« ChatGPT constitue un cas d’école de la monétisation de la technologie »

Fin juillet, Elon Musk a enregistré un revers avec la baisse de 50 % des investissements des annonceurs sur Twitter [aujourd’hui appelé X]. C’est sans doute pour anticiper cette chute que, dès son arrivée, [à l’automne 2022], l’un des chantiers ouverts par l’entrepreneur a été celui de la monétisation de la plate-forme. Très vite, le fondateur de Tesla avait, en effet, décidé de créer un nouveau service, Twitter Blue. Une certification moyennant un abonnement de 10 euros par mois. Une façon d’enjamber l’émiettement à venir du marché de la publicité en ligne. Malheureusement pour lui, cette stratégie peine, pour le moment, à donner des résultats. Selon le chercheur Travis Brown, à peine plus de 60 000 personnes ont accepté de mettre la main à la poche pour obtenir ou conserver la certification de leur compte.

Au-delà du cas de Twitter, cette actualité éclaire les enjeux de monétisation des acteurs de la tech. Un défi relevé de façon si originale par OpenAI qu’elle constitue un cas d’école. Initialement, la monétisation était un des angles morts d’OpenAI. Mais, devant le fulgurant succès de ChatGPT – l’IA a mis seulement deux mois pour franchir le cap des 100 millions d’utilisateurs, contre deux ans et demi pour Instagram et neuf mois pour TikTok –, Sam Altman et ses équipes ont réagi promptement : au lieu de déterminer un prix à l’aveugle, ils ont agi de façon inédite.

ChatGPT offre un éventail d’usages quasi illimité. Par conséquent, la valeur perçue de ces usages varie d’un utilisateur à un autre. Les équipes d’OpenAI ont donc décidé de s’adresser directement aux utilisateurs pour fixer le prix. Est-ce risqué ? Pas nécessairement.

Depuis plusieurs décennies, des expériences de type pay what you want (« payez ce que vous voulez ») ont été menées à travers le monde : des commerçants ou des sites touristiques ont laissé les clients fixer eux-mêmes le prix des repas. Dans la majorité des cas, les montants estimés par les clients étaient supérieurs aux prix réels… OpenAI a donc opté pour une méthodologie directe combinée à un modèle économique garantissant une récurrence de revenus.

Quatre courbes et un quadrilatère

Le price sensitivity meter est une technique scientifique qui permet de déterminer les préférences des consommateurs en matière de prix. Introduite en 1976 par l’économiste néerlandais Peter van Westendorp, elle repose sur quatre questions très simples permettant de déterminer le prix d’un produit donné : à quel prix ce produit (ou service) vous paraîtrait-il trop cher pour l’acheter ? A quel prix ce produit (ou service) vous paraîtrait-il cher, mais auquel vous seriez quand même susceptible de l’acheter ? A quel prix ce produit (ou service) vous paraîtrait-il trop bon marché pour l’acheter, car vous douteriez de sa qualité ? A quel prix ce produit (ou service) vous paraîtrait-il être une bonne affaire ?

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