Un retour sur investissement inférieur à 5 % ? Pourquoi vous devriez immédiatement cesser de payer pour des fonctionnalités « basées sur l’IA » – Image : Xpert.Digital
Payer pour les résultats, pas pour l'accès : comment la tarification basée sur les résultats transforme le marché SaaS
Licences d'IA : un gouffre financier à un milliard de dollars : le nouveau modèle de tarification qui sème la panique chez les géants du logiciel
Des milliards sont actuellement investis dans l'intelligence artificielle, et pourtant, la désillusion grandit dans les conseils d'administration. La raison n'est pas un problème technologique, mais structurel : des modèles de tarification obsolètes. Ceux qui paient pour des agents d'IA autonomes et des flux de travail intelligents avec les mêmes licences par utilisateur ou une facturation à l'usage que pour les logiciels traditionnels ne financent souvent qu'un espoir d'efficacité, sans aucune garantie de valeur ajoutée mesurable. Des études révèlent un taux d'échec alarmant pour les projets d'IA et une explosion incontrôlée des coûts au sein des unités opérationnelles. Mais le marché du SaaS est confronté à un bouleversement majeur : l'ère de la tarification au résultat s'annonce. Cet article examine pourquoi le paiement pour un simple accès est obsolète, pourquoi de nombreux fournisseurs résistent au changement et comment les entreprises avisées peuvent radicalement transformer la dynamique des négociations à leur avantage en 2026.
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Le silence le plus gênant lors de toute discussion commerciale sur l'IA d'entreprise survient précisément lorsqu'on pose la question suivante : quelle part de votre budget IA est liée à des résultats commerciaux mesurables ? Non pas aux fonctionnalités présentées comme « basées sur l'IA » dans une fiche produit, ni aux licences activées alors que leur taux d'utilisation dépasse à peine 10 %, mais aux résultats concrets figurant dans un rapport trimestriel, une mesure du temps de traitement ou un journal d'amélioration vérifiable. Quiconque répond « pas tout à fait sûr » à cette question est loin d'être seul. Et en paiera le prix fort, bien au-delà des conséquences évidentes.
Le modèle de tarification d'une époque révolue
Le modèle de licence par utilisateur a émergé à une époque où la valeur d'un logiciel était directement proportionnelle au nombre d'utilisateurs. Plus de licences Salesforce signifiaient plus de commerciaux enregistrant leurs activités. Plus de licences Slack signifiaient plus d'équipes communiquant entre elles. La relation entre accès et valeur n'a jamais été parfaite, mais son sens général était compréhensible : le fournisseur facturait l'accès, et l'acheteur supposait que la valeur suivrait.
L'intelligence artificielle a fondamentalement remis en question cette conception. Lorsqu'un agent IA résout un ticket d'assistance, extrait des données d'un contrat ou vérifie un document de conformité, la valeur ajoutée n'est pas créée par une personne devant un écran, mais par un processus qui peut même se dérouler sans intervention directe de l'utilisateur. Facturer une fonctionnalité d'IA par poste revient à facturer l'électricité par bureau : l'unité de mesure est déconnectée de la valeur réelle.
Or, c'est précisément la pratique courante sur le marché de l'IA en entreprise : des frais d'utilisation ajoutés à une licence de plateforme existante, un abonnement annuel fixe pour un outil dont les résultats sont parfois impossibles à quantifier. Selon l'indice Zylo 2026 de gestion des SaaS, basé sur l'analyse de plus de 40 millions de licences SaaS et de 75 milliards de dollars de dépenses gérées, 78 % des responsables informatiques ont signalé des coûts imprévus liés aux modèles de tarification à l'usage ou à l'IA. Il ne s'agit pas d'un problème de budget propre aux entreprises, mais d'un décalage structurel entre la manière dont l'IA crée de la valeur et la manière dont les fournisseurs génèrent des revenus.
