Rédigé par: Univers Wave Naruto, Shenchao TechFlow
Février 2026, le marché des actions technologiques traverse un krach systémique que certains médias appellent le "SaaSpocalypse" (l'apocalypse du SaaS).
L'action Salesforce a chuté de près de 40 % depuis son sommet de 2025 ; ServiceNow a chuté de plus de 11 % en une seule journée après la publication de ses résultats trimestriels, simplement parce que la direction a mentionné lors de la conférence téléphonique que "les agents IA complexifient la visibilité de la croissance des sièges" ; 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 valorisation en six semaines au début de 2026.
La logique du marché est directe : les agents IA (Agent) peuvent déjà remplacer un grand nombre d'opérations manuelles, les entreprises utilisant l'IA pour accomplir le travail qui nécessitait auparavant 100 personnes, elles n'ont donc plus besoin de 100 sièges logiciels. Le modèle commercial SaaS, facturé par siège, est considéré comme arrivé à son terme historique.
Alors que cette panique commerciale balayait toute l'industrie, Stephen Bersey, responsable de la recherche technologique américaine à HSBC, a publié un rapport de recherche au titre extrêmement provocateur :« Le logiciel dévorera l'IA » (Software Will Eat AI).
Son argument central, en un mot :La panique du marché est une erreur de jugement.
Un rapport à contre-courant
"Les craintes du marché que l'IA remplace les logiciels d'entreprise sont erronées."
Il écrit en ouverture du rapport. Selon lui, l'IA n'éliminera pas les logiciels, mais sera absorbée par eux, devenant une couche de capacité intégrée dans les plateformes logicielles d'entreprise.Le logiciel n'est pas l'adversaire de l'IA, le logiciel est le vecteur par lequel l'IA atteint le monde réel.
Cette logique inverse tout le cadre narratif actuel du marché. La peur du marché est que "l'IA remplace le logiciel", alors que le jugement de Bersey est que "le logiciel domestiquera l'IA".
Il cite une analogie historique de l'ère Internet : lorsque l'Internet a explosé, l'accumulation de valeur initiale s'est concentrée sur les infrastructures physiques, les serveurs, les câbles à fibres optiques, les centres de données. Des capitaux massifs ont afflué vers les infrastructures matérielles, et ce sont finalement les entreprises Internet précoces qui luttaient qui ont remporté la valeur à long terme.Le logiciel a été la destination finale de la valeur d'Internet.
L'évolution de l'IA, selon Bersey, rejoue le même scénario. 2024 et 2025 ont été la période de construction de l'infrastructure, la puissance de calcul, les modèles, l'intégration du code - tout cela pave la voie à l'explosion de la couche logicielle. Et 2026 est l'année où le moteur s'allume vraiment.
"Le logiciel sera le principal mécanisme de diffusion de l'IA dans les plus grandes entreprises mondiales. Nous pensons que 2026 est l'année de lancement de la monétisation des logiciels."
Pourquoi les modèles de base ne peuvent-ils pas remplacer les logiciels d'entreprise ?
L'argument le plus substantiel du rapport est la déconstruction couche par couche de la logique selon laquelle "l'IA perturbe directement les logiciels".
Le point de vue des critiques semble convaincant : les grands modèles de langage peuvent déjà écrire du code, le "vibe coding" (génération directe de logiciels utilisables via une description en langage naturel) est en plein essor, les entreprises de modèles IA tentent déjà davantage de choses au niveau applicatif. Alors, pourquoi les entreprises auraient-elles encore besoin des systèmes logiciels traditionnels coûteux d'Oracle, SAP, Salesforce ?
La réponse de Bersey se déploie sur trois niveaux.
Premièrement, les modèles de base ont des "défauts congénitaux".
Le rapport indique clairement que les modèles de base "présentent des défauts intrinsèques" et sont incapables de remplacer "dans son ensemble" les plateformes centrales des grandes entreprises. Ils sont performants dans des scénarios étroits, la génération d'images, le développement de petites applications, le traitement de texte, mais pour les plateformes centrales de niveau entreprise à haute fidélité, c'est "irréaliste".
La raison fondamentale réside dans les limites des données d'entraînement. Les LLM sont entraînés sur des données Internet publiques, tandis que les connaissances architecturales privées, la logique métier, les normes opérationnelles accumulées par les systèmes logiciels d'entreprise pendant des décennies - ces propriétés intellectuelles centrales ne sont tout simplement pas sur le web public, l'IA ne peut ni les apprendre ni les reproduire. Le fossé protecteur des systèmes Oracle et SAP ne se comble pas en écrivant du code, il s'accumule avec le temps et les scénarios métier.
Deuxièmement, les limites des capacités du Vibe Coding sont sérieusement surestimées.
Le rapport pointe directement la faiblesse mortelle du Vibe Coding : il fait reposer entièrement la responsabilité et la charge de la conception sur le développeur. Vous dites à l'IA "Je veux un système capable de gérer la chaîne d'approvisionnement mondiale", l'IA peut générer du code, mais "comment définir l'architecture de ce système, comment gérer les cas exceptionnels, comment garantir qu'il ne plante pas sous une pression extrême", ces jugements nécessitent encore un humain.
Plus crucial encore, Bersey souligne que les principales entreprises de modèles IA "n'ont quasiment aucune expérience dans la création de logiciels de niveau entreprise". Elles entrent de zéro dans un environnement extrêmement complexe. Et les logiciels d'entreprise, après des décennies d'itérations, ont évolué vers un niveau de "presque zéro erreur, haut débit, haute fiabilité", une référence que les nouveaux venus de l'IA ne peuvent atteindre à court terme.
