DORVAL AM : Le marché des logiciels durablement déstabilisé ?

Le secteur des logiciels traverse une phase de correction brutale. L’ETF américain IGV[ ], baromètre du software coté, affiche une baisse proche de 30 %, tandis que de nombreuses sociétés de gestion d’actifs alternatifs exposées au logiciel ont également subi des replis marqués. Cette défiance des marchés s’explique par une combinaison de facteurs conjoncturels et structurels liés à l’irruption de l’intelligence artificielle générative.

L’Agentique, une révolution en marche

Un premier élément déclencheur a été la publication, début février, de modules additionnels Excel pour l’IA « Cowork » déclinés par « verticaux » métiers (exemple : pack Juridique, Finance, etc.) par Anthropic. Ces outils, qui décuplent la productivité des cols blancs dans plusieurs fonctions clés, matérialisent une crainte croissante des investisseurs : celle de voir l’IA s’attaquer non plus seulement à l’automatisation des tâches des développeurs, mais aussi à l’ensemble de la chaîne de valeur du logiciel.

À ces interrogations s’est rajoutée l’inquiétude autour des niveaux inédits de dépenses d’investissement annoncés par les grands acteurs du cloud. Amazon prévoit 200 milliards de dollars de capex, Google près de 180 milliards et Meta plus de 120 milliards, qui ont créé un véritable raz de marée. Face à de tels montants, la perception de marché évolue. L’enthousiasme initial pour l’IA laisse place à une exigence accrue de visibilité sur le retour sur investissement. Les investisseurs veulent désormais des preuves tangibles de création de valeur et de l’accélération du chiffre d’affaires.

En arrière-plan, la montée en puissance fulgurante de jeunes entreprises d’IA alimente également le doute. Des sociétés de moins de cinq ans, comme Anthropic, Cursor, Sierra, Harvey, Lovable ou OpenEvidence, parviennent à passer de zéro à plus de 100 millions de dollars de revenus récurrents annuels en un temps record. Cette vélocité pose une question centrale : les éditeurs de logiciels historiques innovent-ils suffisamment vite pour rester pertinents dans ce nouvel environnement ?

Comment l’IA déstabilise l’activité des acteurs historiques

Les craintes de disruption s’articulent autour de plusieurs axes. Le premier concerne le risque de ré-internalisation du logiciel par les entreprises, facilité par le « vibe coding » et les outils d’IA générative. En pratique, ce risque reste faible. Remplacer une suite logicielle éprouvée, reposant sur des infrastructures robustes et des données fiables à 100 %, demeure risqué. L’IA générative est par nature probabiliste, avec des résultats variables selon le contexte, sujette aux hallucinations et ne garantit pas une exactitude parfaite. Par ailleurs, l’open source et les logiciels « gratuits » (type Linux) existent depuis longtemps, sans avoir fait disparaître les grands éditeurs, et le développement logiciel ne constitue pas le cœur de métier de la majorité des entreprises.

Un second point de tension concerne le modèle économique du SaaS (Software as a Service), historiquement fondé sur un pricing par utilisateur. Si l’IA réduit le nombre de cols blancs dans l’entreprise, le chiffre d’affaires des éditeurs pourrait mécaniquement en souffrir. La question du taux de croissance structurelle se pose donc avec acuité. Là encore, l’histoire montre que le secteur sait s’adapter. Les modèles évolueront probablement vers un pricing hybride, combinant tarification par utilisateur, à la consommation et au livrable et/ou au résultat. Nous reviendrons sur ce point un peu plus tard.

La concurrence accrue des startups et des laboratoires d’IA constitue un troisième facteur de risque. Si elle a toujours existé, l’accélération actuelle de l’innovation sur l’IA est sans précédent. Les solutions logicielles ponctuelles ou très spécialisées apparaissent particulièrement exposées. Pour les éditeurs établis, le danger réside plus sur des opportunités perdues – l’IA étant monétisée ailleurs dans la chaîne de valeur, plus proche de l’utilisateur – que dans une éventuelle cannibalisation de leurs offres existantes. En contrepartie, l’expansion du marché total adressable reste un scénario crédible. Les grandes suites logicielles conserveront leur raison d’être tant qu’elles innovent ou, à défaut, qu’elles restent des « fast followers ».