Pour ne rien arranger, le contrôle des dépenses SaaS échappe de plus en plus au département informatique : selon ce même rapport, les services métiers contrôlent désormais 81 % de ces dépenses, tandis que l’informatique n’en est directement responsable que de 15 %. Parallèlement, les dépenses consacrées aux applications natives d’IA ont augmenté de 108 % sur un an, et jusqu’à 393 % dans les grandes entreprises de plus de 10 000 employés. La croissance est bien réelle. La maîtrise, en revanche, est souvent illusoire.
Que signifie concrètement la tarification au résultat ?
La tarification au résultat est simple en théorie, mais complexe en pratique. Le fournisseur est rémunéré lorsque l'acheteur reçoit de la valeur, et non lorsqu'il accède à un service ou utilise des jetons, mais lorsqu'un résultat commercial défini est atteint.
La différence entre la tarification à l'usage et la tarification au résultat est plus importante que ne le reconnaissent la plupart des évaluations. La tarification à l'usage (par jeton, par appel API, par requête) est supérieure au modèle par poste car elle est corrélée à l'activité. Or, l'activité ne constitue pas une valeur en soi. Des milliers d'appels API produisant des résultats irréalistes ou des extractions non pertinentes sont inutiles pour l'acheteur. La tarification à l'usage transfère le risque lié aux coûts du fournisseur à l'acheteur sans pour autant modifier le moindrement le risque lié aux performances.
La tarification au résultat modifie ces deux facteurs. Le prestataire n'est rémunéré que si l'IA fournit un résultat que l'acheteur a défini comme étant précieux avant le début de la mission. Il peut s'agir d'un document traité avec un seuil de précision défini, d'un flux de travail automatisé avec une réduction mesurable du temps de cycle, ou d'un audit de conformité complet avec un journal de traçabilité. Le résultat est spécifié, les critères de mesure sont convenus, et la relation commerciale en découle.
L'exemple concret par excellence nous vient d'Intercom : l'entreprise facture 0,99 $ par ticket d'assistance résolu avec succès par son agent IA, Fin. Bessemer Venture Partners, dans son guide pratique de la tarification de l'IA pour 2026, décrit cette approche comme la référence en matière de tarification au résultat. Le modèle fonctionne car la valeur est précisément définissable : un ticket est considéré comme résolu ou non. Cette mesure est binaire, infalsifiable et directement liée à un facteur de coût au sein de l'organisation cliente.
La logique structurelle sous-jacente explique également pourquoi le modèle est plus facile à mettre en œuvre dans certains domaines que dans d'autres. Gartner a déjà prédit que d'ici 2025, plus de 30 % des solutions SaaS d'entreprise intégreraient des composantes basées sur les résultats, contre environ 15 % en 2022. Une étude récente de Simon-Kucher & Partners a révélé que 86 % des acheteurs privilégient les modèles de tarification à l'usage ou aux résultats aux licences par poste traditionnelles. Le marché indique une tendance claire. La question n'est plus de savoir si cela se produira, mais à quelle vitesse.
L'écart de retour sur investissement de l'IA : des milliards dépensés sans preuve
La nécessité de cette transformation découle de données qui devraient être malheureusement bien connues des services en charge de l'IA. Une étude exhaustive de la RAND Corporation a démontré que plus de 80 % des projets d'IA en entreprise échouent sans atteindre les résultats commerciaux escomptés – un taux d'échec deux fois supérieur à celui des initiatives informatiques traditionnelles. Dans un rapport distinct, des chercheurs du MIT ont constaté un taux encore plus élevé, de 95 %, pour les projets d'IA générative qui ne parviennent pas à générer un retour sur investissement (ROI) mesurable.
Une étude de Forbes datant de 2025, menée auprès de plusieurs milliers de dirigeants à travers le monde, dresse un tableau tout aussi préoccupant : moins de 1 % des dirigeants interrogés ont déclaré que leur entreprise avait réalisé un retour sur investissement (RSI) significatif, défini comme une augmentation de la rentabilité ou des économies de coûts supérieure à 20 %. Seuls 3 % ont fait état d’un RSI modéré, compris entre 10 et 20 %. La grande majorité – plus de 53 % – a décrit des rendements compris entre 1 et 5 %. Parallèlement, 39 % des dirigeants ont cité la mesure du RSI comme l’un de leurs principaux défis.
