Stratégie

Tarifs du Saas et de l'IA : vers un grand reset mettant en péril les budgets IT

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Les DSI doivent s'attendre à une volatilité budgétaire et à une incertitude quant aux prévisions de coûts, car les fournisseurs de SaaS cherchent de nouveaux modèles de tarification susceptibles de transférer les incertitudes aux acheteurs.

PublicitéLe marché mondial des logiciels pourrait connaître une refonte tarifaire généralisée, car les produits d'IA, concurrents des offres SaaS traditionnelles, contraignent les fournisseurs à repenser la tarification par utilisateur, selon de nombreux observateurs. La tarification des produits SaaS traditionnels s'oriente désormais vers une facturation au résultat, ce qui peut apparaître comme une bonne nouvelle pour les DSI et les DAF. Cependant, dans le même temps, la tarification de certains outils d'IA et de certains progiciels SaaS évolue vers une facturation à la consommation, ce qui peut entraîner des factures très élevées et inattendues si les responsables IT ne surveillent pas de près les niveaux d'utilisation.

Les DSI doivent ainsi s'attendre à d'importantes modifications tarifaires - et à la nécessité de gérer les incertitudes sur les prix - car les éditeurs de logiciels s'adaptent à la concurrence et à la demande du marché, explique Sidharth Ramsinghaney, directeur de la stratégie et des opérations de Twilio, fournisseur de plateformes de données CRM. « Le problème le plus immédiat est la volatilité budgétaire, un phénomène inédit pour la plupart des entreprises, affirme-t-il. Ce changement transfère le risque de prévision du fournisseur à l'acheteur. »

Les agents bouleversent le jeu

D'ici 2030, Gartner prévoit qu'au moins 40% des dépenses SaaS des entreprises s'orienteront vers une tarification à l'usage, par agent ou au résultat, la part des revenus des fournisseurs facturés par poste passant dans le même temps de 21 à 15%. Pourtant, fin 2025 encore, certains éditeurs SaaS augmentaient leurs prix dans ce modèle. Les agents d'IA, en particulier, ont le potentiel de bouleverser les modèles de tarification, souligne Sidharth Ramsinghaney. « Les agents IA ont dissocié le travail de la valeur ajoutée, rendant obsolète la tarification à l'utilisateur lorsqu'un seul agent effectue un travail qui nécessitait auparavant dix employés », souligne-t-il. Cependant, si l'adoption des agents ralentit, la tarification à l'utilisateur pourrait perdurer plus longtemps que prévu, ajoute-t-il. Face à l'incertitude quant au modèle de tarification le plus rentable, une tarification hybride pourrait devenir la norme.

Parallèlement, même si certaines entreprises ont insisté pour obtenir une tarification basée sur les résultats et que certains fournisseurs l'ont expérimentée, il s'agit d'un modèle complexe à mettre en oeuvre, reprend le directeur de la stratégie et des opérations de Twilio. « Une tarification exclusivement basée sur les résultats reste un idéal souvent inatteignable pour la plupart des catégories, car l'attribution des résultats est en réalité difficile à mesurer précisément », selon lui.

Ne pas payer les fournisseurs à créer de la dette

PublicitéJasper Geurts, directeur technique du cabinet de conseil en logiciels Software Improvement Group, confirme cette difficulté. De nombreux fournisseurs d'IA, par exemple, combinent tarification par utilisateur et tarification à l'usage, au lieu de se concentrer sur les résultats, souligne-t-il. Selon lui, les fournisseurs continueront d'expérimenter des modèles basés sur les résultats et l'usage, mais la définition même d'un résultat fait toujours débat. « Un agent peut réussir tous les tests d'acceptation et produire un code que personne ne peut faire évoluer en toute sécurité, illustre-t-il. Si vous ne payez que pour des résultats fonctionnels, vous payez les fournisseurs pour créer de la dette technique. »

Alors que certains fournisseurs SaaS privilégient les modèles de tarification hybrides ou basés sur les résultats, la situation est différente pour les fournisseurs d'IA, ajoute Jasper Geurts. Le coût des modèles d'IA de pointe augmente, et non l'inverse. Le coût au jeton du nouveau modèle Fable 5 d'Anthropic est ainsi le double de celui d'Opus 4.8, souligne-t-il. « Les DSI me disent que l'économie du token manque de transparence, tranche le CTO de Software Improvement Group. Impossible de prévoir une facture lorsque les responsables décident du nombre de tokens à consommer. » Et de conseiller aux DSI de gérer ce dossier comme les dépenses cloud il y a dix ans, en mesurant, en encadrant les dépenses et en les liant aux résultats.

