Un agent IA ne peut pas mettre fin au SaaS

Article | Sleepy.md

Depuis que l'agent IA a pris son envol, nombreux sont ceux qui ont déjà commencé à rédiger l'éloge funèbre du SaaS. Mais je pense qu'il est trop tôt pour ça.

Les investisseurs sont bel et bien pris de panique. Au début de l'année 2026, une vague de panique apocalyptique autour du SaaS a déferlé sur l'ensemble du secteur technologique. À la fin du mois de janvier, juste après qu’Anthropic eut publié une mise à jour permettant à Claude d’utiliser des plugins, la capitalisation boursière du secteur américain des logiciels s’est effondrée de plusieurs centaines de milliards de dollars au cours des trois semaines suivantes.

Leur raisonnement, dicté par la panique, est simple. Ils estiment que, puisque l'IA est déjà capable d'écrire du code de manière autonome, de détecter des failles et même de générer des outils de manière dynamique, le coût de l'écriture de code tend rapidement vers zéro. Dès lors que l'Agent sera en mesure de créer à tout moment et en tout lieu toutes sortes d'outils sur mesure pour les entreprises, les éditeurs de logiciels qui facturent un abonnement mensuel verront naturellement leurs avantages concurrentiels durement acquis s'évanouir.

Ainsi, de CrowdStrike à IBM, de Salesforce à ServiceNow, quelle que soit la qualité de leurs résultats financiers, toutes ces entreprises subissent actuellement de violentes vagues de ventes.

Dans le même temps, d'innombrables entrepreneurs spécialisés dans l'IA présentent leurs business plans aux investisseurs en capital-risque, affirmant vouloir « développer le middleware de l'ère des agents » et « créer une entreprise dédiée aux agents ».

Ils misent tous sur une seule chose : la création d'outils est le secteur le plus en vogue de notre époque.

Mais si nous détournons notre regard de ces diapositives PowerPoint et que nous nous intéressons aux réalités du fonctionnement des entreprises, nous constaterons que ce n'est pas vraiment le cas.

La vente de logiciels n'a jamais été une question de code

Il existe en économie une théorie classique, maintes fois vérifiée, appelée « transfert de rareté des facteurs ». Chaque révolution en matière de productivité rend abondant un facteur qui était auparavant rare, tout en rendant extrêmement rare un autre facteur qui était auparavant négligé, ce qui conduit à une concentration de la richesse sur ce dernier.

Avant la révolution industrielle, la main-d'œuvre était rare ; la machine à vapeur a rendu le travail mécanique abondant, et la rareté s'est alors déplacée vers le capital et les usines, faisant des propriétaires d'usines les personnes les plus riches de cette époque.

La révolution d'Internet a ramené le coût de la diffusion de l'information à zéro, et la rareté s'est alors déplacée vers « l'attention » des utilisateurs, faisant du trafic une activité très lucrative.

Aujourd'hui, grâce à la révolution de l'IA, il est de plus en plus facile d'écrire du code et de créer des outils. À l'ère des agents, où le code n'est plus une denrée rare, où se situe désormais la rareté ?

En réalité, au cours des décennies de développement de l'industrie du logiciel, le code en lui-même n'a jamais vraiment constitué un avantage concurrentiel.

Chaque ligne de code du système Linux est libre, mais cela n'a pas empêché Red Hat d'être racheté par IBM pour la somme colossale de 34 milliards de dollars ; MySQL est libre, mais Oracle l'a racheté et parvient toujours à vendre des contrats de service onéreux. Tout le monde peut télécharger le code source de PostgreSQL, mais le service de base de données Aurora d'AWS parvient tout de même à engranger des milliards de dollars auprès de ses clients professionnels chaque année.

Le code est gratuit, mais l'entreprise est toujours là et se porte à merveille.

Ce qui compte vraiment, ce sont ces trois éléments : des processus opérationnels bien rodés, des années de données clients accumulées et les coûts de changement élevés qui en découlent.

Lorsque vous achetez Salesforce, vous n'achetez pas le code source de ce système CRM ; vous achetez l'accès à plus de 50 000 milliards d'enregistrements clients d'entreprise gérés par celui-ci, ainsi qu'à l'expérience fluide qu'il offre en intégrant les ventes, le service client, le marketing et d'autres aspects. Ces données ne sont pas seulement des lignes de code inanimées ; elles incarnent l'histoire et l'évolution de l'entreprise.

