L’intelligence artificielle n’est plus seulement une curiosité technologique. Aujourd’hui, elle s’intègre de plus en plus dans notre quotidien, influençant la façon dont nous travaillons, apprenons, et interagissons avec les entreprises. Cependant, l’adoption et la perception de ces technologies, en particulier des outils d’IA générative, varient fortement selon les groupes d’âge et les pays. La récente étude « AI Monetization Strategies: What Consumers Want and How to Deliver » commanditée par Zuora et réalisée par Harris Poll présente des éclairages intéressants sur les tendances d’adoption, les préférences de paiement, ainsi que sur les meilleures stratégies de monétisation pour ces nouveaux outils.
Les chiffres montrent que nous ne sommes qu’au début de la courbe d’adoption des services d’IA, avec des différences notables entre générations. Aux États-Unis, par exemple, 50 % des membres de la Génération Z (née entre 1997 et 2012) utilisent déjà des services d’IA générative, contre seulement 9 % des baby-boomers. L’intérêt existe néanmoins, avec 27 % des répondants indiquant qu’ils aimeraient essayer ces technologies. En France et au Royaume-Uni, les taux d’adoption sont similaires, autour de 27 %, tandis que le Japon affiche un retard notable avec seulement 15 % d’adoptants. Ce chiffre est cohérent avec d’autres études montrant une réticence plus forte
à l’adoption de l’IA au Japon.
L’étude montre que la monétisation des services d’IA est encore loin de suivre le rythme de l’innovation technologique. L’une des principales barrières est la difficulté à aligner la valeur perçue des services avec les modèles de paiement proposés. Ainsi, une majorité de consommateurs américains (70 %) ne sont pas prêts à payer un supplément pour des fonctionnalités IA intégrées. Toutefois, les jeunes générations, notamment la Génération Z, se montrent plus ouvertes à dépenser pour ces fonctionnalités : 54 % des Gen Z en France et au Royaume-Uni se disent prêts à payer plus pour bénéficier des apports de l’IA.
Des modèles à repenser pour maximiser l’adoption
Pour accroître l’adoption de l’IA, l’étude préconise de s’inspirer des modèles déjà gagnants dans d’autres secteurs. Par exemple, des entreprises comme Zoom ont su baisser les barrières à l’entrée, en introduisant des essais gratuits et des modèles freemium qui permettent aux utilisateurs d’explorer la valeur ajoutée sans engagement financier initial. Cette stratégie pourrait être également appliquée à l’IA pour attirer plus de consommateurs, en particulier ceux qui restent à l’écart, comme les baby-boomers.L’étude met également en avant une forte préférence pour les modèles de tarification basés sur l’usage. Plus de la moitié des consommateurs américains (53 %) souhaitent que les services d’IA soient facturés en fonction de leur usage effectif, contre seulement 29 % qui préfèrent un abonnement annuel. Cette préférence se vérifie également à l’international, notamment au Japon, où 64 % des consommateurs préfèrent payer en fonction de leur utilisation. Ces modèles basés sur l’usage permettent de mieux aligner la valeur perçue sur le prix payé, et donc de renforcer la satisfaction client.
Une autre tendance importante concerne l’intérêt pour des modèles de tarification basés sur les résultats. Ce type de modèle, encore rare (utilisé par seulement 6 % des offres GenAI, selon Zuora), consiste à facturer l’utilisateur en fonction des résultats concrets obtenus grâce au service. Par exemple, une IA qui aide un utilisateur à résoudre un problème ou à accomplir une tâche précise. Ces modèles pourraient connaître une adoption plus large dans les années à venir, étant donné l’intérêt croissant des jeunes consommateurs pour ce type de métrique.
Recommandations pour les entreprises
Pour maximiser l’adoption des services d’IA et en assurer une monétisation efficace, les rédacteurs de l’étude conseillent aux entreprises de commencer par réduire les frictions à l’entrée. Proposer des essais gratuits, des « freemiums » ou des modèles de tarification basés sur l’usage permettra aux utilisateurs de tester sans risque les avantages de l’IA.De plus, adopter des modèles hybrides qui combinent tarification à l’usage et abonnements récurrents pourrait optimiser la captation de valeur tout en réduisant le taux d’attrition.
