Dale Hopkinson
Chef de produit senior
Tout comme les logiciels ont révolutionné des secteurs entiers avec la transformation numérique, l’intelligence artificielle promet de remodeler tous les marchés. Cependant, contrairement aux premiers jours de l’essor des logiciels et des SaaS, les entreprises d’aujourd’hui savent qu’elles doivent donner la priorité à la responsabilité financière dès le début.
Le développement de l’IA entraîne des coûts importants, de la mise en œuvre initiale aux opérations continues. La pression exercée par les dirigeants et les investisseurs pour obtenir un retour sur investissement mesurable s’intensifie. Dans le même temps, seules 58 % des entreprises qui ont lancé des produits ou des fonctionnalités d’IA monétisent actuellement l’IA.
Pour monétiser efficacement l’IA, il faut une stratégie solide et les bons systèmes de monétisation. Ce n’est qu’à cette condition que les entreprises pourront tirer de nouvelles sources de revenus de l’IA et accélérer le retour sur investissement.
La dynamique des coûts dans le domaine de l’IA est intrinsèquement difficile à gérer
En revanche, les modèles traditionnels de logiciels et de SaaS ont tendance à évoluer de manière efficace. L’augmentation du nombre d’utilisateurs s’accompagne généralement d’une augmentation proportionnelle des recettes. Avec l’IA, cette hypothèse est moins sûre.
L’IA nécessite des investissements substantiels dans la recherche, le personnel qualifié et l’infrastructure technique nécessaire à son fonctionnement. En moyenne, les entreprises qui investissent dans l’IA engagent des dépenses en matière de R&D 20 % plus élevées. En outre, les produits d’IA présentent un paradoxe unique : l’utilisation est liée à des coûts supplémentaires substantiels, car plus votre produit d’IA est utilisé, plus vos dépenses opérationnelles augmentent.
Comprendre les coûts de l’IA montre pourquoi il est si important de mettre en place une stratégie de monétisation de l’IA bien définie.
Les facteurs de coûts cachés de l’IA
Coûts informatiques
Le développement de l’IA nécessite souvent un investissement important dans du matériel informatique haut de gamme, comme les GPU et les TPU, qui sont essentiels pour l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique complexes. Bien que cela soit pris en compte, il y aura des coûts permanents associés aux services cloud tels que AWS, Azure ou Google Cloud Platform.
Coûts d’acquisition des données
Obtenir des ensembles de données pertinents et de haute qualité pour l’entraînement de l’apprentissage automatique peut être coûteux, que vous deviez acheter l’accès à des données annotées ou consacrer des ressources à l’annotation interne des données. Bloomberg, par exemple, a investi plus de 10 millions de dollars pour développer un grand modèle de langage (LLM) adapté aux tâches financières sur la base de ses propres données et de celles de tiers.
Coûts d’optimisation des modèles
Il s’agit d’un coût initial important et d’un coût permanent qui est nécessaire pour garantir que les modèles que vous utilisez fournissent les performances attendues. Les coûts sont liés à l’amélioration de la précision des réponses, à la formation et à l’affinement des modèles.
Licences pour les grands modèles de langage (LLM)
L’utilisation des capacités existantes telles que les modèles GPT d’OpenAI peut s’avérer coûteuse. Les plus grands GPT fixent tous leurs prix sur la base d’un modèle de consommation, ce qui conduit à un paradoxe en matière de recettes : plus l’adoption par les utilisateurs est élevée, plus votre entreprise doit payer.
Conformité réglementaire
Les nouvelles réglementations, telles que le règlement européen sur l’intelligence artificielle, imposent des coûts supplémentaires aux fournisseurs d’IA pour garantir la conformité. Ces réglementations exigent des entreprises qu’elles mettent en œuvre des systèmes solides de gestion des risques, des mesures de transparence et des lignes directrices en matière d’éthique. De plus, le paysage réglementaire entourant l’IA est encore en pleine évolution. Pour rester en conformité, il est nécessaire de faire appel à des conseillers juridiques et d’apporter des modifications à votre produit.
Compte tenu de ces coûts, une stratégie de monétisation solide est essentielle pour compenser les dépenses et générer des revenus qui peuvent être réinvestis dans l’innovation en matière d’IA. Cette approche garantit une croissance rentable à long terme.
Les 4 P essentiels pour la monétisation de l’IA
Vous avez du mal à obtenir un retour sur investissement de vos fonctionnalités ou de votre offre en matière d’IA ? Thales et Simon-Kucher se sont associés pour présenter un guide étape par étape de la monétisation de l’IA.