Ce manque de mesures n'est pas qu'un simple problème d'analyse. C'est un problème d'incitation structurelle. Si les revenus du fournisseur ne sont pas liés aux résultats de l'acheteur, aucune des deux parties n'a d'incitation structurelle à diagnostiquer les raisons du dysfonctionnement d'une mise en œuvre. Le fournisseur a encaissé son argent. L'acheteur a obtenu l'accès au système. Le fait qu'aucun résultat mesurable n'ait été constaté est le problème de tous, et non la priorité de personne.
Le schéma se répète avec une certaine régularité : d’abord, l’IA a été acquise sous la pression de l’opinion publique, sans définition claire du succès. Ensuite, des tableaux de bord internes ont été créés, regorgeant d’indicateurs d’activité sans lien avec le compte de résultat. Enfin, lors du premier renouvellement de contrat, personne n’a pu expliquer ce pour quoi il payait réellement. Bessemer Venture Partners le résume parfaitement dans son analyse : le positionnement axé sur un retour sur investissement souple, qui fonctionnait encore en 2025 avec le slogan « l’adoption de l’IA à tout prix », se heurte désormais à la réalité du cycle de renouvellement de 2026 – et de simples promesses ne suffisent pas à renouveler un contrat.
Pourquoi les prestataires rejettent ce modèle – et ce que cela révèle
Les objections soulevées par les fournisseurs contre la tarification au résultat sont prévisibles et révélatrices. Elles se résument généralement à trois arguments : la difficulté à définir les résultats, l’influence du niveau de préparation interne de l’acheteur et l’impossibilité pour le fournisseur de contrôler toutes les variables. Ces trois objections sont factuellement fondées. Cependant, aucune ne justifie de continuer à payer pour une IA qui ne produit aucun résultat.
Quiconque analyse honnêtement ces arguments en reconnaîtra le véritable enjeu : un fournisseur qui refuse de lier ses prix aux résultats révèle sa propre confiance en son produit. Si l’IA fonctionne, une tarification basée sur les résultats est plus rentable pour le fournisseur, et non l’inverse. Il gagne de l’argent à chaque mise en œuvre réussie, l’acheteur devient un client de référence avec des résultats quantifiables, et les coûts de vente pour la prochaine mise en œuvre diminuent considérablement. Les fournisseurs qui rejettent ce modèle sont souvent ceux dont le produit offre des démonstrations impressionnantes, mais des résultats en production médiocres.
Un contrepoint essentiel mérite toutefois d'être examiné. Parloa, fournisseur d'IA spécialisé dans l'IA conversationnelle, soutient que si la tarification au résultat peut sembler favoriser les intérêts mutuels, elle transforme souvent, en pratique, les gains d'efficacité de l'entreprise en revenus pour le fournisseur. Si un agent d'IA est si performant que les coûts de traitement diminuent significativement, le fournisseur perçoit une part disproportionnée de cette valeur ajoutée dans le cadre d'un modèle basé sur les résultats, même s'il n'a contribué que faiblement aux améliorations d'efficacité sous-jacentes. Cette tension est bien réelle et explique pourquoi de nombreux experts considèrent les modèles hybrides comme la solution la plus pragmatique : un forfait de base couvrant les coûts de la plateforme et de la mise en œuvre, associé à des honoraires au résultat proportionnels à la valeur ajoutée.
