Comprendre et gérer les coûts de l’IA

Modèles de tarification de l’IA : lequel permet de contrôler au mieux vos coûts ?

Chaque modèle de tarification de base proposé par les prestataires d’IA a ses avantages et ses inconvénients. Avant de commencer votre prochain projet d’IA, découvrez en détail comment chaque modèle permet de gérer les coûts.

1. Modèle de licence : prévisible mais coûteux en amont

Les modèles de licence d’IA facturent un tarif unique pour l’accès au logiciel d’IA sur une période définie. Cette approche offre une prévisibilité budgétaire, car les coûts restent fixes tout au long de la durée de la licence. Cependant, l’investissement initial élevé peut être prohibitif pour les petites entreprises ou celles qui ont besoin de flexibilité. La tarification basée sur les licences est plus adaptée aux organisations qui ont des exigences bien définies et à long terme en matière d’IA.

2. Modèle basé sur la consommation : flexible mais variable

Souvent appelé paiement à l’utilisation, ou pay-per-use, ce type de tarification de l’IA se base sur une utilisation spécifique, comme les appels API ou les volumes de données traités. La tarification basée sur la consommation offre une évolutivité et une flexibilité qui permettent aux entreprises d’ajuster l’utilisation de leurs systèmes d’IA en fonction des fluctuations de la demande. Elle est idéale pour les entreprises ayant des besoins saisonniers ou variables. Attention cependant, une approche flexible de la planification financière est nécessaire. Pour les entreprises recherchant une tarification adaptable en temps réel ou simplement une liberté d’expérimentation, ce modèle offre un bon équilibre entre contrôle et rentabilité.

3. Modèle d’abonnement : cohérent mais rigide

Avec la tarification par abonnement, les entreprises paient des frais mensuels ou annuels récurrents pour bénéficier d’un accès continu aux services d’IA. Ce modèle simplifie la planification financière grâce à des paiements forfaitaires réguliers, adaptés aux organisations ayant une utilisation soutenue de l’IA. Cependant, sa nature fixe signifie que vous pourriez payer pour des capacités que vous n’utilisez pas complètement (notamment pendant les périodes de faible activité) ou pour des utilisateurs/des postes qui utilisent rarement les outils. Cela peut réduire l’efficacité du modèle de tarification SaaS (Software-as-a-Service).

4. Modèle freemium : à faible risque, mais potentiellement coûteux

Les modèles freemium offrent gratuitement des capacités d’IA de base pour une entrée en matière à faible risque. À mesure que les entreprises se développent, elles peuvent débloquer des fonctionnalités plus avancées ou augmenter leur utilisation en passant à un forfait payant. Bien qu’il s’agisse d’un moyen accessible de tester des solutions d’IA, les coûts peuvent rapidement croître à mesure que les besoins augmentent. Le freemium est idéal pour les entreprises qui souhaitent explorer les options d’IA, mais il nécessite un contrôle minutieux pour éviter les dépenses imprévues. En outre, ce modèle ne propose pas toujours des fonctionnalités avancées.

5. Modèle de partage des revenus : objectifs alignés mais gestion compliquée

Avec la tarification basée sur le partage des revenus, les prestataires sont rémunérés en fonction des retombées financières de l’utilisation de l’IA. Les coûts initiaux sont réduits et vos objectifs sont alignés avec ceux de votre prestataire d’IA, ce qui l’incite à s’engager en faveur de votre réussite. Cependant, à mesure que vos opérations commerciales pilotées par l’IA évoluent, il devient plus difficile d’attribuer directement les revenus à la solution d’IA, ce qui peut complexifier la gestion financière.

