L’accélération des agents IA, portée par les percées de Gemini 3 ou GPT-5.2 ne marque pas seulement une prouesse technique. Elle sonne le glas d’un modèle économique de plus de 20 ans, celui du SaaS, et plus largement du logiciel de 30 ans son aîné. Si l’IA agentique résout déjà en autonomie 60 % des demandes de service clients selon certains acteurs du secteur, elle pulvérise au passage la rentabilité du logiciel classique. Le passage du « logiciel outil » au « logiciel travailleur » impose une brutale vérité : l’ère de l’abonnement forfaitaire est terminée.

L’IA, ce prédateur de marge

Le logiciel traditionnel était coûteux à produire, mais virtuellement gratuit à diffuser. L’IA générative, et désormais agentique, inverse brutalement cette équation. La gourmandise financière de l’inférence siphonne les marges. Les « inference whales », ces clients dont l’usage massif consomme plus de calcul qu’ils ne paient d’abonnement, transforment les éditeurs en mécènes involontaires. Pour référence, certains analystes ont pointé que les coûts d’inférence d’OpenAI auraient été supérieurs à ses revenus sur le premier semestre 2025.

Anthropic et OpenAI ont récemment réagi en démantelant le mythe de l’illimité en introduisant des seuils d’utilisation. Au nombre d’heures passées pour le premier, au nombre de requêtes pour le second. Contrainte par des marges brutes inférieures de 20 à 30 points à celles du SaaS historique, l’IA agentique doit rompre avec les anciens dogmes hérités du logiciel.

Le mirage du « paiement au résultat »

Face à cette hémorragie, le secteur fantasme sur la panacée de la monétisation au résultat (ou outcome-based pricing). Alors que Zendesk facture déjà ses agents IA à la résolution, OpenAI rêve de royalties sur les découvertes réalisées à l’aide de son IA, une forme de « propriété intellectuelle 2.0 ». La réalité est plus aride : ce modèle de monétisation représente moins de 10 % du marché.

D’un côté, les acheteurs font preuve de frilosité dans leurs investissements, refroidis par l’imprévisibilité croissante d’une monétisation basée sur le résultat. De l’autre, la facturation au résultat engendre des complexités opérationnelles, freinant les éditeurs. Elle est et restera donc, pour une grande majorité, une impasse théorique. Au moins pour un futur proche.

Alors pour survivre, l’offre se fragmente. On voit émerger le concept de « salaire logiciel » où l’agent est recruté comme un collaborateur numérique (comme chez Nullify). Mais facturer un agent de manière forfaitaire revient à proposer une nouvelle itération du modèle à l’utilisateur préexistant. Si le prix de l’agent n’est pas indexé sur l’effort de calcul fourni ou sur la valeur créée, l’éditeur risque une fois de plus de vendre à perte.

À date, une seule issue potentielle semble viable. Monétiser à l’unité d’activité. C’est déjà le cas par exemple chez Hippocratic AI, qui facture à l’activité (heure de soin agentique), ou chez Artisan, qui propose une facturation au livrable (l’opportunité commerciale générée). De cette façon, le fournisseur ne vend plus un accès, mais une garantie d’activité ou de production. Il synchronise ainsi la dépense technologique et la réalité des opérations. C’est l’avènement du Service-as-a-Software. Si ce modèle contourne la difficulté d’attribuer un résultat final parfois diffus, il exige des éditeurs une maîtrise chirurgicale de leur efficacité technique.

Accepter l’hybridation ou risquer l’obsolescence

Alors que l’incertitude domine, une chose est certaine. L’avenir appartient aux modèles hybrides. Certains acteurs du service client par exemple facturent leur IA à la conversation pour certains segments, à la résolution pour d’autres. D’autres hybrident les modèles en mixant pour un même client un socle fixe pour la stabilité, une part variable pour la valeur. La croissance est désormais corrélée à cette complexité tarifaire « sous le capot ». Pour répondre aux demandes multiples des clients, les entreprises doivent développer une multitude de modèles, adaptés à leurs besoins et à leur capacité à s’engager. Une stratégie que les fournisseurs doivent rendre claire, intelligible et surtout simple pour le client final.

Le temps presse. Selon le cabinet de conseil RGP, 66 % des directeurs financiers s’attendent à un impact mesurable de l’IA d’ici deux ans, mais seulement 14 % constatent aujourd’hui un retour sur investissement significatif. Alors que le Data Act européen permet désormais de quitter un fournisseur cloud en 30 jours, la période de grâce est finie. Finalement, l’IA démontre une fois de plus que la meilleure stratégie de rétention client n’est plus une ligne dans un contrat, mais un partage de valeur intelligemment orchestré.