**Plus il y a de personnes, plus les pertes augmentent : l’IA a transformé le modèle SaaS B2C en une activité similaire à celle des salles de sport.** *(“The more people there are, the greater the losses; AI has turned the SaaS B2C model into something similar to the business of fitness studios.”)*

Résumé des points clés

La généralisation de la technologie AI a transformé les activités de SaaS destinées au grand public (C-end), qui étaient à l’origine considérées comme peu coûteuses en termes d’investissements matériels (« light assets »), en entreprises soumises à des dépenses importantes. Les logiciels tels que Canva et Figma sont devenus plus gourmands en ressources informatiques, ce qui augmente la pression sur les bénéfices des entreprises. Le modèle traditionnel, basé sur l’attraction d’utilisateurs gratuits pour générer des revenus grâce à des abonnements payants, ne fonctionne plus. Les entreprises sont donc obligées de modifier leur stratégie tarifaire et adoptent désormais un modèle hybride combinant un abonnement de base avec des frais supplémentaires pour les utilisations intensives, tout en cherchant constamment à trouver un équilibre entre le maintien des clients et la maîtrise des dépenses.

1. L’AI transforme le SaaS d’un modèle rentable en un modèle coûteux

Avant l’avènement de l’IA, le SaaS pour le grand public était une activité sûre : par exemple, Canva attirait 260 millions d’utilisateurs mensuels grâce à son éditeur gratuit et convertissait ensuite ces utilisateurs en clients payants grâce à des modèles avancés et des contenus exclusifs. Plus il y avait d’utilisateurs, plus le coût unitaire était bas (ouvrir un modèle ne coûtait presque rien). Avec l’IA, les choses ont changé :

• Les utilisateurs gratuits utilisent désormais l’IA pour générer des images et des documents, ce qui entraîne des frais réels en raison de la consommation de ressources informatiques (GPU).
• Canva offre 200 appels à l’IA par mois aux utilisateurs gratuits, mais cela a transformé ces utilisateurs en une source de dépenses supplémentaires ;
• Figma a également constaté une augmentation des coûts d’infrastructure liés à l’IA (117 %), ce qui a entraîné un passage de bénéfices à pertes.

2. Les difficultés à augmenter les prix

Comme les coûts ont augmenté, il semble logique d’augmenter les prix, mais chaque méthode présente des inconvénients :

• Abonnement pur : les revenus sont stables, mais les coûts peuvent varier fortement. Adobe a augmenté ses tarifs après l’introduction de fonctionnalités IA, mais les revenus d’abonnement n’ont augmenté que de 13,7 % tandis que les coûts ont progressé de 16 %.
• Tarification à l’utilisation : les utilisateurs craignent d’être surtaxés. Replit facture en fonction du volume de tâches effectuées par l’IA, ce qui a provoqué des plaintes (par exemple, des frais supplémentaires pour des échecs ou des augmentations de prix). De plus, les utilisateurs comparent souvent les tarifs avec ceux d’OpenAI, réduisant ainsi la marge bénéficiaire du logiciel.
• Tarification au résultat : il est difficile de définir des critères objectifs pour évaluer le succès des solutions fournies par l’IA. Zendesk facture pour les problèmes résolus automatiquement, mais les utilisateurs se demandent si un problème n’est pas considéré comme résolu s’il n’y a pas eu d’interaction en 72 heures, ou s’il faut vérifier manuellement 40 % des cas.

3. Le modèle de tarification hybride : la solution la plus réaliste pour l’instant

Après avoir exploré différentes approches, les entreprises ont finalement opté pour un modèle mixte combinant un abonnement de base et des frais supplémentaires :

• Un montant fixe est prélevé au départ pour assurer un revenu minimum, puis des frais sont ajoutés pour les utilisations intensives ou les résultats spécifiques.
• Par exemple, Figma et Canva proposent désormais des abonnements composés d’un forfait de base et d’options supplémentaires ; Intercom facture 39 $ par mois pour l’accès aux services et 0,99 $ par résolution automatique.
• Ce modèle permet de répartir les risques : les entreprises ne doivent pas assumer tous les coûts, et les utilisateurs n’ont pas à s’inquiéter de frais imprévisibles.

4. Le modèle des salles de sport : une analogie pour comprendre la situation des logiciels basés sur l’IA

Cette métaphore illustre le rapport paradoxal entre les entreprises et leurs utilisateurs :

• Les salles de sport souhaitent que les clients s’abonnent à un forfait annuel (pour augmenter leur fidélité) tout en craignant qu’ils n’utilisent trop souvent les installations et le personnel ;
• Les logiciels basés sur l’IA veulent que les utilisateurs soient actifs, mais redoutent des consommations excessives de ressources.
• Ce paradoxe reflète un changement fondamental dans le modèle économique des entreprises de logiciels : au lieu de gagner plus avec davantage d’utilisateurs, il est maintenant nécessaire de trouver un équilibre entre la valeur offerte aux utilisateurs et le contrôle des dépenses.

Conclusion

L’IA a transformé les activités de SaaS pour le grand public en un modèle plus complexe et coûteux, similaire à celui des salles de sport. Les entreprises doivent trouver un équilibre entre attirer et retenir les utilisateurs tout en maîtrisant leurs dépenses. C’est la réalité actuelle pour les entreprises qui développent des logiciels basés sur l’IA.