Une entreprise qui utilise Salesforce depuis dix ans dispose en son sein de tous les enregistrements de communication, de l'historique de toutes les transactions et de tous les points de suivi pour chaque opportunité commerciale. Changer de plateforme n'est pas simplement une question de logiciel ; cela revient à transférer l'ensemble de la mémoire de l'entreprise. C'est pourquoi Salesforce parvient encore à générer un chiffre d'affaires annuel de 41 milliards de dollars et vise les 63 milliards de dollars d'ici 2030.

Revenons au concept de « changement de perspective sur la rareté ». Étant donné que l'agent est capable de créer lui-même des outils et que le coût du codage est désormais nul, quel est réellement l'élément le plus rare dans le contexte des services d'entreprise ?

Étrangler l'agent

Ce qui paralyse véritablement l'Agent, ce n'est pas son absence de mains, mais le manque de « contexte » dans son cerveau.

Un super agent doté de tous les outils nécessaires, c'est comme un extracteur de jus ultra-performant. Il tourne à toute vitesse, ses lames sont bien aiguisées, mais si personne n'y met de fruits, il ne vous donnera certainement pas un verre de jus.

McKinsey a souligné dans son rapport annuel que 88 % des entreprises utilisent l'IA, mais que seules 23 % d'entre elles ont réellement réussi à déployer à grande échelle des systèmes d'agents dans une partie de leur organisation. Ce qui les freine, ce n'est pas le manque d'intelligence des grands modèles, mais le fait que l'architecture de données de l'entreprise n'est pas encore prête.

Dans une interview accordée au MIT Technology Review, Irfan Khan, président de la division Données et analyse chez SAP, a déclaré : « Les entreprises ne peuvent pas simplement se débarrasser de l'ensemble de leur système comptable pour le remplacer par un agent, car un agent ne peut rien faire sans le contexte commercial. »

Ici, le « contexte commercial » désigne : les limites fixées par cette entreprise en matière de conformité financière, les exigences réglementaires en vigueur dans ce secteur, les préférences et l'historique de ce client au cours de la dernière décennie, les conditions de paiement et les antécédents de défaut de paiement de ce fournisseur, l'historique des performances et le parcours professionnel de cet employé... Ces informations ne sont ni accessibles au public sur Internet, ni récupérables par scraping, et l'IA ne peut pas les générer par prédiction de texte.

Ashu Garg, associé chez Foundation Capital, partage ce point de vue. Il a déclaré que ce dont un agent a besoin, ce ne sont pas seulement des données, mais un « graphe contextuel », une couche de raisonnement capable de saisir non seulement ce que l'entreprise a fait, mais aussi sa façon de penser. Ce genre de situation ne peut découler que d'activités commerciales réelles et ne peut être inventée de toutes pièces.

Selon cette logique, la rareté n'est plus liée à « la capacité à créer des outils », mais à « la possession de données contextuelles commerciales irremplaçables ».

Puisqu'un agent ne peut même pas presser un verre de jus tout seul, qui tient alors les fruits ?

L'âge d'or des propriétaires de données

La réponse met en avant ces personnes âgées que l'on croyait autrefois menacées par l'IA.

Le 23 février 2026, Bloomberg a dévoilé une interface d'IA agentique baptisée « ASKB ». Le terminal Bloomberg est l'un des produits phares du secteur des logiciels. Bien qu'il n'y ait que 325 000 abonnés dans le monde, chaque compte étant facturé 32 000 dollars par an, cela signifie que Bloomberg perçoit plus de 10 milliards de dollars de recettes par an rien qu'avec ces 325 000 comptes, ce qui représente plus de 85 % du chiffre d'affaires total de Bloomberg LP.

Pour le secteur de l'Internet, qui suit généralement la devise « plus il y a d'utilisateurs, mieux c'est », cela va en fait à l'encontre de l'intuition ; Bloomberg a bâti une solide forteresse commerciale en s'appuyant sur un nombre restreint d'utilisateurs payants.

Il n'y a qu'une seule raison pour laquelle il peut y parvenir : Bloomberg dispose des données financières structurées les plus complètes, les plus actualisées et les plus détaillées au monde. Ces données sont le fruit de décennies d'investissements continus, notamment dans les cotations en temps réel, les archives historiques, les corpus d'actualités, les rapports d'analystes, les données financières des entreprises... Toute institution souhaitant prendre des décisions importantes dans le domaine financier ne peut faire autrement que de l'utiliser.

Pour l'ASKB, qui vient d'être lancé, l'IA en est le moteur, et les données exclusives de Bloomberg en sont le seul carburant. Tout agent souhaitant se démarquer dans le secteur financier ne peut pas inventer ces données de toutes pièces ; il doit impérativement exploiter l'API de Bloomberg.

