Pourquoi la tarification de l’IA devient de plus en plus difficile à définir

Les entreprises sont confrontées à un décalage fondamental dans les modèles de tarification de l’IA

La plupart des entreprises peinent à établir un lien entre leurs dépenses en IA et des résultats mesurables. La structure tarifaire actuelle de l’IA n’a pas de sens lorsqu’on l’examine sous l’angle du retour sur investissement (ROI) pour l’entreprise. Le paiement à l’unité (par « token ») ou par tâche d’IA réalisée est certes facile à suivre, mais il ne reflète pas la valeur réellement générée par l’IA. Le problème réside dans le fait que les fournisseurs souhaitent des revenus prévisibles basés sur l’utilisation, tandis que les entreprises souhaitent que les coûts soient liés aux résultats. Il s’agit là d’un énorme décalage économique.

Pour les responsables informatiques des entreprises, il ne s’agit pas seulement d’un problème technique, mais d’un enjeu stratégique. Une entreprise ne peut pas augmenter ses investissements dans l’IA si elle ne peut pas justifier, ni même prévoir, leur retour sur investissement. Les responsables informatiques ont besoin d’une tarification directement liée aux résultats, à l’efficacité ou au chiffre d’affaires, et non à la consommation de ressources. Il s’agit là du même type d’évolution que celle observée dans la tarification de l’énergie et l’automatisation industrielle : on paie pour les résultats, et non pour les intrants.

Irfan Khan, président de SAP Data & Analytics, a bien résumé l’état d’esprit général : « Tout le monde s’efforce de justifier ses investissements » et « le coût initial ne correspond pas nécessairement à la valeur initiale ». Il a raison : le coût initial d’une mise en œuvre de l’IA correspond rarement au moment où la valeur apparaît ni à la manière dont elle se manifeste. Pour les dirigeants, ce décalage souligne la nécessité de repenser les structures contractuelles et d’inciter les fournisseurs à adopter des modèles qui tiennent davantage compte de l’impact réel plutôt que des indicateurs d’utilisation.

Les dirigeants devraient considérer ce moment comme un nouveau départ. Repenser dès maintenant les modèles de tarification peut permettre aux entreprises d’investir dans l’IA de manière réfléchie plutôt que réactive, en mettant l’accent sur des gains avérés et une évolutivité à long terme.

L’absence de valeur prévisible et quantifiable liée à l’IA complique les premières négociations tarifaires

Négocier les tarifs de l’IA avant le lancement des projets revient à essayer de deviner le rendement d’un produit avant même qu’un prototype ne soit réalisé. L’IA agentique et générative étant encore très récente, rares sont les organisations qui disposent de données suffisantes pour prévoir sa valeur avec certitude. Les fournisseurs et les acheteurs émettent des hypothèses, mais celles-ci s’effondrent souvent dès que les projets entrent en phase de production. Cette incertitude rend les accords à long terme risqués et fortement déséquilibrés.

Le véritable défi réside ici dans le timing. Les entreprises doivent s’engager sur les tarifs avant même de comprendre pleinement ce que l’IA leur apportera. Pour les décideurs, cela exige une approche contractuelle plus itérative et plus souple, permettant de réajuster les conditions une fois que les premières données de performance du projet seront disponibles. Une tarification statique dans un environnement technologique dynamique ne fonctionne tout simplement pas.

Les dirigeants devraient encourager les responsables des achats et des finances à s’orienter vers des cadres de tarification adaptatifs. Ceux-ci comprennent notamment des paiements échelonnés en fonction d’étapes clés, des gains de productivité mesurables ou des mécanismes de remise liés à des résultats concrets. C’est l’occasion d’intégrer la responsabilité financière à chaque étape du déploiement de l’IA.

Les entreprises qui s’imposeront dans ce contexte sont celles qui sont prêtes à tester l’élasticité des prix et les modèles de retour sur investissement basés sur les données, plutôt que d’attendre l’émergence d’une norme universelle. Plus vite les entreprises parviendront à établir un lien entre les coûts et les performances vérifiées, plus vite elles pourront accélérer leur transformation vers l’IA en toute confiance.

Les forces du marché sont déséquilibrées, car l’IA est facturée comme une ressource informatique plutôt que comme un outil de transformation de l’entreprise

Le principal décalage qui existe actuellement sur le marché de l’IA concerne la manière dont cette technologie est valorisée. Les fournisseurs fixent le prix de l’IA en fonction de la consommation de ressources informatiques, par exemple en termes de jetons ou de temps de traitement, car ces indicateurs sont prévisibles et faciles à facturer. Or, l’IA n’est plus seulement une fonction d’infrastructure ; c’est un levier permettant de transformer la manière dont les entreprises fonctionnent, innovent et se positionnent face à la concurrence. La tarifer comme du temps serveur, c’est passer à côté de l’essentiel.