Troisièmement, le coût de changement pour les entreprises est un mur bien réel.
Même en supposant que l'IA puisse réellement écrire du code de qualité équivalente, le coût pour une entreprise de remplacer son système central reste extrêmement élevé : risque d'interruption des revenus, perte de productivité, problèmes de compatibilité des systèmes entre les environnements IT, accumulation de confiance dans la marque et la capacité de service du fournisseur... Ce sont là des coûts de changement réels, qui ne disparaîtront pas parce que l'IA peut écrire du code.
Ce que demandent les logiciels d'entreprise, c'est un temps de fonctionnement garanti de 99,999 % vérifié depuis des années, c'est un fonctionnement sans erreur dans divers environnements IT complexes. Cette confiance, elle s'acquiert avec le temps, elle ne s'accumule pas avec du code.
Qui seront les véritables bénéficiaires de la monétisation de l'IA ?
Si la première partie du rapport est argumentative et défensive, la seconde partie est offensive et stratégique.
Le jugement central de Bersey est : la plus grande part de la chaîne de valeur de l'IA finira par affluer vers la couche logicielle, et non vers les couches matérielles et des puces.
"Nous pensons que l'IA est la principale source de création de valeur dans la pile logicielle, la plus grande part de la valeur à long terme reviendra aux logiciels, et non au matériel."
Il note également que la rareté matérielle, la pénurie de GPU, les limitations électriques, les goulots d'étranglement des centres de données, persisteront toutes dans les années à venir. Cette rareté renforce précisément la position stratégique des plateformes logicielles :Seules les plateformes logicielles peuvent transformer la capacité de l'IA en valeur commerciale scalable et répétable.
Et le vecteur concret de monétisation, le rapport le désigne : les agents IA (agentic AI).
Bersey prédit que 2026 verra le déploiement à grande échelle d'agents IA orientés tâches, intégrés aux flux de travail, dans les entreprises du Fortune 2000 et les PME. Mais sa qualification des agents est radicalement différente du récit dominant du marché : il ne pense pas que les agents soient des perturbateurs remplaçant les logiciels, mais estime que les agents doivent fonctionner dans les paramètres et les autorisations définis par le logiciel ; c'est précisément cet "agent aux limites définies" qui peut répondre aux besoins des entreprises en matière de gestion des risques liés à l'IA.
En d'autres termes, les entreprises n'ont pas besoin d'une IA omnipotente et libre de courir, elles ont besoin d'une IA qui peut être gouvernée, auditée, opérant dans un cadre conforme. Et cela, seuls les agents profondément intégrés aux systèmes logiciels d'entreprise peuvent le faire.
"Le logiciel est la voie clé pour une utilisation contrôlée de l'IA par les entreprises." C'est l'affirmation la plus centrale de tout le rapport.
Parallèlement, le rapport prédit également que la demande d'inférence (inference) dépassera progressivement la demande d'entraînement, devenant le principal moteur de croissance de la consommation de calcul, ce qui signifie qu'avec la popularisation des agents, la consommation de calcul ne se contractera pas, mais continuera de croître, soutenant davantage l'ensemble de l'écosystème logiciel et des infrastructures.
Opportunité ou piège ?
Lors de la publication du rapport, la valorisation globale du secteur des logiciels était déjà tombée à un creux historique. Le jugement de Bersey est :Une faible valorisation combinée à l'année de monétisation à venir, c'est une opportunité d'entrée, et non un signal de sortie.
"Les valorisations des logiciels sont à des niveaux historiquement bas, bien que le secteur soit à l'aube d'une expansion massive."
En ce qui concerne les recommandations d'actifs spécifiques, la logique de HSBC est claire : les entreprises logicielles qui ont déjà établi un profond fossé de données, qui possèdent la capacité d'intégrer des agents IA, et qui ne dépendent pas d'un modèle de facturation purement par tête, seront les plus grands bénéficiaires de cette vague de monétisation de l'IA.La liste des notations "Acheter" comprend Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Alphabet, etc., couvrant presque tous les acteurs clés du logiciel d'entreprise.
Il est à noter que HSBC a simultanément abaissé la notation d'IBM et d'Asana, et a placé Palo Alto Networks sur la liste "Réduire", car toutes les entreprises logicielles ne pourront pas traverser l'épreuve en toute sécurité, la clé étant de pouvoir devenir l'infrastructure de déploiement des agents IA, et non l'interface humaine que les agents contourneraient.
Le rapport de Bersey est logiquement solide, son timing est précis, et sa posture逆势而出 (à contre-courant) a en elle-même un fort effet de propagation.
Mais une question n'est pas abordée de front par le rapport : si les agents IA peuvent réellement fonctionner efficacement dans le cadre des logiciels d'entreprise, la demande des entreprises en "sièges" logiciels ne risque-t-elle pas de diminuer discrètement ? La valeur du logiciel en tant que vecteur de l'IA est peut-être avérée, mais la question de savoir si le modèle commercial "facturé par tête" peut soutenir les valorisations actuelles reste en suspens.
Le logiciel dévore-t-il l'IA, ou l'IA dévore-t-elle le logiciel ? Chaque publication de résultats trimestriels en 2026 apportera de nouvelles preuves à ce débat.