Transformer les investissements dans l’IA en bénéfices
Des stratégies créatives de tarification et d'offre peuvent vous aider à surmonter les complexités liées aux coûts de l’IA
Lorsque le SaaS a émergé, la prise de décision a été conçue pour alimenter l’hypercroissance, souvent au détriment de la rentabilité immédiate. Les entreprises se sont succédé pour perturber le marché, créer de nouvelles catégories et s’emparer de parts de marché, les investisseurs étant prêts à financer des coûts élevés. La monétisation, y compris la tarification et les offres, a été largement négligée.
À l’inverse, ce qui se passe avec l’IA reflète une maturation de l’industrie technologique. L’accent est mis plus tôt sur la façon de monétiser l’IA et d’obtenir un retour sur investissement. Les entreprises qui réussissent font preuve de créativité en matière de tarification et d'offre pour transformer les investissements en profits. Elles conçoivent intentionnellement des options qui reflètent les besoins des clients, leurs habitudes d’utilisation et leur volonté de payer.
Il n’existe pas encore de norme de monétisation éprouvée pour l’IA. La monétisation de l’IA est un processus évolutif qui nécessite de l’adaptabilité.
Selon un rapport Emergence, une société de capital-risque de premier plan, voici les principaux modèles de tarification sur le marché de l’IA :
Modèles de tarification privilégiés dans l’IA
Comment trouver un modèle de tarification adapté à votre mise sur le marché de l’IA ?
Examinons plus en détail la manière de trouver et d’appliquer des modèles de tarification pour l’IA.
La première étape consiste à identifier l’indicateur approprié pour ancrer votre stratégie de tarification de l’IA.
Les principaux indicateurs de tarification sont les suivants :
- Indicateurs statiques
- Indicateurs d’utilisation
- Indicateurs de résultats
Après avoir identifié un indicateur viable, il est possible de l’associer à un modèle de tarification approprié. Il est important de comprendre les implications commerciales de chaque cadre de tarification. Consultez notre guide ci-dessous. Vous constaterez que certains indicateurs sont plus simples à mesurer mais qu’ils génèrent moins de bénéfices, tandis que d’autres offrent une plus grande stabilité mais ne reflètent pas avec précision la volonté de payer des clients. En évaluant soigneusement chacun de ces éléments, vous pouvez choisir une approche de tarification de l’IA qui s’aligne le mieux sur vos objectifs commerciaux plus larges.
Choisir un modèle de tarification de l’IA
1. Indicateurs statiques
Modèle de tarification forfaitaire pour l’IA
La tarification est liée à une unité de mesure unique et statique, par exemple par l’utilisateur (poste utilisateur), par ensemble de fonctionnalités ou par nombre d’instances d’installation. La tarification forfaitaire est généralement proposée via des niveaux d’abonnement classiques. Par exemple, vous pouvez acheter un accès pour un utilisateur avec des fonctionnalités limitées, ou pour 10 utilisateurs avec plus de fonctionnalités, et pour 100 utilisateurs avec toutes les fonctionnalités.
Parallèlement, les postes utilisateurs et les fonctionnalités n’ont pas nécessairement besoin d’être regroupés. Certains fournisseurs d’IA proposent des modèles plus souples où les clients peuvent choisir un niveau d’abonnement et ajouter des postes utilisateurs en fonction de leurs besoins. Par exemple, une petite équipe peut avoir besoin de fonctionnalités de haut niveau, mais seulement pour une poignée d’utilisateurs, ou une organisation plus grande peut avoir besoin de fonctionnalités de base pour de nombreux utilisateurs. En dissociant les postes des niveaux de fonctionnalités, les fournisseurs peuvent utiliser une tarification à indicateur statique pour répondre à un plus large éventail de besoins des clients et potentiellement conquérir davantage de segments de marché.
2. Indicateurs d’utilisation
Modèle de tarification de l’IA en fonction de la consommation
Ce modèle facture les clients en fonction de leur utilisation du service d’IA, comme le nombre d’appels d’API, la quantité de données traitées ou les ressources informatiques consommées. La tarification basée sur l’utilisation permet aux entreprises d’aligner les coûts sur l’utilisation réelle, ce qui est particulièrement important pour la tarification de l’IA car vos coûts sont susceptibles d’augmenter avec la consommation.
Ce modèle repose sur deux concepts de base : les jetons et la mesure de l’utilisation. Les utilisateurs achètent des jetons à l’avance et les consomment au fur et à mesure qu’ils interagissent avec les différentes fonctionnalités de l’IA. La mesure de l’utilisation permet de suivre le nombre de jetons consommés par chaque client au fil du temps. Une fois que les clients ont épuisé leurs jetons, ils peuvent en acheter d’autres. Les fournisseurs bénéficient ainsi d’un flux de revenus récurrents sans que les clients soient contraints d’acheter d’emblée de gros volumes.
