Monétiser l’IA agentique : pourquoi les DAF et les DSI doivent diriger ensemble
L’IA agentique redéfinit la création de valeur—et rend la monétisation plus complexe que jamais. Les modèles de tarification traditionnels ne sont pas adaptés au comportement dynamique, asynchrone et axé sur les résultats de l’IA. Pour suivre le rythme, les DAF et les DSI doivent s’unir afin de moderniser le moteur de la chaîne devis-recette avec une infrastructure conçue pour la tarification à l’usage, la reconnaissance des revenus prête pour l’audit et une flexibilité extrême. Les entreprises qui réussiront ne se contenteront pas de développer la meilleure IA—elles sauront comment la monétiser.
Points clés à retenir
- L’IA agentique bouleverse la logique de tarification. Ces systèmes agissent de manière autonome à travers différents outils et fuseaux horaires, rendant obsolètes les modèles tarifaires statiques comme la tarification par utilisateur ou forfaitaire.
- La monétisation de l’IA est un enjeu finance + IT. Le succès repose sur des systèmes unifiés capables de suivre l’usage, d’aligner les droits, d’automatiser la facturation et de respecter les normes de reconnaissance des revenus telles que l’ASC 606.
- Les systèmes existants ne peuvent pas supporter les modèles modernes. 97 % des responsables financiers SaaS déclarent que leur infrastructure actuelle ne peut pas gérer la complexité des modèles hybrides et axés sur les résultats.
L’IA agentique redéfinit les modèles de revenus. Vos systèmes sont-ils prêts ?
L’IA agentique redéfinit la manière dont les entreprises créent et capturent la valeur. Contrairement aux outils d’IA traditionnels qui assistent sur une tâche ou une requête unique, les systèmes agentiques agissent de façon autonome pour atteindre des objectifs définis. Ils ne se contentent pas de générer des résultats : ils prennent des initiatives, exécutent des workflows complexes et collaborent entre systèmes, souvent avec une intervention humaine minimale.
Des bots de service client qui résolvent des problèmes de bout en bout aux agents d’IA qui négocient des contrats ou optimisent les chaînes d’approvisionnement, ces opérateurs numériques deviennent une nouvelle forme de main-d’œuvre. Et si l’innovation est spectaculaire, le modèle de monétisation est loin d’être simple.
Ces systèmes ne délivrent pas des résultats prévisibles, standardisés. Ils produisent plutôt des résultats de façon asynchrone, via de multiples outils, contextes et fuseaux horaires. Cela rend bien plus difficile la définition de ce que paient les clients, ainsi que la façon de le suivre, le facturer et le reconnaître. Dans ce nouvel environnement, les modèles de tarification SaaS traditionnels ne tiennent plus.
Nous avons déjà vu des leaders comme Intercom adopter une tarification par résolution et Salesforce lancer les Flex Credits, des unités de valeur qui reflètent la nature dynamique de l’IA. Il ne s’agit pas uniquement de modèles tarifaires innovants ; ce sont les signaux d’un nouveau standard de monétisation de l’IA. Les modèles axés sur les résultats, les paliers d’utilisation et la tarification dynamique s’imposent comme la nouvelle norme et mettent à rude épreuve les systèmes financiers, comptables et IT.
Voici la réalité : le SaaS entre dans une ère effervescente d’expérimentation en matière de monétisation. Nous allons assister à une accélération sans précédent de l’itération des modèles de revenus, portée par l’imprévisibilité de l’IA, l’évolution des attentes des acheteurs et la pression concurrentielle. Nul ne sait précisément où nous mèneront ces évolutions, mais une chose est certaine : le changement sera la règle, et les entreprises auront besoin d’une extrême flexibilité intégrée à leurs systèmes dès le départ.
En réalité, ces nouveaux modèles exigent une nouvelle colonne vertébrale opérationnelle. Une structure capable de suivre l’usage sur l’ensemble des outils, d’appliquer les droits, d’aligner la facturation sur les comportements et de reconnaître les revenus selon des méthodes auditables.
Et rien de tout cela ne sera possible sans une parfaite synchronisation entre la finance et l’IT.
L’IA agentique évolue rapidement. Pour suivre le rythme, il faut réunir les
personnes qui définissent la stratégie de tarification et celles qui la mettent en œuvre dans les systèmes.
Autrement dit, la finance et l’IT doivent fonctionner comme une seule équipe.
— Todd McElhatton
DAF chez Zuora
L’essor de la tarification dynamique de l’IA
L’IA agentique accélère la transition d’une tarification statique vers une tarification dynamique dans de nombreux secteurs, notamment le transport, la santé, le divertissement et bien sûr le SaaS. Il ne s’agit plus simplement d’outils intelligents, mais de véritables moteurs de revenus. Cependant, réussir à les monétiser ? C’est là que les choses se compliquent.
