Imaginez qu'un analyste visionnaire au sein de votre organisation conçoive un agent d'IA faisant office d'assistant surpuissant pour les appels d'offres. Dès l'instant où la direction tente de le mettre à l'échelle pour l'équipe commerciale de 100 personnes, deux questions majeures se heurtent : qui est autorisé à l'interroger, et combien coûtera sa mise à l'échelle ?
La plupart des modèles de tarification de l'IA ont été conçus pour mesurer les machines, et non pour servir les personnes. Ils suivent les jetons, les appels d'API, les cycles de calcul : la mécanique de ce qui se passe sur un serveur quelque part. Chez Alteryx, nous adoptons une approche différente lorsqu'il s'agit de tarifer l'analytique pilotée par l'IA : qu'est-ce qui crée réellement de la valeur pour une entreprise, et comment fixer nos prix pour maximiser cette valeur pour nos clients ?
Commencez par déterminer qui peut l'utiliser
De nombreux déploiements d'IA s'arrêtent discrètement face à la question de l'accès. Une personne de la finance ou de l'IT finit par décider quelles équipes obtiennent un accès, quels cas d'usage « valent » la dépense, et qui doit attendre. C'est un endroit bien étrange où placer le goulet d'étranglement, sachant que tout l'intérêt de l'analytique pilotée par l'IA est de mettre les insights à la portée de plus de personnes, et non de moins.
Alteryx part de l'hypothèse inverse : l'analytique, les données et les agents d'IA doivent être accessibles au plus grand nombre possible de collaborateurs au sein d'une organisation. Le modèle commercial ne devrait pas être la raison pour laquelle une équipe est laissée de côté.
Laissez-nous nous soucier du modèle, pas vous
Il existe une version de la tarification de l'IA dans laquelle les clients paient concrètement pour l'efficacité — ou le gaspillage — de l'ingénierie sous-jacente. Exécutez un modèle coûteux pour une tâche simple, et c'est le client qui assume ce coût.
Nous pensons que c'est prendre les choses à l'envers. Alteryx utilise une logique métier gouvernée, des workflows réutilisables et une sélection de modèles en arrière-plan pour associer le bon outil à la bonne tâche. Les clients paient pour des résultats : l'insight, l'automatisation, le workflow finalisé.
En résumé : tirer le meilleur parti de chaque ressource de calcul d'IA est de notre ressort, et non une tâche que nos clients doivent auditer ou gérer eux-mêmes.
Un chiffre autour duquel planifier
Alors que les analystes qui créent des ressources analytiques dans Alteryx paient un tarif par poste, le groupe bien plus large d'utilisateurs au sein de l'organisation qui accèdent à ces ressources n'en paie pas. Pour ces utilisateurs, plutôt qu'une tarification par poste individuel, par requête ou par consommation de jetons, Alteryx ne facture pas ces utilisateurs pour obtenir des insights à partir des ressources de données préalablement créées.
Alteryx ne facture que si ces ensembles de données sont actualisés à l'aide d'un workflow automatisé. Cela signifie également que le prix qui vous est proposé ne varie pas selon le modèle qui a répondu à une question donnée, ou selon la puissance de calcul backend que cela a nécessité. Ce que vous payez est lié à la valeur apportée, et non à des décisions d'infrastructure prises là où vous ne pouvez pas les voir.
Rien qui apparaisse comme une surprise
Demandez à n'importe quelle équipe financière ce qu'elle apprécie le moins dans les logiciels basés sur l'utilisation, et « la facture imprévisible » arrive généralement en tête. L'approche par défaut d'Alteryx repose sur une capacité prépayée consommée au fil du temps : vous connaissez le montant avant le début du trimestre, et non après.
Cela ne tient que si les clients peuvent réellement voir leur utilisation en temps réel. La visibilité est donc intégrée : la capacité restante, son évolution et un temps avant épuisement des liquidités suffisant pour prendre une décision avant qu'une limite ne devienne un problème plutôt qu'après.
Un workflow que dix personnes utilisaient en janvier peut devenir essentiel pour deux cents personnes d'ici l'été. Alteryx est conçu pour signaler ce changement au plus tôt, tant au client qu'en interne, bien avant que la capacité contractuelle ne soit dépassée.
Lorsque cela se produit, la réponse ne consiste pas à couper les accès. Sauf en cas d'abus manifeste, les équipes continuent d'exécuter les charges de travail dont elles dépendent, tandis que les échanges s'orientent vers un dimensionnement adéquat de la souscription afin de correspondre à l'usage réel de l'entreprise. La croissance de l'utilisation devrait déclencher une discussion commerciale, et non une panne.
Le pari sous-jacent à tout cela
Rien de tout cela n'est le modèle de tarification le plus simple à mettre en place. Mesurer les jetons et répercuter directement les coûts est plus simple du point de vue de l'ingénierie. Alteryx a choisi la voie la plus difficile, car la plus facile crée de mauvaises incitations : elle pousse les clients à restreindre leur propre curiosité et transforme chaque interaction avec l'IA en une décision de coût.
La tarification basée sur la capacité fait le pari que l'IA gagne sa place au sein d'une entreprise en étant utilisée constamment, largement et sans friction, et non pas en étant mesurée si scrupuleusement que les utilisateurs apprennent à moins s'en servir.