Points clés
- La tarification par siège de l'IA masque souvent un gaspillage important — les organisations paient généralement pour 500 sièges mais n'obtiennent de la valeur que de 200 utilisateurs actifs
- La vraie structure de coût de l'IA (calcul, tokens, récupération) varie considérablement selon l'utilisateur, rendant les modèles par siège désalignés avec la livraison réelle de valeur
- Les modèles basés sur l'utilisation alignent mieux les dépenses avec la valeur commerciale, garantissant que vous ne payez que pour l'IA que votre équipe consomme activement
Faisons un calcul que personne dans votre organisation n'a probablement encore fait.
Votre entreprise compte 500 employés. Vous évaluez des outils d'IA. Celui que votre équipe préfère coûte 30 $ par utilisateur par mois.
Cela fait 180 000 $ par an.
Mais voici ce que ce calcul ne vous montre pas : dans les six mois, peut-être 100 de ces personnes utiliseront l'outil régulièrement. 150 autres se connecteront occasionnellement. Les 250 restants oublieront qu'il existe.
Le coût effectif par utilisateur actif lorsque seulement 40 % des sièges sont réellement utilisés — plus du double du prix affiché.
Vous payez 180 000 $. Vous obtenez de la valeur de peut-être 60 000 $ de sièges.
Le reste est du gaspillage — mais c'est du gaspillage invisible, enfoui dans un poste budgétaire qui semble fonctionner comme prévu. C'est l'économie cachée de la tarification par siège de l'IA, et cela coûte aux entreprises bien plus qu'elles ne le réalisent.
Comment en sommes-nous arrivés là
La tarification par siège avait du sens pour les logiciels traditionnels. Quand vous achetiez une licence CRM ou une suite bureautique, vous achetiez l'accès à un outil statique. Chaque utilisateur consommait à peu près les mêmes ressources. Le coût marginal pour servir l'utilisateur #500 était presque identique à celui de l'utilisateur #5.
Donc les fournisseurs facturaient par siège, les clients budgétisaient par siège, et tout le monde comprenait le modèle.
Puis l'IA est arrivée, et tout le monde a juste... continué à utiliser le même modèle de tarification. Cela rendait la transition familière. Les entreprises savaient comment budgétiser. Les fournisseurs savaient comment vendre.
Mais l'économie de l'IA est fondamentalement différente, et la forcer dans un modèle par siège crée des problèmes qui s'accumulent avec le temps.
Le désalignement des incitations des fournisseurs : Quand les fournisseurs vous verrouillent dans des contrats par siège, leurs revenus sont garantis indépendamment du succès de votre déploiement. Ils sont incités à vendre des licences, pas à favoriser l'engagement profond et quotidien qui transforme vraiment votre entreprise.
La vraie structure de coût de l'IA
Voici ce qui se passe vraiment quand quelqu'un utilise un outil d'IA :
Ressources de calcul : Chaque requête consomme des ressources de calcul. Les grands modèles de langage fonctionnent sur une infrastructure GPU coûteuse, et cette infrastructure coûte de l'argent chaque fois qu'elle traite une requête. Les questions simples coûtent moins. Les analyses complexes coûtent plus.
Traitement des tokens : Les modèles d'IA facturent par tokens — grosso modo, des mots — tant en entrée qu'en sortie. Une question rapide peut utiliser quelques centaines de tokens. Une analyse de document peut en utiliser des dizaines de milliers.
Coûts de récupération : Quand l'IA recherche dans votre base de connaissances pour trouver des informations pertinentes, ce n'est pas gratuit non plus. Une récupération plus sophistiquée signifie de meilleures réponses, mais aussi des coûts plus élevés.
Un utilisateur intensif qui exécute 50 requêtes complexes par jour peut consommer 100 fois plus de ressources que quelqu'un qui pose une simple question par semaine. Mais avec la tarification par siège, ils paient le même montant.
Ce décalage entre le prix et le coût crée des incitations étranges pour tous les acteurs impliqués.
Ce que la tarification par siège vous coûte vraiment
Au-delà du prix affiché, la tarification par siège de l'IA a plusieurs coûts cachés qui n'apparaissent pas dans votre analyse initiale.
La taxe de déploiement. Vous ne pouvez pas vous permettre de donner accès à tout le monde à 30 $ par tête, donc vous commencez avec une équipe pilote. Puis vous vous étendez à un autre département. Puis un autre. Chaque expansion nécessite une approbation budgétaire, des cycles d'approvisionnement et du capital politique. Le temps que l'IA atteigne toute votre organisation, vous avez passé des mois en friction bureaucratique qu'un modèle de tarification différent aurait entièrement évitée.
