L'IA dans le saas : 5 changements profonds que personne n'avait vus venir

Introduction

L'intelligence artificielle est au cœur de toutes les conversations dans le secteur technologique, mais quel est son impact réel sur des modèles économiques aussi établis que le SaaS B2B ? Au-delà de l'automatisation de surface, l'IA est en train de restructurer en profondeur la manière dont les logiciels sont conçus, vendus et utilisés. Cet article révèle les cinq transformations les plus surprenantes et fondamentales actuellement à l'œuvre.

1. Au-delà de l'efficacité : la proposition de valeur est entièrement réinventée

Le changement le plus fondamental apporté par l'IA générative n'est pas une simple amélioration de l'efficacité, mais une transformation profonde de la proposition de valeur des logiciels SaaS.

L'IA permet une hyper-contextualisation des services pour chaque utilisateur et un accès grandement facilité à la connaissance. Cette évolution va bien au-delà de l'automatisation classique, en adaptant le service aux besoins spécifiques et au contexte de chacun, rendant l'outil plus pertinent et intuitif.

Grâce aux modèles pré-entraînés, le "time-to-value" est drastiquement réduit. Les solutions SaaS peuvent désormais fournir une valeur pertinente quasi instantanément, sans les longues semaines de configuration et d'ajustement qui étaient auparavant nécessaires. Par exemple, des services complexes de tests peuvent maintenant être réalisés en quelques jours seulement.

Ce changement modifie la nature même de ce qu'un client achète. Il n'acquiert plus un simple outil à configurer, mais un résultat quasi immédiat. Ceci est rendu possible par des approches nouvelles, comme une mécanique avancée de RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec des modèles pour la plupart pré-entraînés, qui remplacent les anciens processus chronophages de qualification des données et d'entraînement des modèles.

« Je pense que l’IA – en particulier l’IA générative – change en profondeur la proposition de valeur des solutions SaaS, bien au-delà d’une simple amélioration d’efficacité. » raconte Aurélien COULOUMY, CEO de Dylogy

2. La fin de l'abonnement unique : vers une tarification hybride et complexe

L'intégration de l'intelligence artificielle fait éclater le modèle économique traditionnel du SaaS, historiquement basé sur des abonnements fixes par utilisateur ou par fonctionnalité.

Le modèle d'abonnement classique reste pertinent pour le "socle" d'une solution, mais il s'hybride inévitablement. On voit émerger des offres combinant un abonnement de base pour le produit principal avec une facturation à l'usage (via des crédits ou des requêtes) pour les fonctionnalités avancées propulsées par l'IA.

Cette évolution pose un véritable défi en matière de retour sur investissement (ROI), car il est souvent difficile de quantifier la valeur de l'IA à court terme. L'impact réel d'un service d'IA sur le compte de résultat d'une entreprise peut prendre un an, voire plus, pour se matérialiser pleinement. Pour y remédier, il devient essentiel de définir des KPI intermédiaires (taux d’adoption, réduction des erreurs, temps de traitement) qui traduisent la promesse de gains bien avant que le ROI financier ne soit consolidé.

Cette nouvelle approche tarifaire est à la fois nécessaire et délicate. L'objectif est d'aligner le prix sur la valeur créée, mais cela introduit une complexité nouvelle pour les fournisseurs et les clients. Il faut désormais définir ensemble des bornes d'utilisation, des indicateurs de performance pertinents et des modèles de facturation qui, bien que plus justes, sont aussi plus difficiles à prévoir.

3. L'utilisateur devient le créateur : le logiciel n'est plus une liste de fonctionnalités

L'IA transforme l'utilisateur, traditionnellement passif, en un créateur actif de solutions, une idée à première vue contre-intuitive.

On assiste à un basculement fondamental : l'utilisateur passe du "faire" au "pouvoir faire". Il n'est plus limité par les fonctionnalités figées du logiciel. Au contraire, il peut mobiliser l'IA, souvent via un agent conversationnel intégré, pour créer "à la volée" des solutions et des flux de travail parfaitement adaptés à ses besoins spécifiques du moment.