WatersTechnology a fait une remarque très pertinente : La mise en page « Agentic » de Bloomberg montre comment « ceux qui détiennent des données ont fait de l'IA leur distributeur automatique de billets personnel ».

Ce raisonnement s'applique à divers secteurs d'activité. Veeva gère les données relatives à la conformité et à la R&D pour l'industrie pharmaceutique mondiale ; tout agent d'une entreprise pharmaceutique chargé des essais cliniques ou des demandes d'autorisation de mise sur le marché doit pouvoir accéder à ces données. Epic détient les dossiers médicaux de plus de 250 millions de patients aux États-Unis ; chaque suggestion de diagnostic formulée par un agent de santé s'appuie sur ces dossiers médicaux authentiques. LexisNexis détient le monopole sur de vastes archives de documents juridiques ; les juristes chargés de la recherche de dossiers et de l'analyse de conformité ne peuvent y échapper.

Ces données sont le fruit de plusieurs décennies d'activité dans le monde réel, le sédiment du temps et une histoire qui ne peut être reproduite. C'est également l'expression ultime du « transfert de rareté » : lorsque tout le monde dispose de moteurs d'IA de pointe, le véritable facteur déterminant du succès réside dans la capacité à trouver ce gisement qui n'appartient qu'à soi.

Autrefois, ces services de données par abonnement étaient proposés à des analystes humains. Une grande institution pourrait avoir besoin d'acheter 100 comptes pour les terminaux Bloomberg. Cependant, à l'avenir, à mesure que les machines deviendront les consommatrices de données, ce sera peut-être une institution exploitant des dizaines de milliers d'agents qui interrogeront frénétiquement ces interfaces de données propriétaires en quelques millisecondes.

C'est un bond en avant considérable. Le nombre de demandes qu'un analyste humain peut traiter en une journée est limité, mais la fréquence d'appel d'un agent peut largement dépasser celle d'un humain. La demande en données continues, en temps réel et à forte valeur ajoutée connaîtra une croissance exponentielle. Le modèle économique de l'abonnement n'a pas été bouleversé ; il a au contraire été décuplé par l'appétit insatiable des machines.

Le compteur remet à zéro, et les données commencent à s'accumuler.

Mais cela signifie-t-il pour autant que toutes les entreprises de SaaS et de données peuvent dormir sur leurs lauriers ?

Tous les services SaaS ne jouent pas cette carte

Si l'on considérait cet article comme un texte aveuglément optimiste à l'égard du secteur du SaaS, ce serait une grave erreur. Ce que l'IA a apporté au SaaS, c'est un fossé immense et impitoyable.

Début mars 2026, TechCrunch a interrogé plusieurs grands investisseurs en capital-risque pour leur demander dans quoi ils souhaitaient le moins investir à l'heure actuelle.

Les investisseurs en capital-risque de la Silicon Valley ont déjà montré par leurs actes ce qu'ils en pensent. Une encapsulation simple des flux de travail, des outils applicables à tous les secteurs d'activité, une gestion de projet allégée… Ces arguments, qui suffisaient autrefois à garantir un tour de table, connaissent aujourd'hui tous le même sort : ils sont systématiquement écartés. La raison est simple : ce sont des tâches que les agents peuvent désormais accomplir sans difficulté. Les éditeurs de logiciels qui ne disposent pas de données exclusives perdent rapidement leur chance d'attirer l'attention des investisseurs.

Cette évaluation a, en effet, divisé le monde du SaaS en deux.

D'un côté, on trouve ceux qui ne proposent que des produits de type « outils » peu élaborés, se contentant d'intégrer des données publiques dans une interface soignée ou d'optimiser simplement un flux opérationnel ponctuel au sein d'une solution SaaS. L'avantage concurrentiel de ces produits repose essentiellement sur les habitudes des utilisateurs et l'attrait de leur interface.

Cependant, comme le dit Jake Saper, d'Emergence Capital : « Autrefois, le fait de familiariser les utilisateurs avec son logiciel constituait un avantage concurrentiel de taille. » « Mais si ce sont les agents qui s'en chargent aujourd'hui, qui se soucie des processus de travail humains ? »

Ces produits SaaS sont en effet confrontés à des menaces importantes. La suite d'outils GTM en est un exemple typique. Des entreprises telles que Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari et Gong couvrent chacune des domaines connexes tels que la réussite client, le service client, la prospection commerciale, la prévision des revenus et l'analyse des appels, chacun nécessitant des budgets, des opérations et des intégrations distincts. Les entreprises spécialisées dans l'IA peuvent désormais utiliser un seul agent pour relier tous ces aspects, ce qui réduit considérablement la valeur ajoutée de ces solutions ponctuelles.

