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IA Agentique & Pricing

Multi-agents, AGaaS et la nouvelle économie du SaaS

Benoît Keirle6 min de lecture

Le logiciel ne se vend plus comme avant. Avec l'arrivée des systèmes multi-agents et de l'agentique, une nouvelle catégorie émerge : l'AGaaS, pour Agentic as a Service. Elle bouleverse non seulement ce que nous construisons, mais aussi la manière dont nous facturons la valeur. Le terme a été popularisé par Jensen Huang, PDG de NVIDIA, qui résume le basculement d'une formule restée célèbre : Every single SaaS company will become an AGaaS company — an agentic as a service company. (Jensen Huang, cité par Hobo [1])

De l'assistant à l'agent autonome

Un assistant IA répond à une question. Un agent, lui, poursuit un objectif : il planifie, exécute des actions, utilise des outils, corrige ses erreurs et boucle jusqu'au résultat. L'agentique, c'est ce passage du « répondre » au « faire ». Pour un workflow complexe comme la génération d'un planning conforme au droit du travail, un agent peut orchestrer plusieurs étapes là où un assistant se contentait de suggérer.

Pourquoi le multi-agent change la donne

Un agent unique généraliste atteint vite ses limites. Les architectures multi-agents répartissent le travail entre agents spécialisés qui collaborent :

  • Un orchestrateur qui décompose l'objectif et distribue les tâches
  • Des agents spécialisés (recherche, calcul, conformité, rédaction)
  • Un agent critique qui vérifie et challenge les résultats avant livraison

Cette division du travail reproduit l'organisation d'une équipe humaine performante. C'est exactement le pari que nous faisons chez Combo : un orchestrateur d'agents qui permet à nos clients d'utiliser le produit autrement et de gagner un temps considérable.

L'AGaaS : une nouvelle couche dans la pile logicielle

Chaque vague « as-a-service » (IaaS, PaaS, SaaS) a redistribué les cartes de la valeur. L'AGaaS ne fait pas exception. Comme le formule Gennaro Cuofano (The Business Engineer) : Every prior 'as-a-service' shift rewrote the industry's value hierarchy. Et il pointe ce qui rend cette vague singulière : It is commoditizing human execution — and that is a larger disruption than any that came before it, because human execution was the assumption underneath all previous layers. (Gennaro Cuofano, The Business Engineer [2])

Autrement dit : les couches précédentes automatisaient l'infrastructure et la distribution du logiciel ; l'AGaaS automatise le travail lui-même. C'est un changement de nature, pas seulement de degré.

L'AGaaS : vendre un résultat, pas un siège

L'Agentic as a Service ne vend pas un accès à un logiciel, mais l'accomplissement d'une tâche. La distinction tient en une phrase, telle que formulée par The Business Engineer : SaaS is charged for access to tools. AGaaS charges for the execution of outcomes. (The Business Engineer [2]) On ne paie plus pour l'outil, on paie pour le travail réalisé. Cette bascule a une conséquence majeure sur le pricing.

L'évolution du pricing SaaS, en quatre vagues

  • Par licence : un prix par poste installé. Le modèle historique.
  • Par siège (per seat) : le standard du SaaS cloud, indexé sur le nombre d'utilisateurs.
  • À l'usage (usage-based) : on paie ce que l'on consomme. Né avec le cloud et les API.
  • Au résultat (outcome-based) : on paie le ticket résolu, le planning généré, le lead qualifié. L'ère agentique.

Le pricing au siège vacille : si un agent fait le travail de cinq personnes, facturer par utilisateur devient absurde. La valeur se déplace vers le résultat produit.

Les trois modèles de pricing agentique

Les spécialistes du sujet, comme la plateforme Monetizely, distinguent trois grandes familles de tarification pour les agents [3] :

  • Token-based : on facture la consommation du modèle. Token-based pricing is the default 'AI native' model: you meter model usage and charge for consumption. Simple et aligné sur les coûts, mais au récit de valeur faible et peu prévisible.
  • Task-based : on facture la tâche accomplie. Task-based pricing moves away from raw infrastructure units and charges per completed workflow. Plus lisible pour le client (lead qualifié, ticket résolu), mais les frontières d'une « tâche » sont délicates à définir.
  • Outcome-based : on facture le résultat business. Outcome-based pricing charges for business results, not just work performed. Alignement maximal sur la valeur, mais défis d'attribution, d'accès à la donnée et de mesure.

Ce mouvement n'est pas qu'une vue d'analystes : Deloitte publie déjà des guides comptables sur la reconnaissance du revenu en outcome-based pricing pour les produits d'IA agentique, et AWS documente la « transformation économique » vers ce modèle [4][5]. Quand les cabinets comptables et les hyperscalers s'en emparent, le signal est clair.

Ce que cela implique pour les Product Leaders

La vraie question n'est plus « combien d'utilisateurs ? » mais « quelle valeur l'agent crée-t-il, et comment la capturer équitablement ? ». Les modèles hybrides s'imposeront : une base d'abonnement pour la prévisibilité, complétée par une part variable indexée sur les résultats. Trois garde-fous, de mon point de vue de Product Leader :

  • Mesurer avant de facturer : sans instrumentation fiable de la valeur délivrée, l'outcome-based crée des litiges.
  • Protéger sa marge : les coûts d'inférence sont variables ; le prix doit absorber cette volatilité.
  • Préserver la prévisibilité client : un acheteur a horreur d'une facture qu'il ne peut pas anticiper.

Ceux qui sauront aligner leur pricing sur la valeur réelle, sans pénaliser l'adoption, prendront une avance décisive. L'AGaaS n'est pas qu'une révolution technique : c'est une révolution de modèle économique.