Le problème du rationnement. Quelqu'un doit décider qui obtient des sièges et qui n'en obtient pas. Cela signifie que quelqu'un décide qui a accès aux outils de productivité et qui n'y a pas accès. Vos travailleurs du savoir les mieux payés obtiennent probablement des sièges. Vos employés de première ligne — ceux qui répondent aux appels clients, traitent les commandes et intègrent les nouveaux employés — probablement pas. Les personnes qui pourraient bénéficier le plus de l'assistance IA sont souvent les dernières à l'obtenir.
L'effet des licences inutilisées : Vous payez pour 500 sièges, mais vous n'avez aucun mécanisme pour réallouer les licences inutilisées à des personnes qui pourraient les utiliser. Cette coordinatrice marketing qui a demandé l'accès, l'a utilisé deux fois et l'a oublié? Vous payez toujours pour son siège. Et vous ne le savez probablement même pas.
Le plafond budgétaire. À un moment donné, vous atteignez le nombre maximum de sièges que les finances approuveront. Vous êtes coincé à ce nombre même si la demande le dépasse, même si le ROI justifierait plus. Le modèle de tarification crée un plafond artificiel à la création de valeur.
Le problème de l'IA fantôme. Les employés qui n'obtiennent pas de sièges trouvent des solutions de contournement. Ils utilisent des comptes ChatGPT personnels. Ils collent des données d'entreprise dans des outils gratuits. Ils trouvent des moyens d'obtenir de l'aide IA que l'informatique ne peut pas voir, gouverner ou sécuriser. Votre tarification par siège vient de pousser des données sensibles hors de votre contrôle.
Le calcul que personne ne fait
Voici un exercice qui vaut la peine d'être fait avant votre prochain achat d'IA.
Regardez vos outils logiciels actuels qui facturent par siège. Pour chacun, calculez le pourcentage d'utilisateurs sous licence qui utilisent activement l'outil chaque mois. Pour la plupart des logiciels d'entreprise, ce nombre se situe entre 40 % et 70 %.
Maintenant appliquez ce même pourcentage à votre tarification d'IA. Si vous payez pour 500 sièges et attendez 50 % d'utilisation active, vous payez vraiment 60 $ par utilisateur actif, pas 30 $.
Mais ça empire. Parmi les utilisateurs actifs, l'engagement varie énormément. Certaines personnes utilisent l'IA constamment. D'autres l'utilisent une fois par semaine. Quand vous en tenez compte, le coût effectif par utilisation significative pourrait être de 100 $ ou plus par utilisateur.
Auriez-vous approuvé cet achat à 100 $ par utilisateur? Probablement pas. Mais c'est ce que vous payez vraiment.
L'alternative : la tarification basée sur l'utilisation
Il existe un autre modèle qui gagne du terrain, particulièrement parmi les entreprises natives de l'IA : facturer ce que les gens utilisent réellement.
La logique est simple. L'IA a de vrais coûts marginaux. La tarification basée sur l'utilisation aligne le prix que vous payez avec la valeur que vous recevez et les coûts que le fournisseur encourt. Les gros utilisateurs paient plus parce qu'ils obtiennent plus. Les petits utilisateurs paient moins. Les non-utilisateurs ne paient rien.
Cela change l'économie de plusieurs façons importantes.
Supprimer les barrières à l'entrée : Ce modèle crée une dynamique « essayer avant d'acheter » au sein de votre propre organisation. Parce qu'il n'y a pas de pénalité initiale pour ajouter un utilisateur, vous pouvez accorder l'accès à toute l'entreprise immédiatement. Cela permet une découverte organique de cas d'utilisation que vous n'aviez jamais anticipés.
Tout le monde peut avoir accès. Quand ajouter un utilisateur ne coûte rien tant qu'il n'utilise pas réellement l'outil, vous pouvez donner accès à toute votre organisation dès le premier jour. Pas de rationnement. Pas de décision sur qui mérite l'innovation. Tout le monde peut découvrir ce que l'IA fait pour lui.
Le coût suit la valeur. Si une équipe utilise l'IA intensivement, c'est probablement parce qu'elle en tire une grande valeur. Vous payez plus, mais vous obtenez plus. Si une équipe ne l'utilise pas, vous ne payez pas pour cela. Le budget se dirige naturellement là où est la valeur.
