Le 18 décembre 2025 restera gravé comme une date charnière. Ce jour-là, à Pékin, une entreprise cotée en bourse annonçait un virage stratégique que la plupart des observateurs occidentaux ont superbement ignoré. Bairong Inc. ne vendait plus de logiciels. Elle commercialisait désormais des travailleurs IA entreprise, rémunérés à la performance. Le modèle s’appelle Results-as-a-Service. Et il pourrait bien redistribuer les cartes de l’industrie technologique mondiale.
Pendant plus de vingt ans, nous avons acheté des logiciels comme on achète des outils. Licences perpétuelles, puis abonnements mensuels. Le SaaS a dévoré le monde, comme l’avait prédit Marc Andreessen. Pourtant, une fissure s’élargit aujourd’hui dans ce modèle économique. Les entreprises ne veulent plus payer pour accéder à des fonctionnalités. Elles veulent payer pour des résultats obtenus.
L’émergence d’un nouveau paradigme économique
Bairong et le signal chinois ignoré par l’Occident
Bairong Inc. n’est pas une startup obscure. Cotée à la Bourse de Hong Kong sous le ticker 6608, cette entreprise chinoise détient plus de 461 brevets logiciels et droits de propriété intellectuelle. Son fondateur et PDG, Shaofeng Zhang, a formulé l’évolution avec une clarté désarmante lors du lancement de sa nouvelle stratégie. Selon PR Newswire, il a déclaré que la prochaine frontière de l’IA d’entreprise ne consistait pas à parler davantage ou à offrir plus de fonctionnalités, mais à accomplir des tâches et à délivrer des résultats tangibles.
Cette déclaration marque une rupture philosophique. Pendant des décennies, les éditeurs logiciels ont vendu des promesses. Des interfaces élégantes. Des capacités théoriques. Des roadmaps ambitieuses. Le client, lui, portait le risque de l’implémentation. Aujourd’hui, Bairong propose l’inverse. Si l’agent IA ne performe pas, la facture diminue. S’il excelle, sa rémunération augmente.
Dès lors, nous assistons à une métamorphose sémantique révélatrice. Le vocabulaire du logiciel cède la place à celui du travail. On ne parle plus de licences mais de compensation. Plus de fonctionnalités mais de productivité. Plus de sièges mais de postes occupés par des travailleurs IA entreprise.
Du logiciel à la main-d’œuvre numérique
Cette transition soulève une question fondamentale. Qu’achète réellement une entreprise lorsqu’elle souscrit un abonnement logiciel ? Pendant longtemps, la réponse semblait évidente. Un accès. Une permission d’utiliser. Néanmoins, l’essor des agents IA brouille cette frontière conceptuelle.
Un agent capable de traiter des réclamations clients sans intervention humaine n’est plus un simple outil. C’est un collaborateur digital. Il possède des indicateurs de performance. Des objectifs chiffrés. Des résultats mesurables. En conséquence, le contrat qui le lie à l’entreprise ressemble davantage à un contrat de travail qu’à une licence logicielle.
Bain & Company anticipe cette mutation depuis plusieurs mois. Leurs analystes affirment que si un agent remplace une tâche humaine, les clients s’attendront logiquement à payer sur la base des résultats obtenus plutôt que des connexions enregistrées. Cette observation simple recèle une charge disruptive considérable.
L’économie du logiciel se transforme progressivement en économie du travail digital. Les travailleurs IA entreprise ne constituent plus une métaphore marketing. Ils deviennent une réalité contractuelle et comptable.
Anatomie du modèle Results-as-a-Service
L’inversion du risque économique
Le modèle SaaS traditionnel repose sur une asymétrie fondamentale. Le client paie d’avance. Il assume le risque d’adoption. Si l’outil ne délivre pas les bénéfices escomptés, la perte lui incombe. Le fournisseur, quant à lui, encaisse ses revenus récurrents indépendamment de la valeur effectivement créée.
Le Results-as-a-Service inverse cette équation. Désormais, c’est le fournisseur qui porte le risque d’exécution. Chaque agent IA embarque des objectifs quantifiés. Des KPI contractuels. Des seuils de performance. La rémunération fluctue en fonction des résultats obtenus.