Les modèles traditionnels forfaitaires ou basés sur le nombre d’utilisateurs ne fonctionnent plus dans ce nouvel univers. Nous sommes entrés dans une ère où la tarification est de plus en plus liée aux activités ou aux résultats, des comportements qui ne s’intègrent pas facilement dans une facture mensuelle. Et même si les équipes produit sont à l’origine de l’innovation en matière d’IA, la monétisation demeure un défi financier, avec des implications systémiques qui relèvent conjointement de la responsabilité du DAF et du DSI.
Il n’est donc pas surprenant que, dans cette ère d’innovation rapide, de nombreux DSI codirigent désormais la génération de revenus. Parallèlement, un rapport de Morgan Stanley indique que 60 % des DSI s’attendent à ce que leur organisation ait de l’IA en production d’ici la fin 2025. Ce ne sont pas des hypothèses, ce sont des réalités budgétisées. Mais trop d’entreprises essaient encore de forcer de nouveaux modèles tarifaires dans d’anciens systèmes.
En réalité, 82 % des responsables financiers SaaS déclarent que les modèles de revenus hybrides créent déjà une complexité opérationnelle significative. Et un impressionnant 97 % des responsables financiers SaaS estiment que leurs systèmes actuels ne peuvent pas prendre en charge la complexité des structures tarifaires dont leur entreprise a besoin. À mesure que de plus en plus d’entreprises passent des abonnements forfaitaires à des modèles basés sur l’usage et les résultats, cet écart ne fait que se creuser.
Les DAF conçoivent le modèle, mais les DSI le rendent possible
L’IA agentique reconfigure votre moteur de revenus et cela engendre des risques auxquels votre entreprise n’est peut-être pas structurellement préparée :
- L’unité de valeur n’est pas toujours évidente. S’agit-il d’une résolution, d’une tâche ou d’un résultat ? De nombreuses fonctionnalités d’IA ne correspondent pas aux métriques traditionnelles comme les appels API ou le nombre de licences. Et les clients ne veulent pas payer pour de l’activité, mais pour des résultats.
- Les données d’usage sont souvent fragmentées. Les agents déclenchent des actions sur des CRM, des LLM et des systèmes tiers. Collecter des données d’utilisation propres et attribuables est difficile. Les intégrer dans les systèmes de facturation et de revenus l’est encore plus.
- Les résultats sont extrêmement difficiles à prouver. Est-ce l’IA ou la campagne marketing qui a augmenté les conversions ? La charge de la preuve incombe à la finance et a un impact sur l’auditabilité et la conformité à la norme ASC 606.
- Le comportement n’est pas aligné sur les cycles de facturation. Les agents peuvent générer des pics d’activité à travers différents fuseaux horaires et workflows asynchrones. Cela signifie que les événements de revenus accusent un retard et que la prévision devient aléatoire.
Si vous ne construisez pas de systèmes capables de gérer cette variabilité, ce que vous considérez comme un revenu devient en réalité un risque.
Ce risque se manifeste déjà dans les données. 71 % des entreprises SaaS déclarent que la montée en charge de la tarification à l’usage exerce une pression excessive sur leurs processus order-to-cash, et 95 % affirment que cela rend la prévision nettement plus difficile.
Les modèles économiques modernes se jouent dans la chaîne quote-to-cash. C’est pourquoi DAF et DSI doivent piloter ensemble la transformation. Il ne s’agit pas seulement d’exécution, mais de capacité à rendre cela possible.
— Karthik Chakkarapani
SVP & DSI chez Zuora
L’innovation devient un risque sans la finance au cœur du dispositif
Imaginez que votre équipe produit lance un assistant d’approvisionnement alimenté par l’IA, capable d’identifier des opportunités d’économies et de négocier des contrats fournisseurs. Le modèle de monétisation ? Un prélèvement trimestriel basé sur les économies générées.
Cela semble idéal, jusqu’à ce que les choses se compliquent :
- Aucune définition cohérente de la notion d’« économie ».
- Des conditions spécifiques aux contrats, non intégrées aux systèmes de facturation.
- Des factures contestées faute de données vérifiables.
- Des revenus différés sous ASC 606 en raison d’une attribution peu claire.
- Prévisions manquées, questions du conseil d’administration, et la Finance n’a aucune explication claire à fournir.
Et cela est plus courant qu’on ne le pense. Dans notre dernière enquête, 94 % des responsables financiers SaaS déclarent avoir déjà dû refuser des contrats personnalisés, leur infrastructure order-to-cash ne pouvant tout simplement pas les prendre en charge. L’opportunité existait, mais le système n’a pas suivi.
Le résultat ? Vous ne perdrez pas seulement du chiffre d’affaires, vous risquez également de perdre la confiance.
La finance sait ce qui doit être fait. L’IT sait comment le déployer à l’échelle. Sans une collaboration entre les deux, votre stratégie de monétisation s’effondrera face à la complexité et à la déconnexion des systèmes.
— Todd McElhatton
DAF chez Zuora
L’argument stratégique pour une stack unifiée et un leadership unifié
La monétisation de l’IA ne peut pas être une réflexion secondaire. Elle doit devenir une compétence centrale, ce qui commence par une collaboration étroite entre la finance et l’IT pour optimiser et moderniser le processus allant du devis à la reconnaissance du chiffre d’affaires.