Un autre débat émerge : celui d’un SaaS réduit à un simple rôle de base de données, à faible valeur ajoutée, le débat étant de savoir si la création et la captation de valeur se déplaceraient vers une couche d’IA agentique chargée de l’analyse, de la visualisation et de l’innovation sur la donnée. Cette perspective soulève des interrogations : les grands éditeurs accepteront-ils d’ouvrir l’accès à cette donnée (« open data ou closed data ») ? Si tel était le cas, les enjeux de sécurité, d’intégrité des données et de gestion des accès pourraient paradoxalement renforcer l’importance des suites logicielles, un point confirmé par les enquêtes auprès de CIOs de grandes entreprises. De plus, si le coût de développement baisse, la maintenance d’infrastructures capables d’alimenter une couche agentique IA reste complexe et onéreuse.

Quelles évolutions potentielles pour l’industrie du logiciel ?

Au fond, la question centrale est celle du lieu réel de création de valeur. Le logiciel SaaS, historiquement, augmentait la productivité humaine en fournissant des outils fiables, automatisant les processus et garantissant une information fiable, ce qui justifiait des marges brutes proches de 80 %. Aujourd’hui, l’IA agentique permet de livrer directement un résultat final, sans passer par l’humain (avec toujours la question de la fiabilité des résultats). Le travail accompli est celui que les individus ne peuvent parfois plus réaliser seuls, et en tous les cas pas à cette vitesse ni à cette échelle.

Cette évolution pourrait entraîner une convergence entre les modèles de logiciel et de services, et favoriser l’émergence d’une tarification hybride, mélange d’un pricing au livrable/à la consommation et par utilisateur. Le véritable champ de bataille se situera alors au niveau de l’interface et du point d’entrée : qui contrôlera la manière dont les entreprises interagissent avec leur infrastructure logicielle ? La promesse de l’IA réside dans sa capacité à connecter plusieurs systèmes – RH, ERP, CRM, messagerie, fichiers – et à orchestrer des « compétences » numériques permettant de livrer un produit fini. Dans ce contexte, utiliser une IA isolée au sein d’une suite apparaît moins attractif que de déployer une IA agentique transverse, capable de naviguer entre plusieurs environnements logiciels.

Aujourd’hui, le secteur des logiciels se traite à environ 20 fois les bénéfices pour les douze prochains mois (on était plutôt à 30 fois à l’automne 2025), ou 4.5x en EV/Sales (valeur d’entreprise/ventes), soit des niveaux de valorisation qui n’ont plus été vus depuis 2014, malgré une croissance estimée double à celle du marché en chiffre d’affaires et profits. Les investisseurs n’y croient plus ! Pour les investisseurs, la question finale demeure ouverte : quelles entreprises sauront démontrer une réaccélération durable de leur chiffre d’affaires produit dans ce nouveau paradigme dominé par l’intelligence artificielle ? Nous ne croyons absolument pas à la mort annoncée des logiciels, comme l’évolution des cours de bourse pourrait le suggérer, mais une redistribution de la valeur au sein du secteur est assez probable : le choix des valeurs sera clé. Les suites de logiciels (SAP, Salesforce, etc.) pourraient bien surprendre et être au contraire des bénéficiaires majeures de la consolidation sur un nombre plus limité de fournisseurs logiciels, à condition bien sûr qu’elles arrivent à maintenir leur cadence d’innovation.

Les opinions et exemples cités reposent sur la base d’analyses propres à Dorval AM en date du 10/02/2026. Ils ne constituent pas un engagement ou une garantie. Cette dernière se réserve la possibilité de faire évoluer ses analyses. Aucune information contenue dans ce document ne saurait être interprétée comme possédant une quelconque valeur contractuelle.

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