EY analyse les implications comptables de cette transition. Leurs experts soulignent que dans un modèle basé sur les résultats, le client ne paie que pour les interactions où l’intelligence artificielle délivre le service avec succès, sans intervention humaine. Cette distinction transforme radicalement la reconnaissance des revenus pour les éditeurs logiciels.
Toutefois, cette inversion ne profite pas qu’aux clients. Les fournisseurs capables de démontrer une performance constante gagnent un avantage compétitif majeur. Leur tarification devient un argument de vente. Payer uniquement pour des résultats élimine l’objection budgétaire classique liée à l’incertitude du retour sur investissement.
Results Cloud : un système RH pour machines
Bairong a matérialisé cette vision à travers une plateforme baptisée Results Cloud. Son architecture repose sur trois couches distinctes. Baiji constitue l’infrastructure IA fondamentale. CybotStar fonctionne comme un système d’exploitation pour agents. Baihui représente une marketplace où les entreprises recrutent leurs collaborateurs digitaux.
Cette architecture évoque explicitement un système de gestion des ressources humaines. Les agents disposent de fiches de poste. De descriptions de fonction. D’indicateurs de performance individuels. L’analogie avec le monde du travail devient alors troublante de précision.
Comme le rapporte Morningstar, Bairong propose désormais un modèle mesurable centré sur trois métriques principales. Le ratio agents IA sur employés humains. Le taux de réingénierie des processus. La maturité de la collaboration homme-machine.
Ces indicateurs transforment la relation client-fournisseur en partenariat de performance. L’entreprise cliente ne gère plus un portefeuille d’abonnements logiciels. Elle supervise une équipe hybride où cohabitent collaborateurs humains et travailleurs IA entreprise.
Les domaines déjà transformés par les travailleurs IA
Ventes et service client automatisés
Les premières applications du modèle RaaS concernent les fonctions à fort volume transactionnel. Le service client représente le terrain d’expérimentation privilégié. Chaque interaction possède un résultat binaire mesurable. Le problème est-il résolu ? La réclamation est-elle traitée ? Le client est-il satisfait ?
Zendesk a d’ailleurs anticipé cette évolution en proposant une tarification à 1,50 dollar par interaction résolue avec succès. Intercom facture son agent Fin à 99 centimes par résolution. Ces pionniers valident la viabilité économique du modèle. En effet, lorsque le résultat devient l’unité de facturation, l’alignement d’intérêts entre client et fournisseur se renforce naturellement.
Bairong déploie actuellement ses agents vocaux auprès d’un constructeur automobile chinois de véhicules électriques. L’objectif consiste à réactiver des millions d’utilisateurs dormants. La rémunération des agents dépend directement des taux de connexion et des conversions obtenues.
Cette approche élimine les débats stériles sur l’adoption des outils. Si l’agent génère des résultats, il justifie sa présence. Dans le cas contraire, son coût s’ajuste automatiquement.
Recrutement : de 30 jours à 48 heures
Le recrutement illustre de manière spectaculaire le potentiel des travailleurs IA entreprise. Traditionnellement, un cycle d’embauche s’étend sur plusieurs semaines. Tri des candidatures. Présélection téléphonique. Entretiens multiples. Vérifications de références. Chaque étape génère des délais et des coûts administratifs.
Les agents IA de Bairong compressent ce cycle de trente jours à quarante-huit heures. La réduction paraît irréaliste. Elle s’explique pourtant par l’automatisation des tâches séquentielles chronophages. Analyse sémantique des CV. Scoring automatisé des candidats. Planification intelligente des entretiens. Synthèse des évaluations.
Par ailleurs, la qualité du recrutement ne se sacrifie pas sur l’autel de la vitesse. Au contraire, l’élimination des biais cognitifs humains et l’analyse systématique de tous les candidats améliorent souvent la pertinence des sélections.