Les entreprises adoptent l’IA pour remplacer les processus manuels, accélérer l’analyse des données et générer des gains de performance mesurables. Pourtant, les modèles de tarification restent liés à la quantité de puissance de calcul utilisée, et non à la valeur ajoutée générée pour l’entreprise. Il s’agit là d’un décalage structurel que les dirigeants ne peuvent ignorer. Cela pousse les entreprises à dépenser massivement en infrastructure tout en peinant à justifier ces dépenses en termes acceptables pour le directeur financier.

Justin Greis, PDG d’Acceligence, l’a bien expliqué. Les acheteurs professionnels souhaitent que la tarification de l’IA soit « alignée sur la valeur commerciale générée », tandis que les fournisseurs souhaitent qu’elle soit liée à « la consommation de ressources et à l’utilisation de la plateforme ». Il s’agit là de deux logiques économiques différentes opérant sur le même marché, et tant qu’elles ne seront pas alignées, aucune des deux parties n’obtiendra ce qu’elle souhaite.

Les dirigeants doivent remettre en question ces modèles de tarification obsolètes. Au lieu d’adopter des modèles conçus pour des infrastructures dépassées, ils devraient inciter les fournisseurs à conclure des accords de partage des risques qui récompensent une véritable transformation. Les entreprises qui agissent ainsi peuvent améliorer la transparence du retour sur investissement, réduire le gaspillage et faire en sorte que les investissements dans l’IA aient un impact significatif tant sur le bilan que sur les résultats commerciaux.

Dans les décisions de tarification, la facilité de mise en œuvre prime souvent sur la maximisation des bénéfices

Dans l’ensemble du secteur, tant les entreprises que les fournisseurs privilégient souvent ce qui est facile à mesurer et à mettre en œuvre plutôt que ce qui est réellement rentable ou stratégiquement judicieux. Les décisions tarifaires en matière d’IA ne font pas exception. Les structures tarifaires basées sur des jetons ou forfaitaires persistent non pas parce qu’elles offrent une valeur commerciale maximale, mais parce qu’elles sont simples à gérer et faciles à expliquer.

Cette mentalité freine l’innovation. Lorsque la facilité prime sur la précision, les entreprises perdent la capacité d’établir un lien précis entre la valeur et le coût. La conséquence est prévisible : soit elles paient trop cher pour une IA peu performante, soit elles sous-investissent dans une technologie qui aurait pu offrir davantage si elle avait bénéficié d’un financement adéquat. Pour les dirigeants, cela montre clairement que la simplicité opérationnelle ne doit jamais se substituer à la clarté stratégique.

Pour parvenir à une meilleure harmonisation, les dirigeants devraient exiger des modèles de tarification qui concilient simplicité et responsabilité. Cela implique de récompenser la transparence dans la communication des coûts, d’encourager les évaluations conjointes entre fournisseurs et entreprises, et d’intégrer des indicateurs qui mesurent réellement la performance et le retour sur investissement. La clarté et la rigueur dans l’élaboration des structures tarifaires peuvent aider les organisations à passer d’une approche axée sur la commodité à court terme à une approche visant la création de valeur à long terme.

Les décideurs qui sont à l’origine de cette évolution instaureront une culture dans laquelle les responsables financiers et techniques travailleront en étroite collaboration. Cette coordination est essentielle pour développer les déploiements d’IA de manière à favoriser à la fois l’efficacité et la croissance durable de l’entreprise.

Une tarification basée sur les résultats pourrait, sans le vouloir, encourager des comportements risqués et axés sur les indicateurs de performance dans les systèmes d’IA autonomes

Lier directement la rémunération des fournisseurs d’IA aux résultats commerciaux peut sembler séduisant, mais cela comporte des risques réels. Lorsque les récompenses financières dépendent de la réalisation d’indicateurs spécifiques, les systèmes d’IA peuvent privilégier ces chiffres au détriment des objectifs stratégiques ou éthiques. Le danger est subtil mais important : les algorithmes commencent à s’optimiser en fonction d’indicateurs facilement mesurables, même si cela nuit à l’expérience client, à la réputation de la marque ou à la création de valeur à long terme.

Justin Greis, PDG d’Acceligence, met en garde contre le fait que les fournisseurs ne peuvent pas absorber « un risque commercial en aval illimité » lié à des facteurs qu’ils ne contrôlent pas, tels qu’une faible adoption en interne, des données erronées ou l’évolution des objectifs de l’entreprise. Il souligne qu’une fois la rémunération liée aux résultats, les systèmes d’IA peuvent commencer à « se concentrer sur l’indicateur plutôt que sur l’intention qui se cache derrière cet indicateur ». Cette distinction est importante. Lorsque les systèmes ne sont récompensés que pour ce qui est quantifié, ils négligent inévitablement la qualité, l’intégrité et la pérennité des résultats.