Inflation des abonnements à l'IA

Cependant, la tarification des tokens n'est pas figée. OpenAI et Anthropic envisagent tous deux des baisses de prix pour mieux se concurrencer, dans le cadre de leur préparation à une introduction en bourse. Cette instabilité des prix engendre de nouveaux casse-têtes pour les responsables IT, indique Jasper Geurts. Les dépenses deviennent plus difficiles à prévoir et les résultats plus difficiles à contrôler. « La tarification par poste plafonnait la facture au nombre d'utilisateurs, souligne-t-il. La tarification à l'usage est proportionnelle à la consommation, et à mesure que l'IA évolue des assistants vers le codage autonome, le volume de code dépasse les capacités d'analyse des équipes d'architecture. Le code lui-même représente un passif dont le coût est permanent. »

Parallèlement à l'augmentation du prix des tokens, le coût des abonnements aux outils d'IA a également grimpé, selon une étude de Lorka AI, fournisseur d'un outil de rédaction et de recherche basé sur l'IA. Les solutions gratuites ou peu coûteuses de 2023 ont laissé la place à des abonnements valant en moyenne entre 20 et 30 $ par employé et par mois (entre 17 et 26 €), certaines offres premium atteignant même 200 $ par mois (172 €). Certaines entreprises utilisant plusieurs outils d'IA dépensent aujourd'hui plus de 1 200 $ par an et par employé (1 035 €), souvent pour des fonctionnalités redondantes entre produits, précise Lorka AI dans son étude.

Redoubler de vigilance

Face à cette incertitude tarifaire, les DSI doivent redoubler de vigilance quant aux coûts logiciels, selon les experts. Et notamment porter une attention particulière à la fois aux modalités d'acquisition des services et à leur utilisation, explique Maksim Hodar, DSI de la société de développement logiciel Innowise. Il recommande d'analyser l'utilisation afin d'identifier les mesures de maîtrise des coûts et de déterminer le modèle tarifaire le plus adapté à leurs besoins.

Il suggère également aux DSI de mener des projets pilotes avant de généraliser l'utilisation de nouveaux logiciels reposant sur de nouveaux modèles tarifaires. « La réussite d'un DSI dépend de sa capacité à choisir le modèle tarifaire d'un service en fonction de ses processus métier, de son profil de risque et de la valeur attendue du service, affirme-t-il. Attention à ne pas se laisser influencer par les tendances du secteur et à simplement suivre le mouvement. »

Maksim Hodar prévoit la persistance de plusieurs modèles tarifaires, notamment la tarification par utilisateur, pour sa prévisibilité, et la tarification à l'usage, pour sa flexibilité et son évolutivité. La tarification au résultat émergera également comme une alternative, à condition que fournisseurs et clients s'accordent sur la mesure des résultats, prédit-il. Les entreprises qui optent pour ces modèles de tarification devraient conclure des accords explicites de mesure des résultats avec les fournisseurs, abonde Sidharth Ramsinghaney, de Twilio. « Les litiges d'attribution sont le point faible de ces contrats, explique-t-il. La tarification au résultat n'est viable que si les deux parties s'accordent sur l'attribution de ceux-ci, et dans les environnements d'entreprise complexes où de multiples facteurs influencent les résultats, cette clarification est souvent impossible. »

Un mix de modèles de tarification

Comme d'autres, le dirigeant entrevoit un potentiel pour un mix de modèles de tarification. La tarification à l'usage convient aux infrastructures et aux produits basés sur les API, où les acheteurs développent leurs propres applications, tandis que la tarification au résultat est la solution idéale lorsque les résultats sont clairement mesurables, comme les tickets de support résolus ou les workflows finalisés. « Le modèle hybride s'impose comme le modèle dominant, surpassant les deux approches prises dans leur forme pure, car il concilie la prévisibilité des revenus du fournisseur et l'alignement des coûts avec les besoins de l'acheteur », analyse-t-il.

Selon Sidharth Ramsinghaney, la tarification par utilisateur subsistera, mais son utilisation se limitera aux situations où les humains restent les principaux utilisateurs et où la valeur est étroitement liée à leur nombre. « Le décalage devient trop flagrant lorsque les agents d'IA commencent à agir comme des utilisateurs, sans occuper de poste de travail », avertit l'expert.

Article rédigé par

Grant Gross, CIO US (adapté par Reynald Fléchaux)

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