Cette transformation bouleverse également les modèles économiques des cabinets de recrutement traditionnels. Facturer un pourcentage du salaire annuel devient difficile à justifier lorsqu’un agent accomplit la même mission pour une fraction du coût.
Juridique et fiscal : 90% du travail répétitif absorbé
Le secteur juridique représente un bastion inattendu pour les travailleurs IA entreprise. La complexité apparente du droit masque une réalité moins noble. Une proportion considérable du travail juridique quotidien consiste en tâches répétitives. Revue documentaire. Vérification de conformité. Recherche jurisprudentielle. Rédaction de clauses standards.
Bairong estime que ses agents absorbent désormais 90% du travail à haute fréquence dans les fonctions juridiques et fiscales. Ce chiffre mérite une nuance importante. Il concerne les tâches répétitives et structurées, non les analyses stratégiques complexes ou les négociations délicates.
Néanmoins, cette proportion représente un volume colossal d’heures facturables qui échappent progressivement aux cabinets traditionnels. Les départements juridiques internes trouvent dans ces agents une alternative économique aux consultants externes pour les missions standardisées.
La transformation révèle une vérité inconfortable. De nombreuses professions intellectuelles consacrent l’essentiel de leur temps à des activités automatisables. Les travailleurs IA entreprise ne remplacent pas les experts. Ils libèrent leur temps pour les tâches véritablement stratégiques.
La disruption annoncée du modèle SaaS traditionnel
Quand les sièges deviennent obsolètes
Le siège utilisateur constitue l’unité de mesure fondamentale du SaaS. Chaque employé représente un revenu potentiel. Plus l’entreprise grandit, plus l’éditeur facture. Ce modèle a généré des valorisations astronomiques et des revenus récurrents prévisibles.
Pourtant, IDC prédit que d’ici 2028, la tarification pure au siège sera obsolète. Leurs analystes anticipent que 70% des éditeurs logiciels restructureront leurs stratégies tarifaires autour de nouvelles métriques. Consommation. Résultats. Capacité organisationnelle.
Cette prédiction reflète une réalité émergente. Si un agent IA accomplit le travail de cinq employés, pourquoi payer cinq licences ? La question paraît triviale. Ses implications pour les éditeurs SaaS sont existentielles.
D’ailleurs, SaaStr rapporte que leur propre organisation a déjà réduit ses abonnements logiciels. Avec douze agents IA en production, ils emploient moins d’humains. Mécaniquement, leurs besoins en sièges logiciels diminuent.
Cette dynamique crée un paradoxe cruel pour les éditeurs. Plus leurs outils intègrent des capacités IA performantes, plus ils réduisent le nombre d’utilisateurs humains nécessaires. Autrement dit, leur innovation cannibale leur propre modèle économique.
Les géants logiciels face au dilemme existentiel
Les grands éditeurs perçoivent cette menace. Leurs réponses varient entre adaptation et résistance. Salesforce propose désormais des remises allant jusqu’à 90% pour certains clients gouvernementaux. Microsoft introduit des suppléments tarifaires pour les facturations mensuelles. Google intègre des capacités IA dans ses offres et augmente ses prix en conséquence.
Ces manœuvres trahissent une inquiétude profonde. L’augmentation agressive des prix observée en 2025 ressemble au comportement d’une industrie consciente que son modèle traditionnel vacille. Maximiser les revenus actuels avant l’inévitable restructuration.
Certains acteurs tentent une approche hybride. Facturer les utilisateurs humains au siège. Facturer les agents IA au résultat. Cette cohabitation permet une transition progressive. Elle génère cependant une complexité tarifaire qui désavantage les éditeurs face aux pure players du RaaS.
En réalité, la question n’est plus de savoir si le modèle SaaS évoluera. Elle concerne le rythme et l’ampleur de cette transformation. Les entreprises qui comprennent cette mutation positionnent aujourd’hui leur stratégie d’approvisionnement technologique.
Pourquoi la Chine mène cette révolution
L’approche pragmatique contre l’obsession des modèles frontières
L’émergence du RaaS depuis la Chine n’est pas accidentelle. Elle reflète une philosophie technologique distincte de l’approche occidentale. Tandis que les laboratoires américains se concentrent sur les modèles de langage les plus puissants, leurs homologues chinois privilégient le déploiement pratique.