Jusqu’à présent, la tarification basée sur la consommation peinait à réellement pénétrer le marché. Mais la dynamique de coût unique et la nécessité de monétiser l’IA pourraient bien faire basculer la tarification à la consommation au-delà du point critique. Le modèle basé sur la consommation résout le problème central de la rentabilité de l’IA, à savoir que le succès (mesuré par l’adoption par les utilisateurs) crée une charge financière pour le fournisseur. Les modèles basés sur la consommation offrent une solution : en facturant sur la base de l’utilisation, les fournisseurs peuvent s’assurer d’être rémunérés pour la valeur que leur IA apporte, évitant un scénario où des coûts élevés réduiraient leur retour sur investissement.
3. Indicateurs de résultats
Modèles de tarification de l’IA basés sur la valeur/les résultats
En utilisant des indicateurs basés sur les résultats ou la valeur, les frais sont calculés en fonction d’un résultat obtenu grâce à la solution d’IA, comme des économies de coûts, une augmentation des revenus ou une amélioration de l’efficacité. Ce modèle aligne l’IA sur la réussite des clients. Mais il peut être complexe à mettre en œuvre et à mesurer.
Pour mettre en œuvre une tarification basée sur la valeur, vous devez mesurer les indicateurs de performance et calculer la valeur. Vous voudrez quantifier les indicateurs, tels que l’augmentation des revenus, les économies de coûts ou l’amélioration de la productivité, qui sont convenus par les deux parties dès le départ.
Après avoir mesuré l’amélioration des performances, vous avez besoin d’une méthode pour traduire ces améliorations en termes monétaires. Il peut s’agir d’un pourcentage de la valeur créée ou d’une rémunération fixe liée à des seuils de résultats spécifiques. Des évaluations régulières des performances et des ajustements font généralement partie de ce modèle afin de garantir une tarification équitable à mesure que les résultats évoluent dans le temps.
Ce modèle est l’une des façons les plus complexes et les plus créatives de fixer le prix d’un produit, et a longtemps été considéré comme irréaliste. Mais comme les produits d’IA promettent d’apporter un changement transformateur aux utilisateurs, cela pourrait être une occasion de reconsidérer la tarification basée sur la valeur ou les résultats.
L’évolution constante de l’IA exige une tarification flexible
La technologie de l’IA se développe à un rythme si rapide que votre façon actuelle de définir la tarification et l'offre va probablement changer. Voici pourquoi l’agilité est particulièrement cruciale pour l’évolution des stratégies de monétisation de l’IA :
- Proposition de valeur incertaine : la valeur de l’IA réside souvent dans sa capacité à optimiser les processus et à générer des gains d’efficacité qui peuvent être difficiles à quantifier au départ. Un modèle flexible vous permet d’ajuster la tarification au fur et à mesure que la valeur réelle de la composante IA devient plus claire.
- Diversité des besoins des clients : les clients B2B ont des besoins et des budgets variés. Une approche flexible vous permet d’adapter votre offre à différents segments de clientèle, maximisant ainsi la portée et le potentiel de revenus.
- Évolution rapide de l’IA : le paysage de l’IA est en constante évolution. Un modèle flexible vous permet d’adapter votre tarification et votre offre aux nouvelles fonctionnalités et aux nouveaux cas d’utilisation.
Les entreprises doivent planifier leurs opérations de tarification en privilégiant la flexibilité, sachant que l’indicateur de tarification qu’elles décident de monétiser pourra changer à l’avenir.
Rendre opérationnels vos modèles de tarification de l’IA
Outils et processus pour rendre opérationnelle votre monétisation de l'IA
Nous avons montré l’importance d’une stratégie de monétisation de l’IA solide pour générer rapidement de la rentabilité. Nous avons également exploré différents modèles de tarification et discuté de la manière dont naviguer dans le paysage en constante évolution de l’IA exige de l’agilité.
Passons maintenant aux outils et aux processus permettant de rendre opérationnelle votre stratégie de monétisation de l’IA. De nombreuses entreprises tombent dans le piège de penser qu’elles peuvent utiliser des systèmes métier tels que la facturation, les CRM et les plateformes de gestion des accès pour assembler leur stratégie de monétisation. Mais ces plateformes ont leurs propres points forts, qui n’ont pas de lien avec la monétisation. Avec une industrie de l’IA aussi centrée sur le retour sur investissement, il est plus important que jamais de constituer la bonne pile technologique capable de soutenir toutes les opérations, y compris la monétisation. Par conséquent, nous vous recommandons vivement de mettre en place un centre de monétisation ayant au cœur des fonctionnalités de licence et de gestion des droits d’accès. Une telle plateforme vous permettra de contrôler l’accès des utilisateurs, de mettre en œuvre des modèles de tarification flexibles et d’automatiser les flux de travail, le tout dans le but de faire de votre investissement dans l’IA une source de revenus intéressante.