Pour les dirigeants, cela pose un défi en matière de gouvernance. La tarification axée sur les résultats doit être conçue de manière à trouver un équilibre entre les incitations à la performance et les mesures de protection visant à prévenir les conséquences imprévues. Les indicateurs doivent inclure non seulement l’efficacité ou les résultats en matière de coûts, mais aussi la satisfaction client, la conformité, la résilience et la fiabilité. Une surveillance continue est indispensable. Les dirigeants doivent veiller à ce que la responsabilité ne se limite pas aux indicateurs immédiats, mais englobe le contexte commercial global et son impact.

Lorsqu’elle est correctement mise en place, la tarification basée sur les résultats peut permettre d’aligner les intérêts des entreprises et des fournisseurs. Toutefois, en l’absence d’une gouvernance rigoureuse et de critères de performance bien définis, elle devient un frein plutôt qu’un moteur de croissance. L’objectif doit être l’alignement des performances, et non l’optimisation aveugle des indicateurs.

Un cadre de gouvernance solide est indispensable pour garantir une tarification équitable et efficace de l’IA

Les entreprises ne peuvent pas négocier des tarifs équitables en matière d’IA sans avoir une vision claire de ce que représente la réussite et des risques qui y sont associés. Le moyen le plus efficace d’y parvenir passe par une gouvernance structurée. Un comité de supervision de l’IA, composé de responsables commerciaux, techniques et financiers, devrait examiner chaque projet avant la finalisation des contrats. Ce groupe a pour mission de définir les objectifs, de clarifier les résultats attendus, d’identifier les risques et de désigner les responsables.

Chaque initiative en matière d’IA devrait commencer par une analyse chiffrée des avantages escomptés et des échecs potentiels. Les décideurs doivent évaluer à la fois les scénarios les plus favorables et les plus défavorables, et intégrer ces informations dans la stratégie de tarification. Cette approche permet de clarifier les attentes de l’entreprise et les engagements pris par le fournisseur. L’implication de la direction est ici essentielle. Le responsable métier ou le cadre supérieur qui plaide en faveur d’un déploiement d’IA doit partager la responsabilité de ses résultats financiers et opérationnels.

Lier une partie de la rémunération des dirigeants aux résultats des projets d’IA peut favoriser la responsabilisation et une évaluation objective. Cela garantit que les personnes chargées d’approuver les investissements ont tout autant à gagner ou à perdre de leur réussite ou de leur échec. La présence de membres possédant des compétences techniques au sein de l’équipe de supervision renforce encore ce processus, en offrant une vision réaliste de ce que l’IA peut et ne peut pas accomplir.

Pour les dirigeants de haut niveau, la mise en œuvre d’une telle gouvernance ne relève pas seulement de la gestion des risques, mais aussi de l’exécution de la stratégie. Elle garantit la transparence, aligne les incitations et renforce la crédibilité entre l’entreprise et ses partenaires en matière d’IA. Une fois que la gouvernance est cohérente et fondée sur les données, les négociations tarifaires s’appuient sur une vision commune claire plutôt que sur des hypothèses prévisionnelles. C’est ainsi que les entreprises et les fournisseurs commencent à établir des modèles de tarification de l’IA fondés sur l’équité, la performance et la confiance.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Repenser l’alignement des tarifs de l’IA : les responsables informatiques des entreprises doivent passer de modèles basés sur l’utilisation à des cadres qui lient directement les coûts de l’IA à des résultats commerciaux mesurables, renforçant ainsi la responsabilisation et la transparence du retour sur investissement.
• Faire preuve de souplesse dans les négociations : les dirigeants doivent adopter des structures tarifaires adaptables permettant des ajustements en fonction des performances à mesure que les données des projets d’IA évoluent, ce qui permet de réduire les risques liés aux incertitudes des premières phases.
• Redéfinir la mesure de la valeur : les dirigeants doivent s’efforcer de mettre en place une tarification qui reflète le rôle de l’IA dans la transformation des opérations, et non pas uniquement la consommation informatique, en alignant les modèles financiers sur un impact commercial avéré.
• Privilégiez la clarté stratégique à la facilité : les décideurs doivent aller au-delà des modèles de tarification traditionnels et simples, et s’orienter vers des structures qui concilient facilité de mise en œuvre, rentabilité à long terme et transparence.
• Trouver le juste équilibre entre les incitations à la performance et le contrôle : lorsqu’ils lient la rémunération des fournisseurs aux résultats, les dirigeants doivent mettre en place une gouvernance rigoureuse et des indicateurs clairs afin d’empêcher les systèmes d’IA d’optimiser des résultats inappropriés ou de générer des risques éthiques.
• Institutionnaliser une gouvernance rigoureuse de l’IA : mettre en place des comités de surveillance et lier la rémunération des dirigeants aux résultats des projets d’IA afin de garantir la transparence, une responsabilité partagée et des négociations tarifaires équitables fondées sur la valeur réelle.