RAPPORT DE RECHERCHE SUR L'ÉTAT DE LA MONÉTISATION GENAI
Un aperçu de l’avenir des indicateurs et des modèles de tarification GenAI
Une analyse basée sur les données des offres de plus de 70 entreprises
Rédigé par : Michael Mansard, Président EMEA du Subscribed Institute
Méthodologie : Dans le cadre de cette analyse continue basée sur les données, nous examinons les stratégies de monétisation de plus de 70 entreprises proposant des offres GenAI. Recherche, analyse et recommandations fondées sur des informations publiquement disponibles issues de communiqués de presse, d’articles et de sites web fournisseurs, en date d’avril 2024.
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Alors que l’intelligence artificielle (IA) et l’intelligence artificielle générative (GenAI) continuent de révolutionner de nombreux secteurs, des stratégies de monétisation efficaces sont un ingrédient essentiel pour permettre aux entreprises de suivre le rythme de l’adoption et de soutenir la croissance. Il est primordial de trouver un équilibre entre l’innovation, des modèles de revenus durables, la satisfaction client et la compétitivité sur le marché.
À travers cette série, nous avons analysé plus de 70 offres GenAI afin d’identifier les principales stratégies pour équilibrer les facteurs majeurs liés au lancement d’une offre GenAI : surmonter les coûts monumentaux, favoriser l’adoption et capter la valeur.
Nous avons également examiné les grandes tendances concernant la manière dont ces offres GenAI sont positionnées et packagées, mettant en lumière les avantages et les défis des différentes décisions de stratégie de monétisation auxquelles les entreprises sont actuellement confrontées.
Dans cet article, nous explorerons l’éventail des indicateurs et modèles de tarification GenAI, en mettant en avant la transition accélérée vers des métriques de tarification basées sur l’utilisation (également appelées tarification à la consommation) et des stratégies axées sur la valeur, telles que les modèles hybrides, afin de mieux aligner les prix sur la valeur réelle délivrée aux clients, tout en se prémunissant contre les coûts.
Découvrez le reste de la série sur la monétisation GenAI :
Nous constatons que la tarification traditionnelle basée sur les sièges ou les utilisateurs, bien que courante, ne suffit plus à refléter la valeur unique et dynamique de GenAI. En réalité, la solution ne réside probablement pas dans un modèle de tarification unique. Au contraire, comme certains visionnaires du secteur l’ont déjà compris, adopter une approche de monétisation totale pour GenAI implique une démarche continue de collecte de données et d’expérimentation afin de parvenir à une stratégie de bout en bout (Exposition 1).
Exposition 1 : Apprendre et itérer pour atteindre la monétisation totale GenAI
« Nous sommes clairement dans une course à l’adoption, mais à mesure que les schémas d’utilisation et de valeur liés à la consommation émergent, nous nous attendons à ce que les modèles de tarification continuent d’évoluer. »
– Colin Carroll, Pricing and Commercial Excellence chez PwC
Section 1 : Enseignements tirés des tendances des indicateurs de tarification GenAI
Un indicateur de tarification ou de valeur est une mesure quantifiable qui sert de base à la tarification d’un produit ou d’un service. Le choix de l’indicateur adapté est crucial car, idéalement, il doit aligner le prix du service sur la valeur qu’il délivre. Cela favorise l’équité et la transparence, ce qui peut avoir un impact significatif sur la satisfaction et la fidélisation de la clientèle.
Comme illustré ci-dessous, ces unités ou indicateurs vont du déclaratif et de l’engagement, comme le « nombre d’utilisateurs », à l’utilisation, comme le « nombre de réponses de chat » (Exposition 2).
Exposition 2 : Les indicateurs de tarification GenAI s’inscrivent sur un spectre large
Spectre des options d’indicateurs de tarification :
- Forfait (sans indicateur) : Modèles d’abonnement qui ne facturent pas sur la base d’un indicateur. Ces produits étant en général destinés aux consommateurs et aux PME plutôt qu’aux grandes entreprises, cette approche est cohérente.
- Inputs : Se concentrent sur les ressources nécessaires, ou les inputs, pour exécuter les processus GenAI, comme le nombre d’utilisateurs ou de sièges. Par exemple, GitHub facture à l’utilisateur pour son outil Copilot.
- Activités : Basés sur des actions spécifiques contribuant à un résultat, comme le nombre de requêtes GenAI ou d’heures GPU utilisées. Des sociétés comme C3.AI, par exemple, facturent à l’heure de vCPU. Copilot for Security de Microsoft est facturé à l’heure d’unité informatique de sécurité.
