Même si c'est dit sur le ton de la plaisanterie, j'ai toujours trouvé que le conseil « ne faites jamais de prédictions, surtout concernant l'avenir » était plein de bon sens, et cela n'a jamais été aussi vrai que dans le domaine de l'IA.
Il y a trois ans, l'IA était présentée comme un catalyseur pour les entreprises de logiciels modernes et cloud, permettant aux équipes de développeurs bien dotées en personnel et à la pointe du secteur de créer de meilleurs produits à un rythme toujours plus soutenu.
Ils étaient très prisés, et leurs valorisations en témoignaient.
Mais aujourd'hui, les assistants de programmation basés sur l'IA – avec en tête Claude Code d'Anthropic – ont complètement bouleversé la donne.
Les entreprises SaaS, qui étaient autrefois considérées comme les grandes gagnantes de l'IA, sont désormais celles qui courent le plus grand risque existentiel.
La menace de l'IA
Si l'IA permet à n'importe qui de programmer et que les agents IA peuvent fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, n'est-ce pas alors qu'une question de temps avant que même les logiciels de pointe ne deviennent des produits de base bon marché et génériques ?
C'est le début de la « SaaSpocalypse » : les marchés boursiers ont vu les cours des actions de certaines des plus grandes entreprises mondiales s'effondrer, alors que la panique suscitée par l'IA gagnait du terrain.
Malheureusement pour les sociétés de capital-investissement et les gestionnaires d'actifs, cette situation a coïncidé presque exactement avec des inquiétudes croissantes quant au fait que les valorisations des actifs nets étaient déjà surévaluées ; les actionnaires, les régulateurs et les gouvernements craignaient en effet que des pratiques insuffisamment rigoureuses en matière d'évaluation, de réévaluation, d'examen et de diligence raisonnable ne soient à l'origine de bulles spéculatives.
Depuis, le secteur a réagi avec vigueur et de manière très médiatisée, mais l'inquiétude persiste néanmoins, et nous avons reçu une avalanche de demandes visant à évaluer des actifs individuels et des portefeuilles entiers afin d'identifier leur exposition potentielle à la désintermédiation induite par l'IA.
Que faut-il donc penser de l'hypothèse selon laquelle l'IA sonnerait le glas du SaaS ?
Eh bien, le risque est bien réel.
L'hypothèse du remplacement
L'IA générative, ainsi que les grands modèles de langage (LLM) qui en constituent le fondement, ont, selon certains critères, déjà dépassé les capacités de programmation humaines.
C'est un domaine qui retient l'attention des laboratoires de pointe pour trois raisons :
- Le codage présente toutes les caractéristiques d'un cas d'utilisation idéal de l'IA :
– Un problème clair et bien défini à résoudre
– Un résultat textuel, logique et fondé sur des règles
– Un data d'apprentissage bien structuré, accessible au public et de grande envergure (GitHub, Stack Overflow, etc.) - À court terme, cela permet de développer et de déployer rapidement de nouvelles fonctionnalités, comme en témoigne particulièrement bien le calendrier de lancements sans précédent d'Anthropic au premier trimestre
- À long terme, cela jette les bases d'une « auto-amélioration récursive », dans laquelle chaque génération d'IA forme celle qui lui succède, ce qui augmente de manière exponentielle le rythme des progrès
Le codage par IA, intégré dans un flux de travail plus large impliquant plusieurs agents – un agent rédige le cahier des charges, un autre écrit le code, un autre assure le contrôle qualité, un autre effectue les tests, le tout supervisé par un agent d'orchestration et soumis à des validations humaines à chaque étape –, pourrait bien constituer le point d'entrée vers un nouveau monde où les délais de mise sur le marché des logiciels s'effondrent, ce qui intensifie considérablement la pression concurrentielle et écarte les acteurs historiques.
Affaire classée. Le logiciel est mort. Vive le logiciel.
Mais bien sûr, comme toujours, les choses ne sont pas aussi simples.
Même si l'analyse est globalement juste, je pense que cette affaire est exagérée pour plusieurs raisons.
Tout d'abord, une entreprise de logiciels ne se résume pas à son code source. Sa marque, son expertise, son expérience, son personnel, ses clients, ses contrats et data autant de facteurs de valeur puissants que l'IA ne peut reproduire ; bien exploités, ils peuvent créer de solides remparts défensifs que seules les start-ups les mieux financées seront en mesure de surmonter.
