Près de 9 entreprises sur 10 utilisent aujourd'hui l'intelligence artificielle (IA) dans une partie ou une autre de leurs opérations, mais la plupart en sont encore aux phases d'expérimentation ou de projet pilote. Les modèles de revenus sont viables, mais les marges ne le sont pas. Le coût élevé des ressources de calcul, la variabilité de l'utilisation et l'imprévisibilité de la demande constituent un défi à la stabilité des revenus. La solution ne réside pas dans un indicateur unique ou un modèle de tarification particulier, mais plutôt dans une stratégie qui associe les fonctionnalités techniques à des résultats commerciaux mesurables.

Dans cet article, nous aborderons la manière dont les entreprises envisagent la monétisation de l'IA, de la définition de la valeur et des modèles de tarification à la mesure de l'impact financier.

Contenu de cet article

• Qu’est-ce que la monétisation de l’IA, et qu’est-ce qui la rend importante ?
  
• Quels sont les modèles de monétisation les plus adaptés aux produits et services d'IA ?
  
• Que doivent les entreprises faire pour identifier les marchés cibles pour la monétisation de l’IA ?
  
• Que doivent les entreprises faire pour mettre en œuvre des stratégies efficaces pour la monétisation de l'IA ?
  
• Quels sont les défis rencontrés par les entreprises lorsqu'elles monétisent les solutions d'IA ?
  
• Comment mesurer et optimiser le succès de la monétisation de l'IA ?
  
• Comment Stripe Billing peut vous aider
  

Qu’est-ce que la monétisation de l’IA, et qu’est-ce qui la rend importante ?

La monétisation de l'IA transforme les résultats des modèles, l'automatisation ou les analyses en une valeur ajoutée que les clients sont prêts à payer. De nombreuses entreprises développent aujourd'hui des solutions basées sur l'IA, mais rares sont celles qui ont trouvé comment transformer cet investissement en une activité réellement rentable. De ce fait, les investisseurs et les dirigeants privilégient désormais le retour sur investissement à la sophistication des modèles.

Développer des solutions d'IA n'est ni bon marché ni prévisible : les modèles nécessitent une puissance de calcul considérable, et leur entraînement, leur optimisation et leur exploitation coûtent souvent plus cher que le développement logiciel traditionnel. Les factures de stockage en nuage sont élevées, et chaque requête, génération ou prédiction a un coût direct. C'est pourquoi seulement 58 % des entreprises intégrant des fonctionnalités d'IA ont trouvé un moyen viable de les monétiser.

La monétisation est le moyen qui permet aux entreprises de prouver que l'IA apporte plus qu'une simple nouveauté : qu'elle rend les choses plus rapides, plus intelligentes ou plus efficaces, et qu'elle mérite d'être payée.

Quels sont les modèles de monétisation les plus adaptés aux produits et services d'IA ?

Pour les entreprises spécialisées en IA, générer des revenus à partir d'un système dynamique, probabiliste et souvent coûteux à exploiter représente un défi unique. Chaque modèle de monétisation répond à un objectif précis, mais le modèle le plus adapté prend en compte la valeur client, les coûts d'exploitation réels et les stratégies pour l’évolutivité.

Tarification à l’usage

Le modèle de paiement à l'usage s'est imposé naturellement dans le domaine de l'IA. Des bénéfices sont générés à chaque appel d'interface de programmation d'application (API), à chaque image produite ou à chaque gigaoctet traité. Les clients l'apprécient pour son équité et sa flexibilité. Les fournisseurs, quant à eux, l'apprécient car il reflète leurs coûts variables ; ils peuvent suivre leurs requêtes et leurs déductions pour prédire le montant de leurs frais.

Ces modèles lient les revenus à l’usage et facilitent l'adoption à toutes les échelles. Les modèles à l’usage qui s’avèrent efficaces comprennent des garde-fous, tels que les paliers d'utilisation, les plafonds ou les forfaits de crédits, afin d'offrir un meilleur contrôle aux entreprises comme aux clients.

Modèles d'abonnement et hybrides

La tarification par abonnement est un outil puissant pour l'IA. Les offres à plusieurs niveaux (par exemple, Basique, Pro, Entreprise) permettent aux entreprises de différencier les fonctionnalités et de prévoir les revenus, tandis que les abonnements à prix fixe peuvent sous-facturer les utilisateurs intensifs et surfacturer les utilisateurs occasionnels.

De nombreuses entreprises spécialisées dans l'IA combinent différents modèles pour leurs modèles de revenus par abonnement. Elles facturent un abonnement de base pour l'accès, auquel s'ajoute une facturation à l’usage pour toute consommation dépassant un certain seuil. Cette méthode hybride permet de générer des revenus récurrents et prévisibles tout en s'adaptant à la demande.

Tarification basée sur les résultats

Certaines entreprises spécialisées en IA facturent au résultat, un modèle qui associe coût et valeur. Par exemple, l'agent IA « Fin » d'Intercom facture chaque problème client résolu avec succès. Ainsi, les clients ne paient que lorsque le modèle est performant. Ceci transfère le risque de performance au fournisseur et renforce la confiance des clients.