- Outputs : Liés aux résultats tangibles générés par les activités GenAI, comme le nombre d’e-mails ou d’images créés. Adobe Firefly, un générateur d’images alimenté par l’IA, mesure l’utilisation au nombre d’images générées.
- Résultats : Mesurent l’impact business obtenu via GenAI, tel que le pourcentage d’interactions clients réussies. Chargeflow facture par litige réglé avec succès en faveur du client.
Comme le montre l’Exposition 2, une faible proportion des offres de notre étude reposent sur une tarification forfaitaire — sans aucun indicateur. Toutefois, il semble que la plupart des entreprises reconnaissent que l’absence d’indicateur freine la croissance. Les études montrent que les entreprises qui utilisent un indicateur connaissent une croissance 30 % plus rapide que celles qui n’en utilisent pas. Le choix du bon indicateur est donc critique pour garantir équité, transparence, bonne valorisation, satisfaction et fidélisation client.
Et si près de 50 % des offres relèvent actuellement de la catégorie basée sur les inputs (Exposition 2), la réalité est plus complexe. Comme nous le verrons en section 2, certaines de ces offres basées sur le siège intègrent déjà des mécanismes de mesure et de seuil d’utilisation en complément de la tarification utilisateur.
Mais avant cela, examinons plus en détail ce que révèle notre analyse sur la manière dont les entreprises utilisent actuellement chacun de ces 4 types d’indicateurs pour suivre et monétiser leurs offres GenAI.
Inputs
Examinons de plus près des approches basées sur la valeur plus efficaces.
Une transition des indicateurs utilisateur vers des indicateurs d’utilisation
La tarification basée sur l’utilisation, également appelée tarification à la consommation ou à l’usage, est un modèle qui facture les clients en fonction de leur utilisation réelle d’un produit ou service. Cette approche a connu un fort essor ces dernières années, en particulier dans les secteurs des télécommunications, des services publics, du SaaS—et désormais—de l’IA.
Face au constat que la tarification forfaitaire ou utilisateur seule ne suffit plus pour GenAI, de nombreuses entreprises commencent à recourir à des indicateurs d’utilisation—tels que les activités, outputs et résultats—pour mesurer et définir des seuils d’usage de GenAI.
Avantages des indicateurs d’utilisation :
- Favorise l’adoption : Des coûts initiaux plus faibles encouragent l’adoption, car les clients ne paient que pour ce qu’ils consomment.
- Flexibilité : Les clients peuvent commencer avec un engagement minimal et augmenter leur utilisation à mesure qu’ils perçoivent la valeur, pour une entrée à faible risque.
- Rétention client : L’alignement continu de la tarification sur les activités, outputs ou résultats réels favorise la satisfaction et la fidélisation, car le client paie au prorata de son utilisation.
- Visibilité et transparence : Un suivi en temps réel des activités permet aux clients de contrôler leur usage et leurs dépenses, augmentant la transparence, la satisfaction et le contrôle.
- Incitation à la qualité : Les fournisseurs sont incités à améliorer la qualité et l’efficacité de leur GenAI pour maximiser les outputs ou résultats, au bénéfice des deux parties.
- Innovation et expérimentation : Les fournisseurs peuvent tester et itérer différents modèles de tarification basés sur l’activité pour trouver la structure optimale maximisant à la fois la satisfaction client et les revenus.
- Avantage concurrentiel accru : Les fournisseurs proposant une tarification à l’usage, notamment basée sur les résultats, peuvent se démarquer sur le marché et attirer les clients recherchant des résultats garantis.
- Alignement sur les coûts : Même s’il est généralement déconseillé de fixer les prix selon les coûts pour les services intangibles comme GenAI, les indicateurs d’utilisation peuvent contribuer à atténuer les coûts élevés et à préserver les marges.
Limites des indicateurs d’utilisation :
- Risque de complexité : Si les métriques d’utilisation sont utilisées seules, sans engagement minimum, la gestion et la prévision des coûts et des revenus deviennent plus difficiles pour le fournisseur comme pour le client.
- Complexité de facturation : Le processus de facturation peut se complexifier, générant d’éventuels litiges. La visibilité en temps réel des données d’utilisation devient alors indispensable à tous les niveaux de l’entreprise.
- Risque pour les fournisseurs : Avec les indicateurs basés sur les résultats, le risque est élevé si les résultats escomptés ne sont pas atteints ou difficiles à mesurer. Fournisseur et client devront s’accorder sur une définition précise du résultat attendu.
