« Le logiciel va dévorer l'IA » : dans la panique apocalyptique du SaaS, HSBC affirme que vous avez tort
Écrit par :宇宙波鸣人，Deep潮 TechFlow
En février 2026, le marché des actions technologiques traverse une crise systémique que certains médias qualifient de « SaaSpocalypse » (la fin du SaaS).
Le cours de Salesforce a chuté de près de 40% depuis son sommet en 2025 ; après la publication du trimestre, ServiceNow a plongé de plus de 11% en une seule journée, simplement parce que la direction a mentionné lors de la conférence téléphonique que « l’IA intelligente complique la visibilité de la croissance des parts de marché » ; Workday a chuté de plus de 22% ; l’indice S&P 500 des logiciels et services a perdu près de 1 000 milliards de dollars de capitalisation en seulement six semaines en début d’année 2026.
La logique du marché est simple : les agents d’IA (Agent) peuvent déjà remplacer une grande partie des opérations manuelles, les entreprises utilisant l’IA pour effectuer le travail qui nécessitait auparavant 100 personnes, il n’est donc plus nécessaire de 100 licences logicielles. Le modèle commercial SaaS basé sur la facturation par siège est considéré comme arrivé à la fin de son cycle.
Alors que cette panique secoue tout le secteur, Stephen Bersey, directeur de la recherche technologique chez HSBC USA, publie un rapport de recherche au titre provocateur : « Le logiciel va dévorer l’IA » (Software Will Eat AI).
Sa thèse principale peut être résumée en une phrase : la panique du marché est une erreur d’interprétation.
Un rapport contre-courant
« La crainte que l’IA remplace les logiciels d’entreprise est erronée. »
Il commence son rapport en disant cela. Selon lui, l’IA ne va pas éliminer les logiciels, mais plutôt être absorbée par eux, devenant une couche de capacités intégrée dans les plateformes logicielles d’entreprise. Les logiciels ne sont pas les adversaires de l’IA, ils sont le support permettant à l’IA d’atteindre le monde réel.
Ce renversement de logique bouleverse tout le récit actuel du marché. La peur est que « l’IA remplace les logiciels », mais Bersey pense que « les logiciels vont domestiquer l’IA ».
Il fait une analogie historique avec l’ère Internet : à l’époque, la valeur initiale se concentrait sur l’infrastructure physique — serveurs, câbles à fibre optique, centres de données. Beaucoup de capitaux ont afflué vers le matériel, mais ce sont finalement les premières entreprises Internet qui, après des années de lutte, ont créé une valeur durable. Le logiciel est la destination ultime de la valeur Internet.
Selon Bersey, l’évolution de l’IA reproduit ce même scénario. 2024 et 2025 sont des années d’infrastructure, avec la puissance de calcul, les modèles, l’intégration de code — tout cela prépare la montée en puissance du logiciel. 2026 sera l’année où le moteur démarre réellement.
« Le logiciel sera le principal mécanisme de diffusion de l’IA dans les plus grandes entreprises mondiales. Nous pensons que 2026 sera l’année de la monétisation du logiciel. »
Pourquoi les modèles fondamentaux ne peuvent pas remplacer les logiciels d’entreprise ?
L’argument le plus solide du rapport est une déconstruction progressive de la logique selon laquelle « l’IA va directement bouleverser les logiciels ».
Les détracteurs avancent que les grands modèles de langage (LLM) savent déjà coder, que le « vibe coding » (génération de logiciels à partir de descriptions en langage naturel) est en plein essor, que les entreprises d’IA expérimentent de plus en plus avec des applications concrètes. Alors, pourquoi les entreprises auraient-elles encore besoin de systèmes logiciels traditionnels coûteux comme Oracle, SAP ou Salesforce ?
Bersey répond à cela en trois points.
Premier, les modèles fondamentaux ont des « défauts inhérents ».
Il souligne que ces modèles « présentent des défauts intrinsèques » et ne peuvent pas remplacer totalement les plateformes centrales des grandes entreprises. Ils excellent dans des scénarios limités : génération d’images, développement d’applications légères, traitement de texte, mais pour des plateformes d’entreprise de haute fidélité, c’est irréaliste.
La cause principale est la limitation des données d’entraînement. Les LLM sont entraînés sur des données publiques d’Internet, mais la connaissance propriétaire, les logiques métier, les normes opérationnelles accumulées au fil des décennies dans les systèmes logiciels d’entreprise — ces droits de propriété intellectuelle clés ne sont pas accessibles en ligne, l’IA ne peut ni apprendre ni copier ces savoirs. La barrière concurrentielle d’Oracle ou SAP ne se surmonte pas par la simple écriture de code, mais par le temps et l’accumulation de scénarios métier.
Deuxième, la capacité de Vibe Coding est fortement surestimée.
Le rapport pointe directement la faiblesse fatale de Vibe Coding : il transfère toute la responsabilité de la conception aux développeurs. Si vous demandez à l’IA « crée-moi un système pour gérer la chaîne d’approvisionnement mondiale », l’IA peut générer du code, mais « définir l’architecture, gérer les exceptions, assurer la stabilité sous forte charge » restent des jugements humains.