La tarification basée sur les résultats s’avère performante lorsque l'impact est facile à quantifier, par exemple si la fraude est évitée, si des heures sont économisées ou si 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 entreprises de logiciels a révélé qu'environ 60 % d'entre elles ont lancé l'IA sous forme de fonctionnalités intégrées. Mais à mesure que les coûts et la valeur deviennent plus clairs avec le temps, nombreuses sont celles qui optent pour une facturation directe à l'usage ou contre des fonctionnalités avancées.

À mesure que les modèles de tarification de l'IA évoluent, un meilleur équilibre entre les avantages pour le client et les coûts pour le fournisseur devrait se trouver. Pour l'instant, les meilleurs modèles permettent aux clients de payer proportionnellement aux services fournis par l'IA.

Que doivent les entreprises faire pour identifier les marchés cibles pour la monétisation de l’IA ?

Trouver le marché idéal pour un produit d'IA commence par comprendre la valeur ajoutée qu'il crée. De nombreuses entreprises commencent par se concentrer sur la technologie et ses possibilités, mais il est plus utile de savoir qui bénéficiera réellement du produit.

Trouver un problème mesurable

L'IA durable résout des problèmes coûteux ou complexes sur le plan administratif. Parmi les secteurs qui connaissent une adoption rapide, on trouve la finance, l’e-commerce et le service client, qui traitent souvent d'importants volumes de données, des tâches répétitives et des résultats mesurables.

Représenter le centre d’achat

Chaque entreprise se doit de comprendre ses clients.

Les ventes de solutions d'IA pour entreprises proviennent généralement de deux sources :

• Clients professionnels : directeurs des opérations, directeurs financiers, ou responsables de produits axés sur la performance et les économies

• Évaluateurs techniques : directeurs techniques ou analystes des données spécialisés en fiabilité, conformité et intégration

Pour conclure une vente, il est essentiel de comprendre les besoins de ces sources. Par exemple, un responsable financier doit justifier la dépense, et un responsable technique doit la valider.

Valider avec des projets pilotes

Menez des projets pilotes à petite échelle sur les aspects les plus importants de votre produit. Vous pouvez suivre l'utilisation, les renouvellements et l'expansion pour mieux apprécier leur valeur.

Suivre l’urgence

Les marchés se forment le plus rapidement là où il existe un manque d'efficacité, comme par exemple en cas de pertes dues à la fraude, de prospects manqués ou de temps d'indisponibilité. Créer une IA performante implique de corriger ces faiblesses en renforçant ce qui fonctionne déjà.

Que doivent les entreprises faire pour mettre en œuvre des stratégies efficaces pour la monétisation de l'IA ?

De nombreuses entreprises spécialisées en IA échouent car elles n'ont pas mis en place de systèmes (par exemple, facturation, reporting, suivi de l'utilisation) capables de gérer la nature variable de la fourniture les capacités de l'IA. Pour mettre en œuvre des stratégies de monétisation de l'IA qui soient efficaces, vous devez prendre en compte ce qui fonctionnera pour votre entreprise et vos clients.

Commencer par ce qui est réellement mesurable

Choisissez une unité de tarification, qu'il s'agisse d'un abonnement ou d'une tarification à l'usage, qui reflète la façon dont vos clients perçoivent la valeur et la façon dont vous suivez les coûts, tels que les tickets résolus, les documents traités ou les appels à l’API effectués. Cette unité doit correspondre à l'utilisation de l'IA par les utilisateurs, tout en étant suffisamment stable pour les équipes financières.

Afin de remédier à ce problème, de nombreuses entreprises optent pour un modèle de monétisation hybride. Les forfaits de crédits ou les paliers de volume offrent une certaine prévisibilité tout en liant les revenus à l'activité.

Considérer la facturation comme faisant partie intégrante du produit

Il vous est impossible de monétiser l'IA sans informations adéquates sur votre entreprise. Suivez son utilisation : les données générées, les volumes, les dates et les utilisateurs. Votre objectif doit être de pouvoir maîtriser les coûts en temps réel pour que vous puissiez vérifier si une augmentation de l’utilisation se traduit réellement par une amélioration des profits.

Pour cela, de nombreuses entreprises spécialisées dans l'IA utilisent l'infrastructure existante au lieu de mettre en place elles-mêmes une nouvelle infrastructure. 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.

Garder les justificatifs liés à la vente

Les équipes commerciales et de fidélisation client ont besoin de données concrètes. Pour cette raison, 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 donc que ces données soient accessibles via le Dashboard ou dans les rapports.

Quels sont les défis rencontrés par les entreprises lorsqu'elles monétisent les solutions d'IA ?

Malgré le dépassement des obstacles techniques que représente le développement avec l’IA, de nombreuses entreprises n’ont toujours pas trouvé comment en rendre le modèle économique viable.