Sources

  1. [1] Hobo, « What is AGaaS? Agentic as a Service Explained by Jensen Huang » — hobo-web.co.uk
  2. [2] Gennaro Cuofano, « From SaaS to AGaaS », The Business Engineer — businessengineer.ai
  3. [3] Monetizely, « Agentic AI Pricing Models: Token-, Task- and Outcome-Based » — getmonetizely.com
  4. [4] Deloitte, « Accounting for Outcome-Based Pricing in an Agentic AI Software Product » — dart.deloitte.com
  5. [5] AWS Prescriptive Guidance, « Economic transformation to outcome-based pricing for agentic AI systems » — docs.aws.amazon.com

Les passages entre guillemets sont des citations verbatim de leurs auteurs respectifs (en anglais d'origine) ; le reste de l'analyse est personnel.

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Agentic AI & Pricing

Multi-agents, AGaaS and the new SaaS economy

Benoît Keirle6 min read

Software no longer sells the way it used to. With the rise of multi-agent systems and agentics, a new category is emerging: AGaaS, for Agentic as a Service. It upends not only what we build, but also how we charge for value. The term was popularised by NVIDIA CEO Jensen Huang, who captures the shift in a now-famous line: Every single SaaS company will become an AGaaS company — an agentic as a service company. (Jensen Huang, quoted by Hobo [1])

From assistant to autonomous agent

An AI assistant answers a question. An agent pursues a goal: it plans, takes actions, uses tools, fixes its mistakes and loops until the result. Agentics is that shift from "answering" to "doing". For a complex workflow like generating a labour-law-compliant schedule, an agent can orchestrate several steps where an assistant could only suggest.

Why multi-agent changes the game

A single generalist agent quickly hits its limits. Multi-agent architectures split the work among specialised agents that collaborate:

  • An orchestrator that breaks down the goal and distributes tasks
  • Specialised agents (search, computation, compliance, writing)
  • A critic agent that checks and challenges results before delivery

This division of labour mirrors how a high-performing human team is organised. It's exactly the bet we're making at Combo: an agent orchestrator that lets our customers use the product differently and save considerable time.

AGaaS: a new layer in the software stack

Every "as-a-service" wave (IaaS, PaaS, SaaS) reshuffled the value deck. AGaaS is no exception. As Gennaro Cuofano (The Business Engineer) puts it: Every prior 'as-a-service' shift rewrote the industry's value hierarchy. And he points to what makes this wave singular: It is commoditizing human execution — and that is a larger disruption than any that came before it, because human execution was the assumption underneath all previous layers. (Gennaro Cuofano, The Business Engineer [2])

In other words: previous layers automated infrastructure and software distribution; AGaaS automates the work itself. It's a change in kind, not just in degree.

AGaaS: selling an outcome, not a seat

Agentic as a Service doesn't sell access to software, but the completion of a task. The distinction fits in one sentence, as framed by The Business Engineer: SaaS is charged for access to tools. AGaaS charges for the execution of outcomes. (The Business Engineer [2]) You no longer pay for the tool, you pay for the work done. This shift has a major consequence on pricing.

SaaS pricing evolution, in four waves

  • Per licence: a price per installed seat. The historical model.
  • Per seat: the cloud-SaaS standard, indexed on the number of users.
  • Usage-based: you pay for what you consume. Born with the cloud and APIs.
  • Outcome-based: you pay for the resolved ticket, the generated schedule, the qualified lead. The agentic era.

Per-seat pricing is wobbling: if an agent does the work of five people, charging per user becomes absurd. Value shifts toward the output produced.

The three agentic pricing models

Specialists such as the Monetizely platform distinguish three main pricing families for agents [3]:

  • Token-based : you charge model consumption. Token-based pricing is the default 'AI native' model: you meter model usage and charge for consumption. Simple and cost-aligned, but a weak value narrative and unpredictable.
  • Task-based : you charge the completed task. Task-based pricing moves away from raw infrastructure units and charges per completed workflow. Clearer for the customer (qualified lead, resolved ticket), but task boundaries are tricky to define.
  • Outcome-based : you charge the business result. Outcome-based pricing charges for business results, not just work performed. Maximum value alignment, but attribution, data-access and measurement challenges.

This isn't just an analyst view: Deloitte already publishes accounting guidance on revenue recognition for outcome-based pricing in agentic AI products, and AWS documents the "economic transformation" toward this model [4][5]. When accounting firms and hyperscalers pick it up, the signal is clear.

What it means for Product Leaders

The real question is no longer "how many users?" but "what value does the agent create, and how do we capture it fairly?". Hybrid models will prevail: a subscription base for predictability, complemented by a variable share indexed on outcomes. Three guardrails, from my Product Leader's standpoint:

  • Measure before you bill: without reliable instrumentation of delivered value, outcome-based pricing creates disputes.
  • Protect your margin: inference costs are variable; the price must absorb that volatility.
  • Preserve customer predictability: buyers hate a bill they can't anticipate.

Those who align their pricing with real value, without penalising adoption, will take a decisive lead. AGaaS isn't just a technical revolution: it's a business-model revolution.

Sources

  1. [1] Hobo, "What is AGaaS? Agentic as a Service Explained by Jensen Huang" — hobo-web.co.uk
  2. [2] Gennaro Cuofano, "From SaaS to AGaaS", The Business Engineer — businessengineer.ai
  3. [3] Monetizely, "Agentic AI Pricing Models: Token-, Task- and Outcome-Based" — getmonetizely.com
  4. [4] Deloitte, "Accounting for Outcome-Based Pricing in an Agentic AI Software Product" — dart.deloitte.com
  5. [5] AWS Prescriptive Guidance, "Economic transformation to outcome-based pricing for agentic AI systems" — docs.aws.amazon.com

Quoted passages are verbatim citations from their respective authors (in the original English); the rest of the analysis is the author's own.