Le changement structurel du marché SaaS
La résistance de nombreux fournisseurs établis aux nouveaux modèles de tarification s'explique aussi par l'architecture financière du modèle SaaS classique. La tarification par utilisateur garantissait des durées contractuelles restantes longues et prévisibles – l'obligation de performance restante (RPO) – car les clients signaient des contrats pluriannuels pour un nombre fixe de licences. Les modèles basés sur l'usage et les résultats réduisent cette certitude de planification dans deux directions : les durées contractuelles se raccourcissent car les acheteurs hésitent à s'engager sur des volumes d'utilisation imprévisibles. De plus, le rapport entre les dépenses engagées et les dépenses flexibles évolue en faveur de la flexibilité de l'acheteur.
Les conséquences sur la valorisation sont immédiates. Au cours des premiers mois de 2026, une réévaluation massive du marché des logiciels a déclenché une chute qui a fait fondre près de mille milliards de dollars de capitalisation boursière pour les entreprises du secteur. L'indice de référence SaaS a reculé de 6,5 % en 2025, tandis que le S&P 500 progressait de 17,6 %. Le multiple médian des revenus des entreprises de logiciels a dégringolé de plus de sept à moins de cinq en un peu plus d'un an. À l'inverse, selon une étude de LEK Consulting, les entreprises ayant mis en œuvre des modèles de tarification hybrides ont enregistré une croissance de leurs revenus et une rétention de revenus nets supérieures de 38 % à celles des fournisseurs d'abonnements purs.
Bloomberg prévoit que la tarification par abonnement pourrait passer de 60 % actuellement à environ 30 % de l'ensemble des modèles logiciels d'ici une décennie, tandis que les modèles au résultat occuperont progressivement le terrain. Gartner estime que 70 % des entreprises privilégieront les modèles de tarification à l'usage aux modèles par poste d'ici fin 2026. La direction de cette évolution est sans équivoque ; seule sa vitesse reste incertaine.
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Des résultats plutôt que des promesses : comment les acheteurs négocient avec succès des contrats d’IA
Ce que les acheteurs doivent exiger avant la prochaine signature de contrat
Toute entreprise évaluant des plateformes d'IA a besoin d'un cadre solide pour mettre en œuvre concrètement une tarification basée sur les résultats. La première étape, et la plus importante, consiste à définir le résultat avant même le début de l'évaluation : non pas comme une promesse abstraite d'efficacité, mais comme un indicateur précis et mesurable, lié à un processus métier déjà en place. Il peut s'agir, par exemple, du nombre de documents traités quotidiennement, du délai moyen de révision, du taux d'erreur lors de l'extraction de données ou du débit des contrôles de conformité. Si une telle mesure est impossible avec l'infrastructure existante, il est nécessaire de la mettre en place ou de choisir un autre point de départ.
La deuxième étape consiste en une phase de validation de la valeur sur les données propres à l'entreprise. Il ne s'agit pas d'une simple démonstration en environnement de test avec des données de test soigneusement préparées à des fins de présentation, mais d'une implémentation concrète dans leur propre environnement, connectée à leurs systèmes et exécutée sur les documents et flux de travail réellement utilisés en production. Les entreprises qui structurent leurs évaluations de cette manière évitent le ralentissement brutal des performances qui freine la plupart des programmes d'IA après des succès initiaux, car elles ont déjà validé les performances en production avant d'engager un budget.
La troisième étape concerne la structure contractuelle elle-même : une tarification qui évolue en fonction de la valeur ajoutée, et non de la consommation. La structure idéale consiste en un engagement de base couvrant la plateforme et les coûts de mise en œuvre, complété par des honoraires basés sur la performance et évolutifs à mesure que l’IA génère des résultats mesurables. Le prestataire bénéficie ainsi de revenus prévisibles pour ses efforts de mise en œuvre, tandis que la croissance du contrat est liée à la croissance de la valeur pour l’acheteur. Le risque pour ce dernier est limité. Le potentiel du prestataire est illimité, mais conditionné par la performance.