Voici une analyse des points forts et des limites de chacun des systèmes de la pile technologique de votre entreprise.
Plateforme de facturation
- Points forts : rationalise la facturation et l’encaissement des paiements, garantissant ainsi des transactions financières fluides.
- Limites : se consacre principalement au traitement des paiements, sans gérer l’accès aux fonctionnalités ou l’expérience utilisateur liée aux différents modèles de tarification.
CRM
- Points forts : gère les interactions et les relations avec les clients, aide à identifier les opportunités de vente incitative et de vente croisée.
- Limites : ne contrôle pas l’accès aux fonctionnalités ni les modèles de tarification, ce qui rend difficile l’établissement d’un lien direct entre les activités CRM et la croissance du chiffre d’affaires.
Systèmes de gestion des accès
- Points forts : offrent un niveau de contrôle de base sur l’accès des utilisateurs, garantissant qu’ils ne peuvent accéder qu’aux fonctionnalités autorisées.
- Limites : les systèmes de gestion des accès ne sont pas conçus pour résoudre les cas d’utilisation où l’accès aux produits et aux caractéristiques (SKU) est automatisé à partir d’un système ERP/CPQ/de facturation.
Produit développé en interne
- Points forts : souvent considéré comme le moyen le plus facile de démarrer. Vous ne dépendez pas d’un fournisseur externe et vous pouvez construire exactement ce dont vous avez besoin pour vos cas d’utilisation.
- Limites : les exigences du système évoluent rapidement, ce qui nécessite des investissements importants en matière de développement et de maintenance.
Hub de monétisation avec licences et droits d’accès
- Contrôle de l’accès aux fonctionnalités : les droits permettent de définir des niveaux d’accès précis pour chaque niveau de tarification. Cela vous permet d’offrir des niveaux de produits personnalisés qui correspondent à la volonté de payer des clients et les incite à choisir des niveaux plus élevés.
- Modèles de licence dynamiques : permet de mettre en œuvre des modèles de tarification souples, notamment des plans d’abonnement, des tarifs échelonnés et des modèles de facturation basés sur l’utilisation.
- Flux de travail automatisés : fournit une source unique de vérité à partir de laquelle la gestion des utilisateurs et la facturation peuvent être opérationnalisées.
- Insights basés sur des données : fournit des données précieuses sur l’utilisation des fonctionnalités et le comportement des clients, ce qui permet d’identifier les opportunités de vente de mises à niveau, de ventes incitatives et croisées, ainsi que d’optimiser les modèles de tarification et de planifier le développement de nouvelles fonctionnalités.
Une plateforme de monétisation avec droits d’accès va au-delà du simple traitement des paiements (facturation) ou de la gestion des relations clients (CRM). Elle fournit les outils permettant de contrôler directement l’accès aux produits et aux fonctionnalités, de mettre en œuvre des modèles de tarification flexibles et d’automatiser les flux de travail générateurs de revenus.
Sentinel est la première solution du marché pour la monétisation des logiciels d’IA
Sentinel est un pionnier de la monétisation de l’IA, qui a fait ses preuves en aidant des entreprises d’IA de premier plan comme Lunit AI, qui développe des solutions d’IA pour la détection du cancer, et Alchera, leader de la technologie de reconnaissance faciale, à protéger et à tirer profit de leurs innovations.
entinel propose une plateforme de monétisation logicielle pour l’IA qui vous permet d’opérationnaliser n’importe quel modèle de tarification grâce à une technologie de licences, et qui automatise l’ensemble du processus, de la commande logicielle à la distribution, ainsi que les autres changements intervenant au cours du cycle de vie de l’abonnement. Ce flux de travail garantit un processus standard de commande et d’exécution de logiciels, les utilisateurs n’ayant accès qu’aux fonctionnalités, produits et services pour lesquels ils ont payé. La technologie de protection de Sentinel garantit que seuls les utilisateurs autorisés peuvent déverrouiller l’accès, ce qui maximise la sécurité et empêche la surutilisation, la sous-utilisation et même le piratage.
La gestion des droits d’accès de manière centralisée et avec une seule source de vérité permet d’avoir une visibilité claire sur la manière dont vos clients utilisent leurs achats. Cet ensemble unique de données est une source d’opportunités de revenus, qui alimente votre stratégie de vente incitative et de vente croisée. Cela ajoute un autre niveau de monétisation qui vous permet d’obtenir un solide retour sur vos investissements en matière d’IA.
