La startup londonienne Paid lève 21,6 millions de dollars pour résoudre la manière dont les entreprises facturent les agents d'IA qui remplacent les travailleurs

La Nouvelle Économie du Travail Numérique : Les Agents IA Bouleversent l'Ancien Modèle de Facturation des Logiciels

Une levée de fonds de 21,6 millions de dollars par une startup londonienne annonce la fin de la tarification par poste – et l'essor de la facturation basée sur les résultats pour l'IA autonome.

LONDRES — Dans les années 1990, les entreprises de logiciels ont eu une idée simple : facturer les clients par « poste » d'employé. Plus il y avait de travailleurs, plus la valeur perçue était élevée, et la facturation par poste semblait donc équitable. Trois décennies plus tard, cette logique bien huilée s'effondre. Pourquoi ? Parce que les agents IA ne se contentent pas d'aider les employés, ils les remplacent.

Paid, une startup basée à Londres, pense avoir la solution. Lundi, l'entreprise a révélé avoir bouclé un tour de financement d'amorçage de 21,6 millions de dollars, mené par Lightspeed Venture Partners, portant son financement total à 33,3 millions de dollars. La mission de Paid est ambitieuse : construire l'infrastructure financière d'un monde où les agents logiciels, et non les humains, effectuent l'essentiel du travail.

« L'ancien modèle par poste n'a plus de sens lorsque le logiciel supprime purement et simplement les postes », a déclaré Manny Medina, fondateur et PDG de Paid.

Et le moment ne pourrait être plus opportun. D'ici 2030, les agents IA autonomes pourraient injecter près de 20 000 milliards de dollars dans l'économie mondiale. Pourtant, les systèmes de facturation sur lesquels s'appuient les entreprises aujourd'hui ont été conçus pour un monde où les logiciels rendaient les humains plus rapides, et non redondants.

Quand les Postes Disparaissent, les Revenus Suivent

Pour les éditeurs de logiciels, le problème est brutal et évident. Imaginez une plateforme de service client facturant 50 dollars par agent humain et par mois. Si des agents IA prennent le relais, cette même entreprise facture soudainement beaucoup moins, même si son logiciel fournit de meilleurs résultats. Les clients y gagnent en efficacité, mais les fournisseurs sont pénalisés pour être trop efficaces.

Les premiers utilisateurs de Paid testent des solutions à ce paradoxe. Le fournisseur de logiciels industriels IFS, qui a acquis la startup IA TheLoops, utilise le système de Paid pour déployer des solutions basées sur des agents dans la fabrication et la gestion d'actifs. Artisan, une startup vendant des « employés IA » pour le développement des ventes, lie désormais ses frais directement à des résultats comme le nombre de réunions planifiées, plutôt qu'au nombre de licences vendues.

Bien sûr, la tarification basée sur les résultats engendre ses propres difficultés. Qu'est-ce qui compte exactement comme un « ticket résolu » ou un « lead qualifié » ? Sans définitions claires et fiables, les litiges entre fournisseurs et clients sont inévitablement. Les entreprises qui parviendront à vérifier équitablement les résultats se distingueront de celles qui proposent des tableaux de bord tape-à-l'œil sans véritable substance.

La Nouvelle Infrastructure Sous-jacente aux Agents

Paid ne se contente pas de bricoler la facturation, l'entreprise tente de la redéfinir. Sa plateforme offre cinq outils clés absents des systèmes hérités :

Des portails de ROI prouvant la valeur client
Des options de tarification flexibles, telles que le partage de revenus et les frais de succès
Des modèles de facturation hybrides combinant abonnement et frais basés sur les résultats
Le suivi en temps réel des coûts des agents IA
Des analyses axées sur l'IA pour la prévision et la planification de scénarios

Elle est loin d'être seule dans la course. Skope, soutenue par YC, se présente comme « le système de facturation des produits IA ». Nevermined se concentre sur les règlements en temps réel pour le travail de l'IA. Orb positionne sa plateforme comme le « design de revenus pour l'ère de l'IA ».

L'écosystème plus large évolue également. Google a proposé un protocole de paiement pour agents (Agent Payments Protocol) pour régir les transactions entre systèmes autonomes. Des groupes universitaires ont présenté des cadres comme PACT, qui aborde la qualité et la responsabilité des services d'IA. Et le protocole Coral imagine une coordination décentralisée entre les agents eux-mêmes.

Le Continuum Poste-Utilisation-Résultat

Malgré tout le battage médiatique autour de la facturation basée sur les résultats, la plupart des entreprises en 2025 la combinent avec des modèles traditionnels. Les données d'Orb suggèrent que la facturation purement basée sur les résultats est encore rare, tandis que les configurations hybrides – mélangeant abonnements et frais liés aux résultats – dominent.

