Les fournisseurs de technologies ajustent leurs modèles de tarification pour compenser l’escalade des coûts du cloud induite par l’augmentation des charges de travail d’IA.
L’essor de l’IA, des grands modèles de langage aux agents numériques en temps réel, entraîne l’utilisation du cloud vers des territoires inexplorés. L’IA générative et les systèmes agentiques sont coûteux en termes de calcul, ce qui signifie une chose pour tous les acteurs de la technologie : des factures de cloud plus élevées. Selon TD Cowen, les dépenses liées au cloud public devraient quadrupler en seulement trois ans. Cela n’est pas viable si nous ne repensons pas notre approche de l’infrastructure et des modèles de tarification.
Les responsables de l’informatique d’entreprise ressentent la chaleur. À mesure que l’IA passe de l’expérimentation à la nécessité, l’architecture sous-jacente doit évoluer efficacement. Cela peut signifier qu’il faut passer à des configurations spécialement conçues pour les charges de travail de l’IA. Cela signifie également que l’optimisation des coûts doit être profondément intégrée dans les décisions d’architecture, et non pas une chose à laquelle on pense après le déploiement.
Les fournisseurs ne se contentent pas d’observer cette évolution, ils sont en première ligne. Le coût de la fourniture de services d’IA rogne directement sur les marges. Ce qui était viable avec les modèles de tarification traditionnels du cloud est désormais un goulot d’étranglement. Et lorsque Revenera désigne la hausse des coûts du cloud comme le principal obstacle à l’augmentation des revenus récurrents annuels, vous savez qu’il est temps d’agir.
Le défi est simple : offrir des expériences utilisateur transformatrices basées sur l’IA sans laisser les coûts d’infrastructure plomber la rentabilité. Pour y parvenir, il faut faire évoluer la manière dont nous facturons les logiciels, en mesurant plus intelligemment l’utilisation, en la liant à la tarification et en innovant en fonction de la demande des clients. C’est là que réside l’opportunité. Les fournisseurs qui réussiront ce changement feront plus que réduire l’exposition aux coûts, ils débloqueront des voies de revenus entièrement nouvelles.
Les modèles de tarification basés sur l’utilisation remplacent de plus en plus les modèles d’abonnement traditionnels pour la monétisation de l’IA.
La tarification par abonnement, en particulier par utilisateur, a été la solution par défaut pendant des années. Elle est familière, stable et facile à prévoir. Mais l’IA change les règles. Une poignée d’utilisateurs peut générer une énorme consommation de ressources informatiques, en particulier lorsqu’il s’agit d’utiliser des services d’IA très coûteux. Cette déconnexion entre le nombre d’utilisateurs et la consommation de ressources sous-jacente rend la tarification par utilisateur insoutenable dans les scénarios de forte demande.
C’est là que les modèles basés sur l’utilisation gagnent du terrain. Selon Revenera, près de 75 % des fournisseurs de technologie ont commencé à adopter, d’une manière ou d’une autre, une tarification basée sur l’utilisation. Ces approches lient les revenus à la consommation réelle, et non à des estimations approximatives basées sur les licences d’utilisation. Cela signifie que le prix est aligné sur la charge réelle des systèmes, un modèle économique qui fonctionne mieux pour les fournisseurs et les clients.
Pour les fournisseurs, il ne s’agit pas seulement de couvrir les coûts opérationnels, mais aussi de débloquer la monétisation. Le fonctionnement de l’IA est coûteux. Chaque inférence, chaque boucle d’apprentissage alourdit la facture. Le fait de facturer en fonction de l’utilisation garantit que les coûts évoluent au même rythme que les revenus, et non pas à l’inverse. Et plus l’utilisation de l’IA augmente, plus il est possible d’en tirer une valeur proportionnelle.
Les dirigeants de la suite devraient prendre cette question au sérieux. Si votre entreprise repose sur la fourniture de services alimentés par l’IA, la tarification basée sur l’utilisation reflète la réalité technique mieux que n’importe quelle licence basée sur le nombre de sièges. Elle permet des structures de prix flexibles qui s’alignent sur les résultats auxquels les clients tiennent, la vitesse, l’échelle et la performance. Elle encourage également l’investissement interne dans le suivi de l’utilisation, la transparence des coûts et l’analyse. Ce sont tous des systèmes dont vous aurez besoin pour rester compétitif.
Il existe un décalage important entre les structures de prix actuelles et la valeur que les clients tirent des technologies de l’IA.
L’IA offre de réels résultats, l’automatisation, de meilleures décisions, une exécution plus rapide. Mais si le modèle de tarification ne reflète pas ces résultats, les clients sont frustrés et les fournisseurs laissent de l’argent sur la table. Selon Revenera, seules 36 % des entreprises font état d’un alignement fort entre ce qu’elles facturent et la valeur perçue par leurs clients. Cet écart doit être comblé.
À l’heure actuelle, de nombreux fournisseurs de technologie s’appuient encore sur des modèles de tarification fondés sur l’accès, comme les licences par utilisateur, plutôt que sur des modèles fondés sur la valeur fournie. Cela a pu fonctionner dans le cadre du SaaS traditionnel, mais l’IA modifie les attentes. Les clients ne paient pas pour un outil. Ils paient pour des performances, des résultats et des flux de travail améliorés. Chaque fois qu’il y a un décalage entre le prix et l’impact, la confiance s’érode et l’expansion devient plus difficile.
Pour remédier à cette situation, les entreprises ont besoin d’informations claires sur l’utilisation. Elles doivent savoir quelles sont les fonctionnalités à forte valeur ajoutée, quelles sont les charges de travail les plus utilisées et comment ces éléments évoluent dans le temps. Paul Bland, directeur principal de la gestion des produits chez Revenera, l’a dit simplement : « Dès que vous avez une expérience de grande valeur, vous avez une opportunité de monétisation ». La plupart des fournisseurs disposent déjà des données, mais ils ne les exploitent pas encore.
Pour les équipes dirigeantes, la priorité devrait être de mettre en place des systèmes de tarification qui s’adaptent à la valeur perçue et fournie. Cela signifie qu’il faut investir dans l’analyse de l’utilisation, les boucles de rétroaction des clients et des équipes de tarification capables de s’adapter rapidement. Lorsque la tarification s’aligne sur l’impact, il devient plus facile de justifier l’expansion et la vente incitative. L’IA rend cet alignement plus urgent, mais aussi plus réalisable, si les équipes se renforcent sur le plan opérationnel.
Principaux faits marquants
- L’escalade des coûts du cloud exige des changements de tarification : Les charges de travail liées à l’IA poussent les dépenses liées au cloud à des niveaux insoutenables, les prévisions faisant état d’une augmentation de 4 fois en trois ans. Les dirigeants devraient réévaluer leur infrastructure et leurs stratégies de tarification dès maintenant pour éviter l’érosion des marges.
- La tarification à l’usage est la nouvelle norme : Les modèles d’abonnement traditionnels ne sont plus adaptés aux coûts d’exploitation des services d’IA. Les dirigeants devraient accélérer la transition vers des modèles basés sur l’utilisation qui lient les revenus directement à la consommation du client et à la charge du système.
- Les prix doivent refléter la valeur pour le client : Seules 36 % des entreprises déclarent que leurs tarifs sont en parfaite adéquation avec la valeur que les utilisateurs retirent de leurs services. Pour stimuler la croissance, les dirigeants devraient investir dans l’analyse de l’utilisation et mettre en place des structures tarifaires qui correspondent clairement aux résultats obtenus par les clients.