- Surengagement client : En cas d’engagement minimal, il existe un risque que le client s’engage sur un volume qu’il ne pourra pas soutenir, notamment pour des innovations récentes comme GenAI où les usages et la valeur restent à explorer.
Activités et outputs
Les indicateurs basés sur l’activité et le résultat sont déjà la norme pour les offres GenAI dans la couche modèle de la chaîne de valeur (Exposition 3). Pourtant, ils sont majoritairement définis dans une logique « cost plus », c’est-à-dire en alignant le modèle de coûts sur le modèle de revenus. C’est la façon typique de vendre des IaaS et PaaS (Azure, Google Cloud Platform, AWS, etc.) auprès de clients similaires. Et les utilisateurs n’accèdent pas directement aux modèles GenAI, la consommation provient d’un autre système au niveau applicatif.
Pourtant, chaque « token » d’activité ou de résultat a une valeur très différente selon le cas d’usage et le contexte dans lequel il est exploité dans la couche applicative (Exposition 4).
Exposition 4 : Exemples d’indicateurs basés sur l’activité et le résultat
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Section 2 : Combiner les indicateurs de tarification en modèles pour GenAI
Maintenant que nous avons couvert les indicateurs de tarification, examinons les types de leviers commerciaux et de modèles tarifaires—ou de mix de modèles—qu’utilisent les entreprises pour commercialiser leurs offres GenAI.
Près de la moitié des offres GenAI étudiées reposent sur un modèle récurrent avec engagement, souvent basé sur un indicateur d’input (Exposition 7). Dans ce cas, l’offre inclut généralement une utilisation illimitée de GenAI, souvent assortie d’une politique de « fair use » (NotionAI en est un exemple). Ou bien, le forfait récurrent avec engagement inclut un certain nombre d’interactions ou de crédits GenAI, extensible via une montée en gamme. HeyGen et Anaconda Assistant semblent adopter cette approche.
En creusant davantage, on constate que les fournisseurs utilisent déjà une variété de modèles de tarification.
Combiner le meilleur des deux mondes grâce aux modèles hybrides
Si la plupart des applications GenAI adoptent initialement une tarification forfaitaire ou par utilisateur en raison de la simplicité et de la familiarité de ces modèles, un nombre croissant de visionnaires optent pour des modèles de tarification hybrides. Pour GenAI, dans un contexte où la croissance du chiffre d’affaires reste difficile à obtenir, il s’agit d’une excellente stratégie. En effet, les études montrent que les entreprises SaaS qui adoptent ces modèles affichent une croissance plus rapide que leurs pairs.
Cependant, comme évoqué dans le premier article de cette série, l’objectif ultime de la monétisation GenAI ne se limite pas à la compétitivité tarifaire, mais à la création de valeur réelle. Malgré la pression à la réduction des coûts et à l’automatisation, l’avenir réside dans l’alignement des coûts sur la valeur délivrée.
Les modèles hybrides facilitent cet alignement en intégrant différents indicateurs tarifaires, tels que les modèles basés sur les inputs et les résultats, optimisant ainsi la captation de valeur et la croissance du chiffre d’affaires (Exposition 7).
Là où la tarification par siège seule ne peut plus évoluer avec les besoins et capacités croissantes de GenAI, l’ajout d’une composante usage améliore la scalabilité. De fait, plus de 50 % des offres étudiées reposent déjà sur un modèle hybride, combinant souvent engagement ou récurrence avec une part de tarification à l’usage (Exposition 7).
Exposition 7 : Indicateurs et modèles tarifaires GenAI
Contrairement aux redevances récurrentes simples, généralement facturées à l’avance, ces modèles hybrides sont plus complexes. Ils s’étendent d’une facturation à l’usage (pay-as-you-go), au prépaiement avec consommation, ou au prépaiement d’un minimum et paiement du dépassement.
Les modèles hybrides à base d’usage ou de consommation sont déjà largement répandus dans la couche modèle de la chaîne de valeur GenAI. Ces offres, telles que MistralAI, utilisent souvent des indicateurs orientés output comme le paiement au token. Tandis que Chargeflow et quelques autres pionniers misent déjà sur des indicateurs orientés résultats, comme le % de montants de litiges réglés en votre faveur.
Les modèles récurrents avec dépassement combinent généralement une tarification basée sur les inputs avec un nombre défini de crédits génératifs, une forme de seuil d’utilisation et la possibilité d’acheter des crédits supplémentaires en cas de dépassement.