Voici quelques-uns des obstacles rencontrés par les entreprises lorsqu'elles tentent de monétiser l'IA :

• Preuve du retour sur investissement (ROI) : les clients veulent voir des résultats concrets, pourtant peu de fournisseurs publient ces données. Et cela complique la tarification et l’adoption.

• Gestion des coûts imprévisibles : les coûts des entreprises spécialisées dans l'IA sont souvent fluctuants. En cas de pics d'utilisation, le calcul des frais peut dépasser les revenus. Les clients, quant à eux, redoutent les factures variables. Les entreprises gèrent ce problème en fixant des plafonds d’utilisation, des crédits prépayés ou des alertes, ce qui apporte de la visibilité aux deux parties.

• Promotion de l’adoption : bien que les projets pilotes soient concluants, les déploiements sont souvent lents. L'intégration de l'IA dans les flux de travail quotidiens nécessite une formation et une refonte des processus. Chaque 1 dollar investi dans la création d'un modèle peut nécessiter 3 dollars pour la gestion du changement.

• Renforcement de la confiance et de la conformité : les décisions relatives à l'IA impliquent des données, une réglementation et une responsabilité. Offrir de la transparence sur le fonctionnement des modèles et l’emplacement des données vous confère un avantage concurrentiel.

Comment mesurer et optimiser le succès de la monétisation de l'IA ?

Après le lancement, il est essentiel de vous concentrer sur la rentabilité et la fidélisation. De nombreuses entreprises spécialisées en IA risquent de voir leurs coûts augmenter en fonction de leurs revenus lorsque les coûts d'inférence restent élevés ou lorsque la tarification est basée sur le nombre d'utilisateurs plutôt que sur l'utilisation ou les résultats. Cette progression simultanée des revenus et des coûts est ce que les analystes appellent désormais le « Piège des marges de l'IA ».

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

Mesurer les bons indicateurs

Si vous souhaitez lancer une entreprise spécialisée dans l'IA qui soit rentable, vous avez besoin d'informations à jour.

Pour y arriver, créez un système qui suit les données en temps réel dans les domaines les plus importants, qui sont les suivants :

• Répartition et croissance des revenus : suivez la part des revenus totaux provenant des fonctionnalités d’IA et la vitesse de croissance de cette part. De nombreuses entreprises constatent que les fonctionnalités d’IA représentent une part importante et croissante de leurs revenus annuels récurrents (ARR).

• Adoption et renouvellement : la valeur à vie du client (CLTV) et le taux d’adoption permettent de déterminer si le produit est utile aux clients. Des données récentes suggèrent qu’avec des modèles d’IA correctement calibrés, il est possible d’accroître la satisfaction client de 15 à 20 % et les revenus de l’entreprise de 5 à 8 %.

• Analyse de l'utilisation et des coûts unitaires : surveillez l'évolution de l'utilisation par rapport au coût des ressources de calcul afin de déterminer la rentabilité de l'investissement. La marge brute par modèle et segment de la clientèle est un indicateur fiable de la pérennité de la monétisation.

Utiliser les données pour affiner la tarification

Lors de l'analyse de vos données, repérez les tendances et ajustez les niveaux de service, les seuils d'utilisation et les forfaits de crédits en conséquence. Veillez à effectuer ces ajustements régulièrement. Les entreprises qui révisent leurs tarifs d'IA chaque trimestre, et non chaque année, optimisent plus rapidement leurs retours sur investissement et préservent des marges plus importantes.

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 du coût de sa mise en œuvre.

Comment Stripe Billing peut vous aider

Stripe Billing vous permet de facturer et de gérer vos clients comme vous le souhaitez : facturation récurrente, facturation à l’usage, contrats négociés à la vente, etc. Commencez à accepter des paiements récurrents à l’échelle mondiale en quelques minutes, sans avoir à écrire une seule ligne de code, ou créez une intégration personnalisée à l’aide de l’API.

Avec Stripe Billing, vous bénéficiez de ce qui suit :

• Proposer des tarifs flexibles : répondez plus rapidement aux besoins des utilisateurs avec des modèles de tarification flexibles (à l’usage, échelonnée, forfaitaire avec dépassement, et plus encore). La prise en charge des bons de réduction, des essais gratuits, des prorata et des produits complémentaires est intégrée.

• Vous développer à l’international : augmentez vos conversions en proposant les moyens de paiement préférés de vos clients. Stripe prend en charge plus de 100 moyens de paiement locaux et plus de 130 devises.

• Booster vos revenus et réduire le taux d’attrition : optimisez la récupération de revenus et réduisez le nombre de résiliations involontaires grâce aux tentatives de relance intelligente Smart Retries et aux processus de récupération automatiques. En 2024, les outils de recouvrement de Stripe ont permis à leurs utilisateurs de récupérer plus de 6,5 milliards de dollars de revenus.

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

En savoir plus sur Stripe Billing, ou démarrer dès aujourd’hui.