6. Modèle facturé aux résultats : moins risqué, mais difficile à définir

Avec la tarification basée sur les résultats, le paiement n’a lieu que si certains résultats spécifiques sont atteints, tels que des objectifs commerciaux prédéfinis. Bien que ce modèle minimise les risques financiers et vous assure de ne payer un prestataire d’IA qu’en fonction d’objectifs mesurables, il peut être difficile de choisir et de se mettre d’accord sur des indicateurs de performance clairs. Les projets peuvent prendre du retard en raison de désaccords sur la façon de mesurer les objectifs de réussite, ce qui rend la mise en œuvre de ce modèle moins efficace.

La place des tokens dans la tarification de l’IA

Chez Genesys, nous pensons que la tarification de l’IA doit être flexible et rentable. C’est pourquoi nous avons adopté un modèle basé sur la consommation qui s’appuie sur les tokens (ou « jetons ») Genesys AI Experience. La création de tokens pour la tarification de l’IA permet de suivre l’utilisation des solutions en temps réel en allouant des unités de mesure fixes aux coûts d’utilisation. Cela peut aider les entreprises de toutes tailles à allouer des ressources de manière dynamique et efficace. Les tokens offrent un moyen évolutif et économique d’intégrer l’IA à vos opérations, car vous payez uniquement pour les fonctionnalités d’IA que vous utilisez réellement.

Success story : l’intégration économique de l’IA chez Virgin Atlantic

Pour une adoption rentable de l’IA, pas besoin d’investissement initial massif. De nombreuses entreprises réussissent en commençant par des investissements modestes et en évoluant de manière stratégique. Par exemple, Virgin Atlantic a commencé son parcours IA en utilisant le routage prédictif de Genesys, une solution abordable qui a généré des retours rapides et a considérablement amélioré la qualité du service client.

En plus de favoriser des résolutions plus rapides en mettant les clients en relation avec le conseiller approprié, le routage prédictif améliore l’engagement collaborateur dans les centres de contact car il attribue aux conseillers des tâches correspondant à leurs points forts. « Nos conseillers ressentent la différence : ils peuvent désormais offrir un service de qualité à la bonne personne au bon moment et s’approprier les relations avec les clients pour établir des liens solides », explique Louise Phillips, VP of Customer Centres chez Virgin Atlantic et Virgin Atlantic Holidays. « Le moral de nos collaborateurs s’est amélioré, ce qui leur permet de fournir un meilleur service et de se sentir fiers de leur travail. »

Une fois que la valeur ajoutée de l’IA a été démontrée, Virgin Atlantic s’est engagé dans un plan à plus long terme avec Genesys pour étendre ses capacités d’IA.

L’approche de Virgin Atlantic met en évidence les avantages d’adopter d’abord une solution ciblée avant d’élargir le déploiement. Lors de l’évaluation d’une implémentation d’IA, il est essentiel de voir au-delà des coûts initiaux.

Commencez par prendre en compte le coût total de possession, qui inclut les coûts de maintenance de l’IA, l’évolutivité et, surtout, la rapidité d’un potentiel retour sur investissement. En investissant dans le cas d’usage le plus susceptible de générer des résultats clairs pour votre entreprise, vous serez bien positionné pour poursuivre d’autres stratégies d’IA. Sans compter qu’un retour sur investissement très rapide peut aider à justifier un investissement supplémentaire.

Commencez petit, puis montez progressivement en puissance

L’IA a le potentiel de transformer l’expérience client et les opérations métiers, mais la gestion de ses coûts est un élément clé pour exploiter toute sa valeur. En comprenant les points forts et les enjeux que représentent les différents modèles de tarification de l’IA, vous pouvez choisir une stratégie alignée sur vos objectifs et votre budget.

Les tokens Genesys AI Experience offrent une approche évolutive qui s’adapte à vos besoins uniques. Que vous veniez de commencer votre parcours vers l’IA ou que vous soyez prêt à vous développer, ce modèle flexible vous permet d’innover en toute confiance tout en optimisant les ressources.

Téléchargez notre ebook pour en savoir plus sur la manière dont ce modèle peut vous aider à intégrer l’IA de façon rentable et à atteindre une croissance durable dans votre centre de contact et au-delà.