter des paiements récurrents dans le monde entier en quelques minutes, sans codage, ou créez une intégration personnalisée à l’aide de l’API.

Stripe Billing peut vous aider à :

• *Offrir une tarification flexible : *répondez plus rapidement aux besoins des utilisateurs grâce à des modèles de tarification flexibles, fondés sur l’utilisation, échelonnés, à tarifs forfaitaires avec supplément en cas de dépassement, et plus encore. La prise en charge des bons de réduction, des essais gratuits, des prix au prorata et des options supplémentaires est intégrée.

• *Développer à l’international : *augmentez le taux de conversion en proposant aux clients leurs modes de paiement préférés. Stripe prend en charge plus de 100 méthodes de paiement locales et plus de 130 devises.

• Accroître les revenus et réduire le nombre de résiliations : améliorez la capture des revenus et réduisez les résiliations involontaires grâce à Smart Retries et à l’automatisation des flux de récupération. Les outils de récupération de Stripe ont permis à leurs utilisateurs de récupérer plus de 6,5 milliards de dollars de revenus en 2024.

• Améliorer l’efficacité : utilisez les outils modulaires de Stripe pour la gestion des taxes, des rapports de revenus et des données afin de consolider plusieurs systèmes de revenus en un seul. Intégrez facilement des logiciels tiers.

Découvrez en plus sur Stripe Billing, ou commencez dès aujourd’hui.