La quatrième étape, souvent négligée, concerne la responsabilité du fournisseur quant au calendrier de mise en œuvre. Si la tarification est basée sur les résultats, mais que la mise en œuvre prend neuf mois avant que les résultats ne soient mesurables, le modèle, bien que théoriquement axé sur les résultats, représente en pratique un gaspillage classique de temps et de ressources. La plateforme devrait être opérationnelle en quelques jours, et non en plusieurs mois, afin que la mesure des résultats puisse débuter suffisamment tôt pour permettre une décision d'achat éclairée, et ce, dans le cadre d'un seul cycle budgétaire.
Le test de renouvellement : ce qui distingue 2026 de 2025
Les contrats d'IA qui arriveront à échéance en 2026 et 2027 sont ceux pour lesquels on peut se contenter de montrer un chiffre et de dire : « Voilà ce que nous avons obtenu. » Pas de tableau de bord rempli de métriques d'activité. Pas de rapport d'utilisation. Un résultat qui ne correspond pas à l'analyse de rentabilité qui a justifié l'achat.
Ce scénario se déroule actuellement. Au printemps 2026, Salesforce a annoncé un chiffre d'affaires annuel récurrent (ARR) de 800 millions de dollars pour Agentforce, basé sur 29 000 contrats axés sur les résultats – une donnée qui démontre la viabilité commerciale du modèle à grande échelle. Parallèlement, lors des négociations de renouvellement, les directeurs financiers accompagnent de plus en plus les acheteurs de preuves tangibles de retour sur investissement et d'une rentabilité unitaire durable. Le marché des promesses de l'IA, largement financé en 2023 et 2024, entre désormais en collision avec le marché des résultats de l'IA, dont la stabilisation est prévue pour 2026.
L'avantage d'une tarification au résultat dépasse la simple commercialisation. Ce modèle impose une exigence de mise en œuvre rigoureuse, souvent négligée dans la plupart des programmes d'IA. Lorsque le prestataire est rémunéré uniquement au résultat, toute discussion relative à la qualité des données, à l'architecture d'intégration, à l'acceptation par les utilisateurs et à la conception des processus a lieu avant le déploiement, et non après un premier échec lors de l'évaluation trimestrielle. La motivation pour une préparation minutieuse n'est pas d'ordre moral, mais financier. Ce mécanisme est de loin le plus fiable.
Implications structurelles pour l'entreprise
La tarification au résultat est bien plus qu'un simple modèle commercial. Elle transforme la logique organisationnelle interne des deux parties. Côté fournisseur, ce modèle implique que la capacité à mesurer les résultats soit intégrée au produit et non une simple option secondaire pour l'équipe en charge de la réussite client. Les fournisseurs qui prennent cette dimension au sérieux conçoivent des tableaux de bord affichant en temps réel à l'acheteur la valeur ajoutée : gain de temps, amélioration de la qualité, réduction des risques. Cette visibilité constitue un atout concurrentiel majeur sur un marché où les capacités technologiques tendent à s'homogénéiser.
Du côté acheteur, ce modèle exige un investissement initial dans la mesurabilité, ce que beaucoup d'organisations rechignent à faire. Celles qui n'ont pas suivi systématiquement les temps de processus ne peuvent s'entendre sur la réduction du cycle comme critère contractuel. Si cela peut paraître un obstacle de prime abord, il s'agit en réalité d'un filtre utile. Les organisations incapables de définir des indicateurs pour les contrats basés sur les résultats sont généralement également incapables de déployer efficacement l'IA à grande échelle, quel que soit le modèle de tarification. L'exigence de mesure impose le niveau de maturité opérationnelle indispensable à une utilisation productive de l'IA.
Le guide de Bessemer Venture Partners résume parfaitement la logique fondamentale : l’IA ne monétise pas l’accès, mais les résultats. Des entreprises comme Intercom, EvenUp et Leena AI alignent leurs modèles organisationnels et commerciaux sur le travail accompli : tickets résolus, documents finalisés et évaluations validées. Les entreprises les plus performantes factureront ce que leur IA génère, et non son coût ou les ressources auxquelles elle donne accès. Le critère de calcul n’est pas simplement une décision de facturation. Il s’agit d’un engagement envers vos valeurs, la valeur du système et ce que vous êtes prêt à démontrer par votre retour sur investissement.