Plus important encore, Bersey note que la plupart des grands acteurs de l’IA « n’ont presque aucune expérience dans la création de logiciels d’entreprise ». Ils entrent dans un environnement extrêmement complexe à partir de zéro. Or, les logiciels d’entreprise ont évolué sur plusieurs décennies pour atteindre un niveau de « quasi-zéro erreur, haute capacité, haute fiabilité » — un standard que les nouveaux venus en IA ne peuvent pas atteindre rapidement.
Troisièmement, le coût de transition pour une entreprise est une barrière réelle.
Même si l’IA pouvait générer du code équivalent, le coût de remplacement des systèmes centraux est énorme : interruption des revenus, perte de productivité, compatibilité avec des environnements IT hétérogènes, confiance accumulée dans la marque et la qualité du service… tout cela constitue un coût de transition réel, qui ne disparaît pas parce que l’IA peut coder.
Les logiciels d’entreprise exigent une fiabilité prouvée sur des années, avec un uptime de 99,999%, dans des environnements IT complexes. Cette confiance se construit dans le temps, pas par la simple génération de code.
Qui seront les véritables bénéficiaires de la monétisation de l’IA ?
Si la première partie est défensive, la seconde est une offensive stratégique.
Bersey pense que la plus grande part de la valeur de l’IA finira dans la couche logicielle, plutôt que dans le matériel ou les puces.
« Nous considérons que l’IA est la principale source de création de valeur dans la pile logicielle, et que la majorité de la valeur à long terme reviendra au logiciel, pas au matériel. »
Il souligne aussi que la rareté du matériel — pénurie de GPU, limites énergétiques, goulots d’étranglement des centres de données — persistera dans les années à venir. Cette rareté renforce la position stratégique des plateformes logicielles : seul le logiciel peut transformer la capacité de l’IA en valeur commerciale scalable et réplicable.
Quant à la monétisation concrète, le rapport mise sur les agents d’IA (agentic AI).
Bersey prévoit que dès 2026, on verra une adoption massive d’agents IA orientés tâches, intégrés dans les flux de travail, dans les grandes entreprises du Fortune 2000 et PME. Mais sa vision des agents diffère radicalement du récit dominant : il ne voit pas l’agent comme un remplaçant du logiciel, mais comme un composant qui doit fonctionner dans un cadre défini par le logiciel, avec des paramètres et des permissions contrôlables. Ce « smart agent » avec des limites est essentiel pour répondre aux exigences de gouvernance et de gestion des risques en entreprise.
Autrement dit, les entreprises n’ont pas besoin d’une IA omnipotente et autonome, mais d’une IA contrôlable, auditée, opérant dans un cadre réglementaire. Et cela ne peut être réalisé que par des agents profondément intégrés dans les systèmes logiciels d’entreprise.
« Le logiciel est la clé pour que les entreprises utilisent l’IA de manière contrôlée. » C’est la conclusion centrale du rapport.
Par ailleurs, il prévoit que la demande en inférence (inference) dépassera progressivement celle en entraînement, devenant le principal moteur de consommation de puissance de calcul. Avec la généralisation des agents, la consommation de calcul ne diminuera pas, mais continuera à croître, soutenant tout l’écosystème logiciel et infrastructurel.
Opportunité ou piège ?
Au moment de la publication, la valorisation du secteur logiciel a atteint un niveau historiquement bas. Bersey estime que : une sous-évaluation combinée à l’arrivée imminente de la monétisation représente une opportunité d’entrée, et non un signal de sortie.
« La valorisation du logiciel est à son plus bas historique, malgré le fait que le secteur se prépare à une expansion massive. »
Concernant ses recommandations, HSBC adopte une logique claire : les entreprises qui ont déjà une forte barrière de données, qui peuvent intégrer des agents IA, et qui ne dépendent pas uniquement d’un modèle basé sur la facturation par utilisateur, seront les grands bénéficiaires de cette vague de monétisation de l’IA. Les actions recommandées incluent Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Alphabet, etc., couvrant presque tous les acteurs clés du logiciel d’entreprise.
Il est aussi à noter que HSBC a abaissé la note d’IBM et d’Asana, et a mis Palo Alto Networks en « réduction », ce qui montre que tous les logiciels ne sont pas également aptes à traverser cette transition — la clé étant leur capacité à devenir une infrastructure pour l’implémentation des agents IA, plutôt que de rester des interfaces manuelles évitables par l’IA.
Le raisonnement de Bersey est rigoureux, le timing précis, et sa posture contrariante a un fort effet de propagation.
Mais une question demeure non répondue : si l’agent IA peut effectivement fonctionner efficacement dans le cadre logiciel d’une entreprise, la demande pour « sièges » logiciels ne va-t-elle pas continuer à diminuer discrètement ? La valeur du logiciel comme support de l’IA est plausible, mais le modèle commercial basé sur la facturation par utilisateur peut-il soutenir les valorisations actuelles ? La réponse reste suspendue.
La bataille entre « le logiciel dévore l’IA » ou « l’IA dévore le logiciel » sera tranchée dans chaque rapport financier à partir de 2026, apportant à chaque fois de nouvelles preuves.