Le thresholding d’usage permet de maîtriser les coûts monumentaux de GenAI. À ce jour, nous observons trois variantes :
- Threshold quantitatif : le nombre d’interactions par période est limité.
- Threshold de vitesse : la vitesse de traitement est limitée.
- Threshold de qualité : la qualité du modèle ou du résultat généré est dégradée.
Adobe Firefly combine intelligemment ces seuils : une fois les crédits épuisés, l’utilisateur peut continuer à utiliser le service, mais le temps de traitement sera plus long, les tâches limitées, ou la qualité des images réduite.
Exposition 8 : Un spectre d’indicateurs pour un spectre de modèles hybrides
Enfin, il existe de nombreuses variantes de mix d’indicateurs pour les modèles hybrides, allant du modèle par paliers (similaire à l’imposition) au modèle high watermark, où la facturation repose sur le plus haut niveau d’usage ou de consommation atteint sur une période donnée. Un aperçu non exhaustif est présenté en Exposition 8. Pour résumer, cela ajoute une dimension supplémentaire à l’immense, voire infinie, palette de combinaisons tarifaires et de packaging possibles.
Les modèles hybrides requièrent cependant une grande rigueur dans le mesure de l’usage client pour garantir la sécurisation des revenus, face aux risques de fuite de chiffre d’affaires liés à la gestion de modèles complexes. Mais avec les bonnes stratégies et outils, ces modèles apportent la croissance, la scalabilité et la flexibilité dont les startups GenAI et les éditeurs SaaS ont besoin.
Pourquoi choisir des modèles hybrides pour GenAI ?
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Adopter des stratégies flexibles et centrées client pour une monétisation GenAI durable
La transition vers des indicateurs d’utilisation et des modèles de tarification hybrides marque une rupture essentielle avec la tarification traditionnelle par siège ou par utilisateur, qui ne reflète plus la valeur unique de GenAI. En adoptant une approche de monétisation totale, les entreprises doivent en permanence collecter des données et expérimenter différents indicateurs tarifaires pour aligner les coûts sur la valeur client, tout en garantissant compétitivité et satisfaction.
L’avenir de la monétisation GenAI réside dans une démarche flexible et pilotée par la donnée, équilibrant efficience des coûts et création de valeur, pour garantir le succès et la croissance à long terme sur un marché porté par GenAI.
Points clés à retenir
- Le paradigme utilisateur ne sera pas soutenable pour la plupart des offres GenAI, il est donc crucial de se familiariser avec le spectre des indicateurs de valeur et d’expérimenter.
- Même si les indicateurs fondés sur les résultats peuvent constituer l’aboutissement pour certaines entreprises, y parvenir sera un parcours, et tous les cas d’usage ne s’y prêtent pas forcément.
- Plus les entreprises affineront leur approche pour aligner tarification et valeur, plus cela demandera de collecte de données, de centrage client, d’expérimentation et d’hyper-segmentation.
Cet article contient des déclarations prospectives comportant un certain nombre de risques, d’incertitudes et d’hypothèses, notamment en ce qui concerne les avantages escomptés et les limites des solutions GenAI selon les indicateurs et modèles retenus. Toute déclaration qui n’est pas un fait historique peut être considérée comme prospective. Les résultats réels pourraient différer sensiblement de ceux exprimés ou suggérés, en raison de nombreux facteurs. Les déclarations prospectives de cet article sont basées sur les attentes actuelles à la date de publication et Zuora n’assume aucune obligation de mise à jour ou de révision, que ce soit en raison d’informations nouvelles, d’événements futurs ou autres. Les données de marché et statistiques présentées reposent sur des estimations, prévisions, projections ou méthodes similaires et sont par nature sujettes à des incertitudes, les faits réels pouvant différer sensiblement des représentations. Comme indiqué, ces recommandations constituent un guide de base et ne sauraient être considérées comme des prédictions ou des conseils avisés.
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En savoir plus sur l’auteur
Michael Mansard
Président EMEA, Subscribed Institute
Directeur Principal de la Stratégie Abonnement, Zuora
The Subscribed Institute
Le Subscribed Institute est le centre de réflexion dédié de Zuora, qui anime et accompagne une communauté de dirigeants à travers la recherche, le contenu, les événements et des services de conseil. Les stratèges du Subscribed Institute constituent une ressource pour nos clients afin de les aider à définir des trajectoires stratégiques et personnalisées vers le succès des modèles d’affaires à revenus récurrents, à développer leurs compétences internes et à naviguer dans une transition accélérée vers l’économie de l’usage.
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