Ce changement entraîne l'émergence d'interfaces plus minimalistes et naturelles. Plutôt que de naviguer dans des menus complexes, l'utilisateur interagit avec des assistants en langage courant. Par exemple, un client ne demande plus un bouton pour "comparer des documents" ; il demande à un agent de lui fournir un rapport directement en markdown avec des tables, avec la capacité de l'annoter et de l'exporter en PDF.

Cette transformation redéfinit l'avenir même du design de produits logiciels. Un logiciel devient moins un ensemble de "features" qu'une "capacité à accomplir des objectifs", une plateforme intelligente au service de l'intention de l'utilisateur.

4. L'exigence de la "boîte de verre" : transparence et traçabilité deviennent non négociables

L'intégration de l'IA fait naître une exigence non négociable chez les clients B2B : la transformation des "boîtes noires" opaques en "boîtes de verre" entièrement transparentes.

D'abord, les clients exigent de comprendre le "pourquoi" derrière chaque résultat généré par l'IA. Dans les secteurs où les décisions doivent être justifiables, il est crucial de pouvoir expliquer sur quelles données et sur quels raisonnements le modèle s'est appuyé.

Cette attente se traduit par une exigence de traçabilité accrue. Les entreprises demandent des logs et des pistes d'audit détaillés qui retracent chaque opération effectuée par l'IA, comme le service de piste d'audit développé par Dylogy, pour garantir la conformité et la responsabilité.

Ensuite, les clients attendent plus d’accompagnement et de pédagogie. Il ne suffit pas de fournir l'outil ; il faut former les utilisateurs, démystifier l'IA, et expliquer comment bien interpréter ses résultats pour en tirer le meilleur parti.

Enfin, une vigilance redoublée sur les données est palpable. Les clients veulent des garanties solides sur la confidentialité de leurs informations, le respect des réglementations (RGPD, secret professionnel) et la gouvernance, ce qui pousse les éditeurs à être exemplaires en la matière.

« Nos clients B2B expriment des attentes très nettes. D’abord, un besoin de transparence et d’explicabilité : ils veulent comprendre sur quelles données et quels raisonnements l’IA s’appuie pour délivrer une recommandation, surtout dans un secteur comme le nôtre où chaque décision doit être justifiable. » explique Aurélien COULOUMY

5. Le SaaS de demain : un service hybride entre IA, logiciel et expertise humaine

La vision future du SaaS B2B n'est pas celle d'une automatisation totale, mais plutôt celle d'un service intégré qui combine intelligemment la technologie et l'expertise humaine.

L'avenir du SaaS n'est pas 100 % autonome, mais intègre au contraire davantage de services humains en complément des fonctionnalités IA. L'humain reste dans la boucle pour valider, affiner et exploiter les résultats les plus complexes, là où le jugement et l'expérience métier sont irremplaçables.

Un exemple concret est le "support as a service". Dans ce modèle, des experts métier accompagnent les utilisateurs directement au sein de la plateforme, par exemple pour les aider dans l’analyse des bases de connaissance légales ou dans l'appropriation et l'exploitation des graphes de sinistres générés par l'IA.

Le véritable avantage concurrentiel ne résidera donc plus seulement dans la supériorité technologique, mais dans la capacité à orchestrer une collaboration étroite entre le logiciel, l'IA et l'expertise humaine. C'est cette convergence qui permettra de délivrer un résultat sur-mesure à très haute valeur ajoutée.

Conclusion

Loin d'être un simple ajout technologique, l'IA agit comme un puissant catalyseur qui restructure le modèle SaaS B2B à tous les niveaux : de la proposition de valeur à la tarification, en passant par l'expérience utilisateur et la nature même du service.

Alors que l'IA transforme les outils en partenaires, la question n'est plus de savoir ce que nos logiciels peuvent faire, mais ce que nous pouvons accomplir avec eux. Êtes-vous prêts pour cette nouvelle collaboration ?

re you ready for this new kind of collaboration?