Modèles d’affaires empilables à l’ère de l’IA

Créer une startup prospère ne repose pas uniquement sur une technologie révolutionnaire. Il s’agit de réinventer sans cesse la manière dont vous créez, délivrez et captez de la valeur.

C’est une leçon que de nombreuses entreprises d’IA commencent à peine à comprendre. Nous sommes maintenant plusieurs années dans l’ère de l’IA. Beaucoup d’applications d’IA pour les consommateurs ont connu une dynamique de forte vélocité mais de faible rétention. Si certaines deviennent virales en raison de la forte demande, elles peinent souvent à retenir leurs utilisateurs. La concurrence reste intense et en constante augmentation, avec probablement 4 ou 5 autres entreprises d’IA opérant dans votre secteur.

En outre, nombre de ces « fondateurs d’IA » ont des difficultés avec la monétisation, ou, du moins, ne mettent pas ce concept au centre de leurs préoccupations. Un sondage récent a révélé que seulement 58% des startups ayant développé un produit d’IA génératif avaient réellement réussi à le monétiser.

Les fondateurs qui réussiront ne se contenteront pas de construire des produits d’IA impressionnants – ils élaboreront des stratégies complètes de modèles économiques qui multiplient la valeur. Ils construisent de meilleures entreprises.

Concernant les modèles économiques, les startups doivent commencer avec un objectif clair : savoir précisément comment capter l’attention des clients et fournir de la valeur rapidement. Mais il faut également envisager le long terme : comment empiler les modèles commerciaux au fil du temps afin d’augmenter le chiffre d’affaires par client, d’améliorer la rétention nette, de diminuer le taux de résiliation, et de saisir pleinement les opportunités qui s’offrent à vous ?

Les meilleures entreprises agissent constamment en ce sens : Spotify a commencé par le streaming par abonnement, puis a intégré des podcasts, des publicités et des analyses de données. ChatGPT combine abonnements et frais d’utilisation.

Surtout à l’ère de l’IA, nous encourageons nos entreprises à faire preuve de créativité en matière de modèles commerciaux. L’essentiel est de développer un système qui soit empilable et modulable, suffisamment flexible pour croître avec votre entreprise.

Les Fondamentaux de l’Innovation des Modèles Économiques

Encore une fois, la mission principale d’une startup est d’innover à travers des modèles économiques.

Comme d’autres l’ont souligné, il est très rare de voir quelqu’un recréer totalement la roue en matière de modèles économiques. L’innovation provient principalement de la combinaison de plusieurs de ces modèles pour créer quelque chose de nouveau. Vous pouvez fusionner deux de ces modèles, subvertir un modèle dominant pour prendre des parts de marché à un concurrent installé, ou encore superposer des modèles pour développer vos capacités produit. Et bien plus encore.

À chaque ajout à votre modèle économique, concentrez-vous sur quatre critères :

• Comment puis-je tirer parti de mes capacités existantes ?
• Où puis-je ajouter de nouveaux flux de valeur ?
• Puis-je augmenter la fidélisation des clients ?
• Puis-je réduire les coûts d’ajout de nouveaux services ?

Par exemple, Amazon vend des données, facture l’utilisation (via AWS) et gère de la publicité. Plus récemment, OpenAI a monétisé ChatGPT grâce à des API basées sur l’usage, tout en percevant un abonnement mensuel de la part des consommateurs. Un exemple de subversion et de superposition : Robinhood a introduit le trading sans commission et la possibilité d’acheter des actions fractionnées, ce qui a contourné les frais de courtage. De là, la plateforme a introduit une série de nouveaux flux de revenus en capturant davantage l’expérience bancaire traditionnelle.

On peut imaginer une entreprise d’IA qui débute avec un outil logiciel propulsé par l’intelligence artificielle, en monétisant via un modèle de paiement par siège ou par abonnement. Par la suite, vous pourriez ajouter l’accès API à vos capacités d’IA et facturer cet usage. Au fur et à mesure que votre modèle mûrit, vous pourriez offrir des services de formation sur des modèles personnalisés dans votre secteur, ou, finalement, des services de conseil et d’implémentation full-stack.

Chaque nouvelle offre représente un nouveau flux de revenus potentiel, exploite votre expertise et devrait, en théorie, réduire le coût d’ajout de nouveaux services.

Nous suggérons aux startups de commencer avec un produit qui génère la majorité de leurs revenus. La chose la plus difficile pour les startups en phase initiale est de trouver ce qui fonctionne et de s’y concentrer (nous exposerons ci-dessous deux points de départ courants pour les entreprises de l’ère de l’IA). Mais la capacité de réfléchir à cette stratégie sera essentielle par la suite.