Deuxièmement, c'est une chose de développer un meilleur produit ; c'en est une autre de supplanter celui qu'on a battu. En particulier dans le secteur des entreprises, où les contrats pluriannuels, les acheteurs peu enclins à prendre des risques et les processus d'achat fondés sur des listes de contrôle et des références sont la norme, un produit challenger doit être nettement plus convaincant que le produit en place pour s'imposer, et une bonne dose de chance est nécessaire.
Troisièmement, les motivations humaines. Ce n’est pas parce que le codage assisté par l’IA peut accélérer le développement d’un produit concurrent qu’il y aura forcément quelqu’un pour le faire. En réalité, le nombre d’entrepreneurs est limité, et certains marchés seront tout simplement jugés trop difficiles à conquérir, ou pas assez rentables, pour qu’on se lance dans leur disruption.
Quatrièmement, et pour finir, cette hypothèse part du principe que les acteurs établis restent les bras croisés, attendant leur inévitable disparition. En réalité, les éditeurs de logiciels comptent parmi les plus fervents et les plus avancés dans l'adoption de l'IA, qu'ils utilisent pour perfectionner et adapter rapidement leurs propres produits tandis que leurs concurrents tentent de rattraper leur retard.
La dynamique de bouleversement des prix
La deuxième préoccupation majeure ne porte pas tant sur un bouleversement généralisé que sur les défis fondamentaux auxquels est confronté le modèle économique du SaaS, qui se manifestent sur deux fronts :
- Compression des prix : à mesure que se multiplient les nouveaux acteurs spécialisés dans l'IA, une « course vers le bas » s'engage en matière de prix, les marchés de plus en plus saturés se caractérisant par une concurrence acharnée
- Tarification par licence : à mesure que l'IA bouleverse le marché du travail dans son ensemble, les réductions d'effectifs (ou, à tout le moins, la stagnation) induites par l'IA dans les entreprises exerceront une pression sur les modèles de revenus traditionnels basés sur la tarification par licence dans le secteur du SaaS
À mon avis, il ne fait aucun doute que ces dynamiques se manifesteront.
Mais pas de la même manière, pas partout, et pas tout d'un coup.
Les logiciels simples et banalisés, pour lesquels les délais de développement sont courts et les barrières à l'entrée faibles, risquent sans aucun doute de subir une forte pression à la baisse sur les prix dans un délai relativement court. À l'inverse, les produits complexes évoluant dans des environnements fortement réglementés devraient être largement protégés, du moins à court et moyen terme.
Une pression sur les tarifs liée au nombre de postes se fera également sentir, mais uniquement lorsque les emplois des clients sont réellement menacés. Si l'IA menace légitimement une part importante de la main-d'œuvre, tous les métiers ne sont pas exposés au même risque, et les entreprises SaaS qui s'adressent à des professions ou à des secteurs mieux protégés resteront largement épargnées.
De plus, si les entreprises SaaS parviennent à adopter des modèles de tarification basés sur la consommation ou sur les résultats, elles pourraient être en mesure de mieux se prémunir contre cette évolution.
Évaluer votre exposition
Alors, si vous vous demandez si l'IA sonne le glas de votre gamme de logiciels, la réponse est… peut-être.
En réalité, l'exposition varie considérablement en fonction des spécificités du marché et des entreprises qui y opèrent ; et même si nous assisterons sans doute à une véritable hécatombe lorsque les entreprises fortement exposées feront faillite, d'autres acteurs mieux protégés survivront, voire prospéreront, à l'ère de l'IA.
En fin de compte, l'IA n'est pas un bourreau, et la « SaaSpocalypse » ne sonne pas le glas des investissements dans les logiciels – mais elle exige de nouvelles méthodes de travail adaptées à l'ère de l'IA :
- Évaluations des portefeuilles existants afin de déterminer l'exposition au risque lié à l'IA à un moment donné
- Mise à jour des processus de diligence raisonnable et de gestion de portefeuille afin d'y intégrer une prise en compte explicite des risques liés à l'IA
- Veiller à ce que les entreprises et les investissements existants intègrent l'IA dans leurs opérations et leurs modèles économiques
- Conseiller les entreprises de notre portefeuille sur les principales mesures de protection à prendre
Alors, mon pronostic ?
Personne ne peut savoir avec certitude ce que l'avenir nous réserve. Mais ce que nous pouvons faire, c'est nous préparer à y faire face.
En intégrant dès à présent la gestion des risques liés à l'IA dans leurs processus de gestion de portefeuille et d'investissement, les entreprises visionnaires peuvent se prémunir contre les risques de perte, tout en se positionnant pour tirer parti de la prochaine génération de solutions SaaS à succès, portées par l'IA.