Morgan Stanley analyse cette divergence stratégique. Leurs experts observent que la Chine se préoccupe moins de construire les capacités IA les plus puissantes et davantage de commercialiser l’IA rapidement. Le pays a adopté l’IA open-source pendant que les États-Unis semblent évoluer vers des systèmes fermés et étroitement contrôlés.
Cette orientation génère des résultats tangibles. Le marché chinois de l’IA pourrait atteindre 1 400 milliards de dollars d’ici 2030. Les investissements IA chinois pourraient générer un retour sur capital investi de 52% à cet horizon.
Par ailleurs, la part de marché des modèles open-source chinois a explosé. De 1,2% fin 2024 à près de 30% en 2025. Cette progression fulgurante témoigne d’une adoption massive par les développeurs mondiaux.
DeepSeek et l’efficacité comme doctrine
L’exemple de DeepSeek incarne cette philosophie chinoise. En janvier 2025, cette startup a stupéfié l’industrie. Son modèle R1 atteignait des performances comparables à GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet. Le coût de développement ? 5,6 millions de dollars. Une fraction des investissements consentis par les géants américains.
DeepSeek a démontré que les ressources massives ne constituaient pas une condition nécessaire à l’excellence. L’efficacité algorithmique et l’optimisation méthodique produisent des résultats équivalents à moindre coût.
Cette leçon imprègne l’ensemble de l’écosystème IA chinois. L’objectif ne consiste plus à impressionner les benchmarks académiques. Il vise à résoudre des problèmes concrets pour des entreprises réelles. Et le modèle RaaS représente l’aboutissement commercial de cette philosophie.
Comme le souligne RAND Corporation, la Chine applique une approche de déploiement prioritaire. Implémenter d’abord, optimiser ensuite. Cette méthodologie accélère l’apprentissage par l’usage réel et génère des avantages compétitifs durables.
Préparer votre entreprise à l’ère des travailleurs IA
Identifier les processus candidats
La transition vers les travailleurs IA entreprise ne s’improvise pas. Elle requiert une analyse méthodique des processus organisationnels. Quelles tâches possèdent des résultats clairement mesurables ? Où le volume justifie-t-il l’automatisation ? Quels départements accepteraient une facturation à la performance ?
Certains critères facilitent l’identification des candidats prioritaires. Les processus à haute fréquence et faible variabilité constituent des cibles évidentes. Le service client, le traitement des factures, la qualification des leads répondent à ces caractéristiques.
En revanche, les activités requérant un jugement contextuel nuancé ou des relations interpersonnelles complexes demeurent pour l’instant hors de portée. La stratégie d’entreprise, les négociations commerciales sensibles, le management d’équipes conservent leur dimension irréductiblement humaine.
L’enjeu consiste à cartographier objectivement votre organisation. Distinguer ce que vous croyez unique de ce qui l’est véritablement. De nombreuses tâches perçues comme complexes s’avèrent en réalité structurées et répétitives lorsqu’on les analyse froidement.
Repenser les indicateurs de performance
L’adoption des travailleurs IA entreprise impose une refonte des tableaux de bord. Les métriques traditionnelles deviennent partiellement obsolètes. Mesurer la productivité d’une équipe hybride homme-machine requiert de nouveaux référentiels.
Le ratio agents IA sur employés humains devient un indicateur pertinent. Non pour minimiser l’effectif humain, mais pour optimiser l’allocation des compétences. Les humains sur les tâches à forte valeur cognitive. Les agents sur les opérations standardisées.
De même, le coût par résultat remplace progressivement le coût par siège. Cette métrique aligne parfaitement les dépenses technologiques avec la valeur créée. Elle élimine les débats sur l’adoption ou l’utilisation effective des outils.
Enfin, la vélocité des processus constitue un indicateur différenciant. Un cycle de recrutement de 48 heures contre 30 jours génère un avantage compétitif mesurable. La capacité à répondre aux clients en quelques secondes transforme l’expérience perçue.