Cela a du sens. Les équipes financières recherchent la prévisibilité, elles préfèrent donc des revenus d'abonnement stables avec des primes de performance ajoutées. Les entreprises de services évoluent également dans cette direction. Globant, par exemple, est récemment passée de la facturation horaire à des modèles de « Pods IA » qui combinent une capacité réservée avec des frais basés sur la consommation.

Le défi technique consiste à prouver les résultats sans échappatoires. Si un fournisseur revendique un « lead qualifié », le CRM (par exemple, Salesforce) doit le confirmer. Si un « ticket résolu » est enregistré, des plateformes comme Zendesk ou ServiceNow – et même les scores de satisfaction client – doivent le valider. Sans ces garde-fous, les systèmes de facturation sont trop faciles à manipuler.

Et puis il y a la comptabilité. Les frais basés sur les résultats compliquent la reconnaissance des revenus, un domaine déjà chargé de nuances réglementaires. Si Paid ne peut pas fournir des données fiables aux PGI (ERP) et aux systèmes financiers comme NetSuite, l'adoption stagnéra, quelle que soit la sophistication de la technologie.

Où Résident les Vrais Risques

La tarification n'est pas le seul obstacle. L'attribution en est un autre. Lorsque plusieurs agents IA collaborent sur une tâche, qui est crédité de la valeur créée ? Suivre ces contributions dans des environnements d'entreprise où les outils de différents fournisseurs se chevauchent est loin d'être simple.

La responsabilité complique encore les choses. Si un agent IA commet une erreur coûteuse, qui est responsable – le fournisseur, le client, ou les deux ? Des industries comme la fabrication et la chaîne d'approvisionnement exigent une gouvernance stricte, avec des points de contrôle humains, des pistes d'audit et une responsabilité claire intégrée au système.

Paid a choisi de cibler les directeurs financiers (DAF) et les responsables des opérations de revenus, et non les ingénieurs. Cette orientation façonne son approche : moins axée sur la magie technologique, davantage sur le contrôle des marges et la préparation à l'audit. Les concurrents venant d'autres horizons – par exemple, les outils d'observabilité qui se réorientent vers la facturation – rencontrent des difficultés à convaincre les dirigeants financiers qu'ils sont des partenaires fiables.

Ce qu'il Faut Suivre

Comment saurons-nous si l'infrastructure basée sur les résultats prend réellement son essor ? Quelques signes se distinguent :

Des manuels sectoriels : Des catalogues de résultats prédéfinis – par exemple pour le service client, les ventes ou la fabrication – qui réduisent les frictions.
Des services de vérification : Des tiers neutres utilisant la cryptographie pour confirmer si les résultats ont réellement été atteints.
L'adoption par les entreprises de services : Les cabinets de conseil modifiant leurs propres modèles de facturation sous la pression des clients pourraient être le signal le plus fort à ce jour.
Des protocoles standardisés : Des cadres à l'échelle de l'industrie, comme le protocole de paiement de Google ou le Model Context Protocol, qui permettent aux agents d'effectuer des transactions de manière transparente.

L'Angle de l'Investisseur

Pour les investisseurs, les gagnants dans ce domaine seront les entreprises capables de prouver l'intégrité des résultats tout en s'intégrant parfaitement aux systèmes financiers des entreprises. Une intégration approfondie aux PGI (ERP), des mécanismes anti-fraude robustes et une flexibilité de facturation hybride seront tous essentiels.

L'expertise sectorielle pourrait également être le fossé concurrentiel. Un système de facturation universel est trop vague. Mais les fournisseurs qui adaptent leurs modèles à la santé, à la fabrication ou à la finance pourraient établir des avantages défendables tôt.

Une consolidation semble également probable, à mesure que les fournisseurs d'observabilité et de facturation fusionnent pour relier les points entre la trace système et la facture. La première suite logicielle majeure à lancer la tarification basée sur les résultats comme fonctionnalité phare marquerait un tournant décisif. À l'inverse, si les premiers utilisateurs rencontrent des difficultés avec les litiges ou les échecs de vérification, le marché pourrait se replier vers des modèles plus sûrs, basés sur l'utilisation.

Dans l'ensemble, l'infrastructure de facturation des agents IA ressemble à la stratégie classique des « pioches et pelles » dans une ruée vers l'or. La demande est claire, mais les risques d'exécution – de la complexité technique à l'incertitude réglementaire – sont extrêmement élevés.

Avertissement : Cet article reflète les données et tendances actuelles du marché. Il ne constitue pas un conseil financier. Les lecteurs sont invités à consulter des professionnels agréés avant de prendre des décisions d'investissement. Les conditions du marché peuvent évoluer rapidement.