À mesure que les modèles d’intelligence artificielle générative gagnent en performance et en accessibilité, se pose la question de comment structurer une économie de l’IA réellement viable à moyen terme.
Derrière les effets d’annonce et la croissance de l’usage, se cache la réalité plus complexe des modèles économiques encore instables, des marges brutes fragiles, et une tension croissante entre baisse des coûts techniques et exigence de valeur business.
Le coût du token, un faux problème ?
En 18 mois, le coût unitaire d’inférence, c’est-à-dire le prix pour générer un mot ou un token, a chuté de manière spectaculaire, certains estiment jusqu’à 99 %. Cette baisse est le fruit d’optimisations successives comme une meilleure compression des modèles, l’amélioration des architectures, la baisse du prix des GPU à la location.
Mais pour de nombreux entrepreneurs, cette réduction ne se traduit pas automatiquement par une amélioration des marges brutes. En cause la nécessité de maintenir un haut niveau de service (temps réel, redondance, personnalisation), des coûts d’orchestration élevés, et une valeur perçue par l’utilisateur final encore incertaine.
Du pricing technique au pricing stratégique
La logique économique dominante dans l’IA reste largement input-driven intégrant le coût de l’API, le volume de tokens, la charge de calcul. Mais cette approche devient vite limitante pour les éditeurs d’outils IA, notamment dans les environnements B2B.
Pourquoi ne pas passer de la vente d’un outil à la vente d’un résultat? Ce glissement permettrait de basculer d’un budget IT vers un budget opérationnel, mieux valorisé dans l’organisation et moins exposé à l’arbitrage court terme.
Cette tendance de pricing est visible dans certaines plateformes verticales, comme Harvey dans le secteur juridique ou OpenEvidence en santé, qui facturent une transformation métier plutôt qu’un accès technologique.
Marge brute : ne pas se contenter d’un instantané
Il est tentant de juger une startup IA à l’aune de sa marge brute actuelle. Mais cette donnée, isolée, peut être trompeuse. Ce qui compte, selon les investisseurs long terme, c’est la trajectoire vers une marge consolidée et scalable.
Autrement dit :
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- Peut-on démontrer que le coût marginal diminue à mesure que l’usage augmente ?
- L’entreprise est-elle capable de créer une différenciation qui justifie un pricing premium ?
- Existe-t-il une boucle d’apprentissage (produit ou marché) qui renforce la valeur dans le temps ?
Sans réponse à ces questions, même un produit prometteur risque de rester dans une zone grise entre technologie séduisante et viabilité commerciale incertaine.
La valeur perçue, condition sine qua non d’un modèle pérenne
La clé d’une économie IA durable ne réside pas uniquement dans la maîtrise des coûts et se joue dans la capacité à générer une valeur perçue claire, stable, et différenciante pour le client final.
Or, cette valeur est encore difficile à objectiver dans de nombreux cas. Les gains de productivité promis peinent à se traduire en indicateurs opérationnels concrets. Le caractère générique des modèles rend la différenciation difficile. Et l’adoption, souvent rapide au départ, stagne lorsqu’elle ne s’ancre pas dans un usage métier réel.
C’est pourquoi certains éditeurs orientent désormais leur offre vers des segments spécifiques, avec un langage adapté, une intégration poussée et un engagement sur les résultats. Cette approche, plus artisanale, limite parfois l’échelle immédiate, mais ancre mieux la valeur et la rétention.
Entre coûts en déclin et attentes croissantes, un nouvel équilibre à inventer
L’économie de l’IA ne peut se contenter d’une équation technologique favorable. Pour devenir pérenne, elle devra s’articuler avec des coûts unitaires maîtrisés, une trajectoire de marge crédible, et une valeur perçue qui dépasse la démonstration technique.