L'adoption n'est pas punie. Avec la tarification par siège, une adoption réussie signifie une pression budgétaire. « Tout le monde veut l'accès » devient un problème à résoudre. Avec la tarification basée sur l'utilisation, l'adoption est juste... de l'adoption. Elle évolue naturellement.
Le budget devient prévisible d'une manière différente. Vous pouvez fixer des plafonds de dépenses qui garantissent votre coût mensuel maximum. Vous connaissez votre plafond. Ce qui varie est combien de valeur vous extrayez dans ce plafond.
La liste de vérification du directeur financier
Si vous évaluez des outils d'IA, voici les questions à poser :
Quel est le vrai coût par utilisateur actif? N'acceptez pas le prix affiché. Estimez des taux d'adoption réalistes et faites le calcul du coût effectif.
Que se passe-t-il quand on veut étendre? Y a-t-il un chemin naturel vers le déploiement à l'échelle de l'entreprise, ou chaque expansion nécessitera-t-elle une nouvelle bataille budgétaire?
Comment gérons-nous l'utilisation variable? Si une équipe utilise l'IA dix fois plus qu'une autre, le modèle de tarification accommode-t-il cela? Ou subventionnons-nous les petits utilisateurs avec le budget des gros utilisateurs?
Quel est le coût de la non-adoption? Si 40 % des sièges restent inutilisés, qu'est-ce que cela signifie pour notre ROI effectif? Comment cela changerait-il notre décision?
Y a-t-il des contrôles de dépenses? Pour les modèles basés sur l'utilisation, pouvons-nous fixer des plafonds? Recevoir des alertes? Prévenir les coûts incontrôlés?
Que font les employés sans accès? Si nous limitons les sièges, les gens trouvent-ils des solutions de contournement? Quel est le coût de sécurité de l'IA fantôme?
Une façon différente d'y penser
La vraie question n'est pas « combien coûte l'IA? » C'est « combien coûte l'IA par rapport à la valeur qu'elle crée? »
La tarification par siège rend ce calcul plus difficile qu'il ne devrait l'être. Vous payez un montant fixe indépendamment de combien de valeur vous extrayez. Le prix est prévisible, mais le ROI est opaque.
La tarification basée sur l'utilisation lie le coût directement à l'activité. Si vous payez plus, c'est parce que les gens l'utilisent plus. S'ils l'utilisent plus, ils trouvent probablement de la valeur. Le prix varie, mais la relation entre coût et valeur est claire.
Vous pouvez payer un montant parfaitement prévisible de 180 000 $ par an pour un outil qui livre 50 000 $ de valeur. Le poste budgétaire paraît propre. Le ROI est terrible.
Pour les directeurs financiers habitués à la prévisibilité des modèles par siège, l'utilisation peut sembler incertaine. Mais des coûts prévisibles ne sont pas la même chose qu'une valeur prévisible.
La transition
L'industrie évolue vers la tarification basée sur l'utilisation, lentement. Les principales plateformes cloud fonctionnent déjà ainsi. Les services d'IA basés sur API fonctionnent ainsi. Le modèle par siège est un vestige d'une époque où l'économie des logiciels était différente.
Si vous évaluez des outils d'IA aujourd'hui, vous avez probablement des options. Certains fournisseurs facturent encore par siège. D'autres sont passés à des modèles basés sur l'utilisation. Certains offrent des approches hybrides.
La bonne réponse dépend de votre organisation. Si vous êtes confiant que chaque siège sera intensivement utilisé, le modèle par siège pourrait bien fonctionner. Si vous attendez une adoption variable — ce qui est la réalité pour la plupart des organisations — les modèles basés sur l'utilisation méritent une considération sérieuse.
Au minimum, faites le calcul. Le vrai calcul, pas celui du fournisseur. Tenez compte des taux d'adoption réalistes. Considérez le coût du rationnement et le coût des licences inutilisées. Intégrez le problème de l'IA fantôme.
Quand vous faites ces calculs, le modèle par siège « prévisible » paraît souvent beaucoup moins attrayant que sur la première diapositive de la présentation commerciale.
JoySuite utilise une tarification basée sur l'utilisation avec des utilisateurs illimités. Toute votre organisation a accès à l'ensemble des capacités dès le premier jour — pas de rationnement, pas de décision sur qui mérite l'innovation. Vous payez pour l'IA que vous utilisez vraiment, et le Bouclier budgétaire vous permet de fixer des plafonds de dépenses pour que les coûts ne vous surprennent jamais.