Il est crucial d’examiner comment votre stratégie d’affaires s’articule au fur et à mesure que votre entreprise grandit. Si vous procédez ainsi correctement, vous construirez une machine où la croissance de votre chiffre d’affaires sera en adéquation avec celle de votre nombre d’utilisateurs – le signe d’un leader de catégorie.

Il existe véritablement des milliers de manières différentes de combiner les modèles économiques existants pour créer quelque chose de nouveau pour votre entreprise et votre secteur d’activité. Il suffit de voir les connexions et d’élaborer votre stratégie.

Voici comment nous observons cela se traduire parmi les entreprises d’IA récemment…

Innovation des Modèles Économiques en IA

En examinant l’évolution historique des modèles économiques pour les logiciels, nous avons observé trois changements majeurs au cours des dernières décennies.

Nous sommes passés de la vente de logiciels sur site à la vente de logiciels en tant que service via un modèle de paiement par siège, puis à des frais basés sur l’usage. L’IA a provoqué une nouvelle évolution. La plupart des stratégies de tarification de l’IA générative se basent par défaut sur un système d’utilisation ou des frais « basés sur les résultats » afin d’associer le paiement aux résultats et de réduire les dépenses gaspillées associées à un modèle par siège.

Dans ce changement, deux chemins d’innovation majeurs ont émergé : la Disruption de Prix et l’Innovation Qualitative.

Disruption de Prix : utiliser l’IA pour proposer des services à des coûts nettement inférieurs à ceux de leurs homologues établis ou non numériques, élargissant ainsi la base de clients.

Innovation Qualitative : les entreprises fournissent des services complexes et haut de gamme à grande échelle grâce à l’IA. Elles maintiennent les prix associés à des services de qualité et utilisent plutôt les marges améliorées pour gagner en acquisition de clients.

Cela représente les premières manœuvres de la réinvention des modèles économiques à l’ère de l’IA. Ces stratégies ont le potentiel d’aider à capturer rapidement des parts de marché et, si elles sont exécutées rapidement, fonctionneront pendant un certain temps.

Mais la manière dont vous suivrez ces mouvements déterminera la défensabilité et le succès à long terme.

Stratégies d’Ouverture : Disruption de Prix

À sa base, la Disruption de Prix utilise l’IA pour réduire radicalement les coûts sur des marchés établis, sans sacrifier la qualité. Cette stratégie est efficace si :

1. Un produit existant est trop générique et ne correspond jamais vraiment à un secteur spécifique.
2. Le service lui-même est devenu une commodité, rendant la compétition sur la qualité difficile.
3. Votre principale concurrence provient d’un système hérité non-IA. Cela est plus probable dans des secteurs spécifiques.

Si vous pouvez offrir, par exemple, les services d’une agence de marketing ou de comptabilité traditionnelle pour moins cher qu’une prestation de ce type avec un contrat, vous constaterez probablement un succès initial.

Au début de l’ère de l’IA, plusieurs entreprises ont connu un succès initial en utilisant cette stratégie.

Cependant, cela pourrait créer une dynamique de course vers le bas au fil du temps. Il est difficile d’imaginer même les grandes entreprises payer pour des services qui coûtent 10 fois plus que ceux de la concurrence sur le long terme. Dans le pire des cas, les entreprises de services d’IA se sous-offrent continuellement les unes aux autres pour gagner des parts de marché.

C’est pour cela que nous voyons les opportunités les plus intéressantes dans des domaines où la main-d’œuvre est tout simplement insuffisante pour résoudre un problème spécifique et où la rapidité d’exécution de l’IA dépasse largement celle du recrutement, de la formation et de la supervision d’un travailleur humain. La solution IA n’est pas seulement moins chère, mais elle s’adapte mieux au marché.

C’est pourquoi, bien que la Disruption de Prix soit un outil puissant au départ, il s’agit uniquement d’un mouvement d’ouverture. Considérez l’association avec une tactique telle que :

• Disruption de Prix + Monétisation en amont

Commencez par offrir un prix très compétitif autour d’un point de contrôle clé, un point de douleur dans votre secteur. Monétisez par la suite via un marché ou une fintech intégrée.

Le plus utile pour : les secteurs avec des chaînes de création de valeur complexes – où vous pouvez sous-facturer un aspect de la chaîne et compenser la différence plus tard. (Pensez : logistique, immobilier)

• Disruption de Prix + Bundling

Proposez votre service principal à un prix compétitif, monétisez ensuite avec des « options » qui ajoutent de la valeur pour le client.

Cela pourrait devenir un modèle économique très attrayant dans le domaine des agents IA. Il a été noté que de nombreuses entreprises d’agents IA sont en pleine conquête de tâches avec des résultats mesurables, ce qui permet un modèle de paiement par résultat. Le grand gagnant de la catégorie « main-d’œuvre IA » regroupera de nombreux « jobs » ensemble, permettant des économies d’échelle.