Ceux qui maîtriseront ces nouvelles métriques bénéficieront d’un pouvoir de pilotage inédit sur leur organisation.
Conclusion : L’aube d’une économie du travail digital
L’émergence des travailleurs IA entreprise transcende la simple évolution technologique. Elle annonce une restructuration profonde de la relation entre les organisations et leurs outils numériques. Le logiciel n’est plus un bien que l’on possède. Il devient un collaborateur que l’on emploie.
Cette transformation porte des promesses considérables. L’alignement des intérêts entre clients et fournisseurs. L’élimination des risques d’adoption. La libération des talents humains pour les tâches véritablement créatives. Pourtant, elle soulève également des questions fondamentales. Comment valoriser le travail humain face à des agents infatigables ? Quelle place pour les compétences traditionnelles dans cette économie hybride ?
Bairong et son modèle RaaS ne représentent qu’un signal avant-coureur. D’autres suivront. Les entreprises qui comprennent cette mutation aujourd’hui disposeront d’un avantage décisif demain. Les autres risquent de payer des licences pour des outils que des concurrents auront transformés en collaborateurs performants.
Le choix appartient à chaque dirigeant. Observer passivement cette révolution. Ou en devenir un acteur éclairé.
FAQ SEO
Qu’est-ce qu’un travailleur IA entreprise ? Un travailleur IA entreprise désigne un agent d’intelligence artificielle déployé pour accomplir des tâches professionnelles auparavant réservées aux humains. Contrairement aux logiciels traditionnels, ces agents possèdent des objectifs de performance, des indicateurs mesurables et une rémunération variable selon leurs résultats. Cette approche transforme le paradigme d’achat technologique en modèle d’emploi digital.
Comment fonctionne le modèle Results-as-a-Service ? Le modèle RaaS inverse la logique tarifaire traditionnelle du SaaS. Au lieu de facturer un abonnement fixe indépendant des résultats, le fournisseur facture uniquement les outcomes effectivement obtenus. Si l’agent IA résout une réclamation client, l’entreprise paie. S’il échoue, elle ne paie pas. Cette structure transfère le risque du client vers le fournisseur et aligne parfaitement leurs intérêts.
Quels secteurs bénéficient le plus des travailleurs IA entreprise ? Les fonctions à fort volume transactionnel et résultats mesurables bénéficient prioritairement. Le service client, le recrutement, les départements juridiques et fiscaux constituent des terrains privilégiés. Bairong revendique une réduction des cycles de recrutement de 30 jours à 48 heures et l’absorption de 90% du travail répétitif en matière juridique et fiscale.
Le modèle SaaS va-t-il disparaître ? IDC prédit que d’ici 2028, la tarification pure au siège sera obsolète, avec 70% des éditeurs restructurant leurs modèles. Cependant, le SaaS ne disparaîtra pas totalement. Il se métamorphosera vers des modèles hybrides combinant accès traditionnel et facturation aux résultats. Les éditeurs devront réinventer leur proposition de valeur pour survivre à cette transition.
Pourquoi la Chine domine-t-elle ce marché émergent ? La Chine privilégie le déploiement pratique de l’IA plutôt que la course aux modèles frontières. Cette approche pragmatique, illustrée par DeepSeek qui a développé un modèle performant pour 5,6 millions de dollars, génère des applications commerciales concrètes plus rapidement. Morgan Stanley estime que le marché chinois de l’IA pourrait atteindre 1 400 milliards de dollars d’ici 2030.
Comment préparer son entreprise aux travailleurs IA ? La préparation implique trois étapes clés. Premièrement, cartographier les processus candidats en identifiant les tâches à haute fréquence, faible variabilité et résultats mesurables. Deuxièmement, repenser les indicateurs de performance en adoptant le coût par résultat plutôt que le coût par siège. Troisièmement, expérimenter progressivement sur des périmètres circonscrits avant de déployer à grande échelle.<br />
Lien Externe
PR Newswire – AI Agent Paradigm Shift: Bairong Launches RaaS Strategy and Results Cloud Platform
