En deux ans, l’IA générative est passée d’un effet waouh à un must-have intégré dans tous les produits. Pourtant, seules 15 % des startups SaaS ayant lancé une offre GenAI ont commencé à générer du revenu. Le reste ? Des expérimentations. Des fonctionnalités non facturées. Des pilotes qui stagnent et ont du mal à passer en production.

Un sujet clef n’est plus comment intégrer de l’IA dans son produit, mais comment mesurer le ROI, et le transformer en valeur perçue monétisable.

Chez Serena, on accompagne des startups IA comme Dataïku, Lifen, Pelico, ou Formality. On observe ce qui fonctionne, et ce qui échoue. Voici les 5 leviers que les fondateurs doivent activer pour faire passer l’IA de la démo au P&L.

Vendez des résultats, pas des tokens.

Facturer à la requête ou à l’utilisateur n’a pas de sens quand une seule action IA peut générer des milliers d’euros de gain. L’IA performe à la verticale, pas à l’horizontale. Le bon modèle ? Un alignement entre usage, ROI et impact.

C’est ce que font déjà les meilleures startups GenAI : elles facturent une réduction de churn, un doublement du taux de réponse ou encore 10 ETP libérés pour donner quelques exemples. Le client ne veut pas de tokens. Il veut un KPI qui monte pour lequel il est prêt à payer.

Séquencez : commencez petit, visez grand

Le ticket d’entrée paraît toujours trop cher… tant que le ROI reste théorique. La bonne approche : un problème métier précis, mesurable, répétitif. Automatiser une tâche manuelle. Gagner du temps humain. Montrer l’impact en quelques semaines. Puis élargir l’impact par cercles concentriques. L’IA qui se vend, c’est celle dont la valeur est visible dès le premier mois.

Choisissez votre rôle : copilote, agent… ou opérateur

La monétisation dépend aussi du positionnement fonctionnel de votre IA. Aujourd’hui, trois grands modèles dominent le marché :

  • Le copilote : il augmente les capacités humaines, et améliore la productivité.
  • L’agent : il exécute des workflows de A à Z, sans intervention humaine.
  • L’opérateur : il remplace un service humain entier (souvent externalisé), avec des agents IA orchestrés, parfois augmentés d’une couche humain

Ce dernier modèle, encore émergent, ouvre un nouveau champ des possibles : construire des sociétés qui opèrent des chaînes de valeur grâce à l’IA, avec une plus grande qualité, réactivité et de meilleures marges - représentant un potentiel de créer de futurs champions leaders sur des marchés historiques.

Votre pricing est une clef de succès du passage en production, et de la scalabilité

Le modèle économique doit évoluer au même rythme que le produit. Commencez par une tarification simple : seat-based, accès illimité, adoption maximale. Dès que la valeur livrée est évidente, passez à un modèle hybride combinant usage et performance. Aujourd’hui, 50 % des SaaS GenAI adoptent déjà cette logique. Demain, les entreprises choisiront des solutions qui alignent le prix sur les résultats obtenus. Un bon pricing suit la progression de la démonstration de la valeur, étape par étape.

Les playbooks SaaS deviennent obsolètes

Le modèle T2D3 (tripler deux ans, doubler trois ans) a longtemps servi de référence pour les startups SaaS. Mais l’économie IA impose de nouveaux rythmes et de nouveaux équilibres : des équipes plus réduites, une croissance jusqu’à 3x plus rapide, une scalabilité immédiate. Selon le rapport “Indexation de l'économie de l'IA” de Stripe, les meilleures startups d’IA génératives créées entre 2020 et 2023 atteignent : 1 millions de dollars d’ARR en 5 mois, contre 15 mois pour les meilleurs SaaS, 5 millions de dollars d’ARR en 13 mois, contre 37 mois auparavant. Pourquoi ? Parce que la valeur perçue est immédiate, l’adoption rapide, et la distribution sans friction.

Mais se pose une nouvelle question : celle de la viabilité et de la pérennité de ce chiffre d’affaires éclair. L’ultra-croissance initiale masque souvent des défis profonds : des cycles d’adoption superficiels, sans ancrage réel, des cas d’usages excitants mais encore périphériques, et un churn élevé, car la valeur n’est pas toujours suffisamment enracinée dans le quotidien des équipes clientes.

Passer de l’effet waouh à l’effet "why not renew" sera un vrai enjeu. Ce n’est plus nécessairement le temps d’accès à l’ARR qui importe, mais la profondeur de cette récurrence dans l’usage métier. Les startups IA les plus durables seront celles qui transforment des cas d’usage en réflexes métiers, et les early adopters en clients fidèles.

Conclusion: L’IA générative n’est pas uniquement une technologie, c’est une nouvelle façon d’opérer. La révolution IA ne consiste pas à injecter de la magie dans son produit. Elle repose sur une vérité business : remettre le résultat au centre, repenser la chaîne de valeur, et livrer plus vite, mieux, avec moins. Les fondateurs qui réussissent ne vendent pas de l’IA. Ils vendent un avant/après.