D'un autre côté, l'autre moitié des solutions SaaS s'intègre profondément aux processus métier fondamentaux des entreprises et détient des données propriétaires irremplaçables. Non seulement ces entreprises seront remplacées par des agents, mais elles gagneront en valeur grâce à la présence de ces derniers.

Prenons l'exemple de Salesforce. En février 2026, le rapport financier de Salesforce a révélé que le chiffre d'affaires annuel récurrent d'Agentforce avait atteint 800 millions de dollars, soit une croissance de 169 % par rapport à l'année précédente ; l'entreprise a fourni un total de 24 milliards d'« unités de travail Agentic » et traité près de 200 000 milliards de jetons ; elle a également acquis plus de 29 000 clients Agentforce, avec un taux de croissance trimestriel de 50 %. Plus important encore, le chiffre d'affaires annuel récurrent (ARR) combiné d'Agentforce et de Data 360 a dépassé les 2,9 milliards de dollars, avec un taux de croissance de plus de 200 % d'une année sur l'autre.

Marc Benioff a déclaré lors de la conférence téléphonique sur les résultats : « Nous avons refondu Salesforce pour en faire le système d'exploitation de l'entreprise agentique. » « Plus l'IA est capable de remplacer le travail humain, plus Salesforce prend de la valeur. »

Loin d'être remplacé par les agents, Salesforce est devenu le terreau sur lequel ceux-ci évoluent. Sa valeur réside précisément dans le contexte des données et des processus métier que les agents ne peuvent ignorer.

Bill McDermott, PDG de ServiceNow, a déclaré publiquement en février 2026 : « Nous ne sommes pas une entreprise SaaS. »

Il ne nie pas ce qu'est ServiceNow, mais en définit plutôt de manière proactive les limites. Selon lui, le SaaS est un concept qui concerne le « mode de fourniture des logiciels », tandis que ServiceNow vise à devenir la couche d'orchestration et d'exécution des agents IA d'entreprise. Si l'IA est capable d'identifier les problèmes et de formuler des recommandations, c'est ServiceNow, étroitement intégré aux flux de travail, qui exécute les actions au sein des systèmes d'entreprise.

Le 17 mars 2026, Workday a lancé « Sana », une suite d'IA conversationnelle qui intègre étroitement les données RH et financières. L'idée centrale de ce produit n'est pas de remplacer Workday par l'IA, mais d'alimenter l'IA avec les données de Workday.

Workday gère les données relatives à la rémunération, aux performances, à la structure organisationnelle et au budget de milliers d'entreprises. La richesse et le caractère unique de ces données sont des atouts qu'aucune start-up spécialisée dans l'IA ne peut reproduire à court terme.

Par conséquent, ce qui constitue véritablement un avantage concurrentiel, ce n'est pas le fait de disposer de données, mais le fait que les données dont vous disposez soient inaccessibles, inachetables et inimitéables.

La prochaine décennie : Qui perçoit le loyer ?

À chaque révolution technologique, ceux qui, en fin de compte, en tirent le plus de profits ne sont généralement pas les inventeurs de cette technologie révolutionnaire, mais ceux qui contrôlent discrètement les ressources rares dont elle dépend. À l'heure où l'intelligence artificielle connaît des progrès fulgurants, les capacités des grands modèles vont continuer à se renforcer, et la capacité des agents à coder et à créer des outils va se généraliser.

Lorsque ces capacités, autrefois considérées comme de pointe, deviennent partie intégrante de l'infrastructure, la logique du « transfert de rareté élémentaire » ne mène qu'à une seule conclusion : ceux qui s'emploient avec ferveur à créer des outils pour les agents ont peu de chances d'être les grands gagnants de cette ère.

Dans son analyse de février 2026, Foundation Capital a indiqué que la valeur marchande globale du secteur des logiciels devrait être multipliée par dix au cours de la prochaine décennie. Toutefois, cette multiplication par dix ne se répartira pas de manière uniforme entre toutes les entreprises de logiciels ; elle sera fortement concentrée sur les acteurs capables de tirer pleinement parti de l'ère des agents.

Les véritables gagnants sont ceux qui détiennent des données auxquelles les agents ne peuvent pas accéder.

Pour les entrepreneurs et les investisseurs d'aujourd'hui, il n'y a que deux destins possibles à notre époque : soit se lancer désespérément dans la fabrication d'une pioche pour l'Agent, soit être le premier à s'approprier le terrain. Tu devrais savoir ce que tu es en train de faire.

Ne te concentre pas sur la main de l'Agent ; vise-le directement à la gorge.