Le déséquilibre des pouvoirs et ceux qui en profitent
Quiconque comprend les rapports de force sur le marché actuel de l'IA constatera une asymétrie temporaire favorisant les acheteurs les mieux préparés. La concurrence entre les fournisseurs d'IA s'est intensifiée dans plusieurs domaines, tandis que les taux de renouvellement des programmes pilotes sont sous pression. Les fournisseurs qui, en 2025, se contentaient de promesses, négocient désormais des prolongations de contrat avec des clients exigeant des résultats concrets. Cette situation leur confère un pouvoir de négociation inédit en 2024.
Les acheteurs qui abordent désormais les négociations d'approvisionnement avec des définitions claires des livrables, un cadre de validation de la valeur et une structure contractuelle hybride sont en position de force par rapport à ceux qui se contentent d'un cahier des charges fonctionnel et d'une estimation approximative de l'utilisation. Les données – 78 % de coûts imprévus, 80 % d'échecs de projets et moins de 1 % de retour sur investissement significatif – constituent leur argument de poids. La méthodologie, quant à elle, leur fournit l'outil.
Cela est particulièrement vrai pour les moyennes et grandes entreprises qui investissent massivement dans des applications natives d'IA sans avoir mis en place l'infrastructure de gouvernance correspondante. Le rapport Zylo révèle que les dépenses liées à ces applications dans les grandes entreprises ont augmenté de près de 400 % – souvent via les cartes de crédit et les notes de frais des employés – avant même que les équipes informatiques puissent réagir. Ce phénomène dit d'IA « shadow » n'est pas marginal, mais constitue une caractéristique structurelle du cycle d'adoption actuel, qui deviendra pleinement visible lors des négociations de renouvellement en 2026 et 2027.
Au-delà de la tarification : la période de maturation au sens large
Ce qui se passe sur le marché de l'IA n'est pas qu'un simple phénomène de prix isolé. Il s'agit de la maturation d'une technologie, marquant son passage du mode expérimental au mode de production. Le rapport Google Cloud AI ROI 2025, basé sur une enquête mondiale menée auprès de plus de 3 400 dirigeants d'entreprise, décrit une nouvelle étape de la maturité de l'IA : « l'ère de l'IA agentique ». Dans ce cadre, les agents d'IA opèrent de manière autonome, selon des paramètres définis, pour générer des résultats commerciaux mesurables. Les 88 % de dirigeants utilisant l'IA agentique et ayant constaté des retours sur investissement concrets dans cette étude se distinguent de la majorité principalement par un point essentiel : leur capacité à mesurer précisément les résultats et à les aligner sur les objectifs stratégiques.
La tarification au résultat est la concrétisation commerciale de cette maturité. Elle présuppose ce que les implémentations d'IA matures requièrent déjà : des définitions de processus claires, une qualité de données élevée, une architecture d'intégration propre et des outils de mesure directement liés aux résultats commerciaux. Les entreprises qui empruntent cette voie paieront moins pour l'espoir et davantage pour l'impact. Il ne s'agit pas d'une vision romantique d'une économie technologique plus équitable, mais d'une description réaliste des structures contractuelles qui survivront aux prochains cycles de renouvellement.
Pour les acheteurs, la véritable question n'est plus de savoir si la tarification au résultat est la bonne approche. Gartner, Bloomberg, Simon-Kucher, Bessemer Venture Partners et les préférences d'achat de 86 % des acheteurs convergent tous vers la même conclusion. L'enjeu crucial est de savoir si leur processus d'approvisionnement peut s'adapter suffisamment vite pour tirer parti, à court terme, du pouvoir de négociation que leur offre cette phase de maturation – avant que le marché ne se consolide à nouveau et que les fournisseurs ne puissent plus dicter les conditions.
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