Des systèmes fragmentés entraînent une responsabilité fragmentée. La facturation, les droits d’usage, les données de consommation et la reconnaissance des revenus doivent être unifiés, et non cloisonnés.
En effet, 82 % des responsables financiers SaaS affirment que la fragmentation des responsabilités entre équipes IT et finance est une cause directe de dysfonctionnements opérationnels. Et 82 % déclarent que les retards dans la mise à jour des systèmes IT entravent leur capacité à répondre en temps réel aux besoins du marché.
La finance doit définir la logique de monétisation. L’IT doit mettre en place des systèmes flexibles, évolutifs et modulables.
Mais il est impossible d’ajouter cela a posteriori. Il faut le prévoir dès le départ.
On ne peut pas monétiser des résultats dynamiques avec des technologies et des systèmes statiques. L’infrastructure doit avancer aussi vite que l’IA qui crée la valeur.
— Karthik Chakkarapani
SVP & DSI chez Zuora
L’agilité est le nouvel avantage concurrentiel
Chaque interaction avec l’IA peut devenir un moment de génération de revenus, mais seulement si votre infrastructure suit le rythme.
Pour gagner sur ce terrain, il faut :
- Une télémétrie d’usage en temps réel
- Des règles automatisées de facturation et de reconnaissance des revenus
- Des données unifiées de la commande à l’encaissement
- Des pistes d’audit transparentes
- La capacité de mener des expérimentations tarifaires et de s’adapter rapidement
80 % des responsables financiers SaaS nous ont indiqué que dire oui à des contrats sur-mesure accroît le travail manuel et 97 % déclarent que leurs systèmes ne répondent même pas aux besoins de leur entreprise.
Si votre équipe finance assemble encore des feuilles de calcul pour expliquer l’usage de l’IA, vous ne monétisez pas. Vous survivez.
L’avenir appartient aux dirigeants unifiés disposant de systèmes unifiés
L’IA agentique n’est pas simplement une évolution produit ; c’est une révolution de la monétisation. Mais sans une architecture complète et prête pour l’usage, couvrant toute la chaîne du devis à la reconnaissance du chiffre d’affaires, même les capacités d’IA les plus innovantes risquent de devenir des handicaps opérationnels. Suivre des usages complexes, aligner les droits, automatiser la facturation et garantir une reconnaissance des revenus auditable requiert une colonne vertébrale unique et unifiée, conçue, pilotée et adaptée conjointement par la finance et l’IT.
Les DAF apportent la logique de monétisation, les exigences de conformité et la vision stratégique. Les DSI apportent la vision technologique, la capacité de montée en charge et l’expertise d’intégration. Ensemble, ils peuvent bâtir l’infrastructure qui permet de dire « oui » à n’importe quel modèle tarifaire, en toute confiance, conformité et à grande échelle.
Les entreprises qui réussiront dans cette nouvelle économie pilotée par l’IA ne se contenteront pas de créer les agents les plus intelligents : elles auront des DAF et des DSI parfaitement alignés, soutenus par une plateforme capable de monétiser chaque interaction en temps réel.
Découvrez comment y parvenir.
Démo en direct : comment Zuora permet une monétisation précise et auditée de l’usage
Foire aux questions
1. Qu’est-ce que l’IA agentique et quel est son impact sur la monétisation ?
L’IA agentique désigne des systèmes d’IA autonomes qui prennent des décisions orientées objectifs à travers différents workflows. Leur imprévisibilité rend obsolètes les modèles traditionnels de tarification et de facturation SaaS, nécessitant des stratégies de monétisation dynamiques et axées sur les résultats.
2. Pourquoi la tarification à l’usage est-elle essentielle pour les produits dopés à l’IA ?
Les résultats produits par l’IA varient selon l’utilisateur, la tâche ou le moment—ce qui rend les modèles forfaitaires ou par utilisateur inefficaces. La tarification à l’usage aligne le coût sur la valeur réellement délivrée.
3. Comment les équipes finance et IT peuvent-elles soutenir la monétisation de l’IA ?
La finance et l’IT doivent co-piloter le processus allant du devis à la reconnaissance du revenu, en construisant des systèmes permettant le suivi d’utilisation en temps réel, l’application des droits, l’automatisation de la facturation et une reconnaissance des revenus auditables.
4. Quels défis l’IA agentique pose-t-elle pour la reconnaissance du chiffre d’affaires ?
Prouver les résultats, attribuer la valeur et aligner le comportement sur les cycles de facturation compliquent la conformité à la norme ASC 606 et la précision des prévisions.
5. Quels systèmes faut-il pour soutenir des modèles de tarification dynamique de l’IA ?
Les entreprises ont besoin d’une infrastructure composable capable de suivre les actions des agents, de synchroniser les données d’usage et de facturation, de supporter des modèles tarifaires personnalisés et de s’adapter rapidement au changement.