• Disruption de Prix + Récompenses de performance

Proposez votre service majeur à un prix bas ou compétitif. Augmentez vos revenus en fonction de la qualité d’exécution. Par exemple, vous proposez les services d’une agence de branding à faible coût grâce à l’automatisation IA, mais facturez des redevances basées sur le succès de la campagne.

Proposez un service de base à un prix compétitif, voire gratuit. Puis, facturez les clients en fonction de l’usage supplémentaire. Par exemple, une entreprise pourrait proposer un CRM gratuitement, mais le monétiser en fonction du nombre d’e-mails envoyés ou de l’utilisation.

Stratégies d’Ouverture : Innovation Qualitative

L’Innovation Qualitative est généralement couronnée de succès dans les secteurs où les clients sont habitués à payer des prix relativement élevés pour des services complexes.

C’est l’une des raisons pour lesquelles l’IA dans le domaine légal est considérée comme une grande opportunité. Mais cette dynamique existe aussi dans d’autres domaines. Prenons la facturation médicale par exemple : on pourrait imaginer un service dirigé par l’IA, conçu pour simplifier le processus de codage des factures de manière plus précise, réduisant les risques et les coûts généraux.

Vous ne réussissez pas en proposant un service moins cher. En fait, certains clients peuvent même se méfier d’un service bon marché lorsque les enjeux sont aussi élevés. Au contraire, vous triomphez grâce à la qualité à grande échelle. Si vous pouvez fournir une expérience plus rapide et plus fluide, vous pouvez toujours séduire les clients en simplifiant un processus laborieux. Vous pouvez facturer le même prix mais offrir une expérience 100 fois meilleure – un avantage pour vous, et pour le client.

Votre avantage concurrentiel avec cette stratégie réside dans les marges brutes. Si vous parvenez à utiliser l’IA pour rationaliser les opérations d’une, par exemple, entreprise d’avocats offrant des services à tarif fixe ou basés sur le succès et à réduire les coûts indirects, vous obtenez un avantage sur vos concurrents en matière de marge.

Vous réinvestissez alors cette marge dans le marketing traditionnel et dans la notoriété. Vous jouez le jeu de la croissance avec plus de ressources grâce à vos concurrents. Cela ne sera probablement pas un avantage à long terme étant donné que d’autres adopteront des outils similaires, mais pour des startups à forte croissance, cela peut suffire à construire une échelle et à trouver d’autres formes de défensibilité.

Cette stratégie offre plus de défensibilité à long terme que la simple Disruption de Prix. Mais avec ces avantages en main, envisagez d’ajouter :

• Innovation Qualitative + Monétisation des données

Idéalement, vous avez déjà accès à des données spécifiques au secteur, ce qui vous permet de fournir un service d’IA de haute qualité. Cet effet de levier vous aidera à maintenir cette qualité dans le temps. Vous pourriez aussi envisager de « protéger » certaines sections de ces données et de vendre l’accès à ces informations (surtout si vous acquérez davantage d’insights sur un processus complexe).

• Innovation Qualitative + Modèle en Self-Service

Proposez un service complet et de haute qualité initialement à un prix élevé – puis ajoutez une option « Self-Service » légèrement inférieure au niveau de la qualité. Par exemple, certains utilisateurs pourraient payer moins pour avoir accès à un CRM non assisté par IA, mais pourraient finir par passer à la version de haute qualité assistée par IA.

Modèles Économiques, Défensibilité, et Succès à Long Terme

Même dans le domaine de l’IA, où le capital est abondant, la concurrence est féroce. Ne confondez pas l’adoption de pilotes avec un ajustement produit-marché dans un environnement en rapide évolution. Votre parcours pour lever des fonds Series A et au-delà dépendra de plus en plus de votre capacité à croître comme un leader de catégorie tout en prouvant que vous possédez des indicateurs commerciaux fondamentaux (comme de solides modèles commerciaux) pour soutenir cette croissance.

Il s’agit d’un changement significatif par rapport à il y a quelques années, lorsque la mentalité du « growth at all costs » prévalait. Une croissance sans les indicateurs d’attraction et de revenus pour la soutenir n’est pas suffisante. Les meilleures startups de leurs secteurs constatent une augmentation de l’utilisation par client au fil du temps, au fur et à mesure que leur solution devient de plus en plus intégrée dans le travail.

Chez Sefarad, nous encourageons tous nos fondateurs à adopter une approche stratégique et créative en matière de défensibilité. Lors de ces exercices, nous constatons que beaucoup négligent le modèle économique comme un élément clé de cette défensibilité à long terme.

Si vous parvenez à percer ce code précocement, vous serez bien positionné pour un succès à long terme, même dans un marché de plus en plus saturé.