Une pression structurelle sur les marges apparaît, car les éditeurs d’IA facturent les prestataires informatiques sur la base de l’activité des agents, tandis que les clients ne paient que pour les tickets effectivement résolus. Des entreprises comme ConnectWise et Super IT facturent selon le volume des tentatives automatisées, ce qui crée un décalage financier puisque les contrats clients rémunèrent uniquement les tickets clos.
ConnectWise a lancé un agent RMM pour automatiser les diagnostics et la gestion des tickets. Selon la société, un partenaire a vu 99 % de plus de 7 000 tickets évalués en 30 jours, mais ces chiffres mesurent l’activité, pas la résolution finale. L’analyse de Shield Technology Partners avec sa plate-forme Forge a révélé que de meilleurs taux de réussite de modèles avancés comme GPT-6 augmentent le coût par ticket et que le temps humain de correction après erreurs d’agents est souvent omis.
D’autres faits confirment la tendance. Les plans de Super IT en Amérique du Nord facturent selon le niveau d’activité des agents, et une enquête Cloudera indique que seuls 27 % des entreprises mesurent précisément leurs dépenses IA, contre 23 % qui trouvent la valeur positive. Les éditeurs privilégient les métriques d’activité et de récurrence, non la livraison effective de résolution, reportant sur les prestataires informatiques le poids financier des tickets ouverts.
La conséquence opérationnelle : les prestataires doivent suivre le coût réel par ticket résolu—y compris les tentatives échouées et la vérification humaine—afin d’ajuster leurs modèles tarifaires et leur rentabilité. Ignorer ces coûts cachés peut éroder les marges et donner une vision faussée de l’automatisation. Une gouvernance efficace impose de revoir régulièrement les prix et processus en fonction des coûts réels liés à l’IA.