IA agentique : le modèle SaaS face à une révolution économique

Une révolution en marche

L'essor des agents d'intelligence artificielle, illustré par des avancées comme Gemini 3 et GPT-5.2, ne se contente pas de repousser les limites technologiques. Il remet également en question un modèle économique vieux de plusieurs décennies, celui du SaaS (Software as a Service), et plus largement, celui du logiciel traditionnel. Depuis plus de 20 ans, le SaaS a dominé le paysage numérique, mais l'IA agentique, capable de traiter de manière autonome jusqu'à 60 % des requêtes de service client, bouleverse cette dynamique. Ce passage du logiciel en tant qu'outil à celui en tant que travailleur autonome signifie la fin de l'ère des abonnements forfaitaires.

L’IA, ce prédateur de marge

Historiquement, le logiciel nécessitait des investissements initiaux élevés pour son développement, mais sa distribution était quasiment sans coût. L'arrivée de l'IA générative et maintenant agentique inverse cette équation économique. Les coûts d'inférence, c'est-à-dire les ressources nécessaires pour faire fonctionner ces IA, grèvent lourdement les marges bénéficiaires. Les « inference whales », ces clients qui consomment énormément de puissance de calcul sans que leur abonnement ne couvre ces coûts, transforment les éditeurs en mécènes involontaires. Des analystes ont révélé que les coûts d'inférence d'OpenAI ont dépassé ses revenus au cours du premier semestre 2025.

Pour contrer cette tendance, des entreprises comme Anthropic et OpenAI ont commencé à imposer des limites d'utilisation, que ce soit en termes d'heures ou de nombre de requêtes. Ces mesures sont nécessaires car les marges brutes de l'IA agentique sont inférieures de 20 à 30 points par rapport à celles du SaaS traditionnel.

Le mirage du « paiement au résultat »

Face à ces défis, le secteur explore la possibilité de la monétisation au résultat, également connue sous le nom de outcome-based pricing. Des entreprises comme Zendesk ont déjà commencé à facturer leurs agents IA en fonction des résultats obtenus. OpenAI envisage même de percevoir des royalties sur les découvertes faites grâce à son IA, une sorte de nouvelle propriété intellectuelle. Cependant, ce modèle reste marginal, représentant moins de 10 % du marché.

Les acheteurs sont réticents à investir dans un système de monétisation aussi imprévisible, et les complexités opérationnelles qu'il engendre freinent les éditeurs. Ainsi, pour la majorité, ce modèle reste une impasse théorique, du moins pour l'instant.

Vers une fragmentation de l’offre

Pour survivre, le marché se diversifie. Le concept de « salaire logiciel » émerge, où l'agent est considéré comme un collaborateur numérique, comme le propose Nullify. Cependant, facturer un agent de manière forfaitaire revient à réinventer le modèle existant, sans tenir compte de l'effort de calcul ou de la valeur ajoutée. Les éditeurs risquent ainsi de vendre à perte.

Une solution potentielle réside dans la monétisation à l'unité d'activité. Des entreprises comme Hippocratic AI facturent à l'heure de soin agentique, tandis que Artisan facture par opportunité commerciale générée. Ce modèle permet de synchroniser les coûts technologiques avec la réalité des opérations, inaugurant l'ère du Service-as-a-Software.

Accepter l’hybridation ou risquer l’obsolescence

Dans ce climat d'incertitude, une chose est claire : l'avenir appartient aux modèles hybrides. Certaines entreprises de service client facturent leur IA par conversation pour certains segments et par résolution pour d'autres. D'autres combinent un socle fixe pour la stabilité avec une part variable pour la valeur ajoutée.

Cette complexité tarifaire est désormais essentielle pour répondre aux divers besoins des clients. Les entreprises doivent développer des modèles multiples, adaptés à la capacité d'engagement de leurs clients. Cette stratégie doit être claire et simple pour le client final.

Le temps presse. Selon le cabinet RGP, 66 % des directeurs financiers s'attendent à un impact mesurable de l'IA d'ici deux ans, mais seulement 14 % constatent actuellement un retour sur investissement significatif. Avec le Data Act européen permettant de quitter un fournisseur cloud en 30 jours, la période de grâce est terminée. Finalement, l'IA démontre que la meilleure stratégie de rétention client repose sur un partage de valeur intelligemment orchestré.