Le secteur du logiciel connaît une période de turbulence, marquée par une réévaluation des modèles économiques traditionnels face à l’essor fulgurant de l’intelligence artificielle. L’ETF iShares Expanded Tech-Software (IGV), considéré comme une référence, a perdu près de 30 % de sa valeur depuis son pic de septembre, signalant un changement profond dans les perspectives de croissance.
L’IA, autrefois cantonnée à l’expérimentation, est désormais pleinement déployée et transforme radicalement les processus opérationnels. Au-delà de l’ajout de fonctionnalités intelligentes, elle automatise des tâches entières auparavant réalisées par des équipes entières, modifiant en profondeur la manière dont le travail est exécuté et la valeur du logiciel.
Les investissements massifs des géants technologiques, surnommés les « Magnificent 7 », illustrent cette tendance. Ils devraient atteindre entre 650 et 700 milliards de dollars en 2026, soit une augmentation de 60 % par rapport à 2025, avec Amazon en tête (200 milliards de dollars). Ces dépenses, concentrées sur les puces, les centres de données, les réseaux et l’alimentation électrique, témoignent d’une course à la puissance de calcul.
L’adoption de l’IA par les entreprises américaines a explosé, passant de 5 % en 2023 à 44,5 % en juillet 2025, selon Ramp. Les premiers utilisateurs constatent des gains de productivité et de rentabilité significatifs, tandis que les retardataires subissent une pression concurrentielle accrue. Une étude de McKinsey révèle que plus de 88 % des entreprises utilisent déjà l’IA dans au moins un domaine.
Dans le secteur de l’audit et de la comptabilité, les plateformes d’IA telles que MindBridge et BlackLine, utilisant l’apprentissage automatique, concurrencent les systèmes ERP traditionnels (SAP, Oracle Financials, Sage) en détectant en temps réel les anomalies et les fraudes, réduisant ainsi le besoin d’interventions manuelles. De même, dans la gestion de la relation client (CRM) et les ventes, des outils comme Salesforce Einstein GPT, Microsoft Copilot for Sales, Gong et Clari améliorent les performances en analysant les appels, en prédisant les résultats des transactions et en automatisant les recommandations.
La concurrence s’intensifie également dans la gestion des services informatiques, où des agents d’IA comme Moveworks et Aisera rivalisent avec les plateformes basées sur des tickets (ServiceNow, BMC) en résolvant les demandes de manière autonome.
Ce bouleversement remet en question l’avenir des éditeurs de logiciels traditionnels. L’IA ne se contente plus d’améliorer les produits existants ; elle redéfinit les fonctions commerciales elles-mêmes, passant d’une gestion structurée des flux de travail à une prise de décision et une exécution autonomes et basées sur les données. Cette perception, même partielle, a introduit une incertitude palpable sur les marchés.
Le premier ralentissement significatif du secteur est apparu vers mi-2021, avec la popularisation des technologies d’IA générative comme ChatGPT. À mi-2025, une sous-performance persistante a confirmé un phénomène structurel, les investisseurs réévaluant la pérennité des modèles logiciels traditionnels face aux capacités croissantes de l’IA.
Des avancées récentes, comme le modèle d’IA de 6 millions de dollars développé par DeepSeek, démontrent que des capacités avancées ne nécessitent plus des investissements massifs. De même, le lancement de Cowork par Anthropic, déployant des agents d’IA capables de gérer de manière autonome les révisions juridiques, les opérations de vente et la conformité, illustre le potentiel de l’automatisation.
Les réactions du marché ont été immédiates. Suite au lancement de Claude’s Cowork, Nifty IT a chuté de 6 %, les ADR d’Infosys de 8,4 % et Cognizant d’environ 10 %. L’ETF iShares Expanded Tech-Software (IGV) a perdu 30 % de sa valeur depuis son sommet de septembre.
Le marché actuel tend à considérer les logiciels comme une catégorie homogène, alors qu’il existe deux activités fondamentalement différentes : les applications logicielles, utilisées directement par les humains, et les logiciels d’infrastructure, qui servent de base à d’autres programmes. L’IA comprime l’économie des applications, mais renforce celle de l’infrastructure.
Les applications logicielles, telles que Salesforce, HubSpot, ServiceNow ou Monday.Com, devraient générer entre 820 et 850 milliards de dollars de revenus en 2026, avec une croissance annuelle de 11 à 13 % (TCAC de 9,5 % prévu jusqu’en 2029). Leur modèle économique, basé sur des licences par utilisateur, a longtemps été prévisible, mais il est désormais menacé par l’automatisation. Si un agent IA remplace le travail d’un analyste, d’un développeur ou d’un technicien de support, l’entreprise réduit non seulement ses coûts, mais supprime également le besoin de licences logicielles associées.
Les licenciements dans le secteur technologique, environ 151 000 en 2024 (Times Now News), confirment cette tendance. Workday a constaté que ses clients réduisent structurellement leurs effectifs lors du renouvellement de leurs contrats, une discipline qui devrait persister jusqu’en 2026.
La pression est particulièrement forte sur la substitution plutôt que sur l’augmentation. Les copilotes améliorent la productivité des utilisateurs, tandis que les systèmes agents automatisent des flux de travail complexes. Gartner prévoit que d’ici fin 2026, 40 % des applications d’entreprise passeront à une tarification basée sur les résultats plutôt que sur le nombre d’utilisateurs.
Les logiciels d’infrastructure, tels que MongoDB, Snowflake, Datadog, Cloudflare et Twilio, fonctionnent selon un modèle économique différent. Ils monétisent l’utilisation plutôt que le nombre d’utilisateurs, facturant en fonction de la charge de travail, du calcul ou des données consommées. Un agent IA peut générer des centaines d’appels API par minute, tandis qu’un humain n’en génère que quelques-uns par heure. Les fournisseurs d’infrastructures ne font pas de distinction entre le trafic humain et le trafic machine.
Le segment des logiciels d’infrastructure devrait atteindre 580 à 610 milliards de dollars en 2026, avec une croissance annuelle d’environ 13,3 % (TCAC entre 2027 et 2029), dépassant celle des logiciels d’application traditionnels.
La récente correction du marché boursier américain du secteur des logiciels, effaçant environ 300 milliards de dollars de valeur marchande, est moins due à une pression sur les bénéfices à court terme qu’à une réévaluation structurelle de l’économie SaaS traditionnelle. La croissance du SaaS, autrefois alimentée par l’embauche et l’expansion des licences, est désormais remise en question.
Les investisseurs s’inquiètent non seulement de l’omniprésence croissante de l’IA, mais aussi de ses implications économiques. À mesure que les systèmes automatisent des tâches telles que la rédaction de code, l’examen de contrats et la mise à jour des données CRM, la production se dissocie des effectifs. Le lien entre les effectifs, les revenus et la valorisation, autrefois solide, s’affaiblit.
Les investissements se déplacent vers le développement d’infrastructures et de modèles d’IA, réduisant l’espace réservé aux abonnements SaaS traditionnels. Les valorisations, qui avaient atteint des sommets insoutenables en 2020-2021, se sont ajustées à la baisse, avec un multiple moyen EV/Ventes d’environ 3,3x début 2026, contre plus de 20x en 2020.
L’intelligence artificielle ne met pas fin à l’industrie du logiciel, mais l’oblige à évoluer. Les plateformes d’infrastructure devraient bénéficier de l’essor de l’IA, tandis que les modèles étroitement liés aux effectifs sont confrontés à une pression structurelle. La perturbation la plus profonde pourrait concerner l’économie des services, basée sur l’arbitrage du travail et la facturation des heures humaines.