Lorsque tout le monde vend des actions de sociétés logicielles, HSBC affirme : « Vous vous trompez. »
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Lorsque tout le monde vend des actions de sociétés logicielles, HSBC affirme : « Vous vous trompez. »
La panique du marché est une erreur d’évaluation.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Uchū Uzumaki, TechFlow
En février 2026, le marché des actions technologiques traverse un effondrement systémique qualifié par certains médias de « SaaSpocalypse » (« l’apocalypse du SaaS »).
Le cours de l’action Salesforce a chuté de près de 40 % depuis son plus haut en 2025 ; ServiceNow a perdu plus de 11 % en une seule séance après la publication de ses résultats trimestriels, simplement parce que sa direction a mentionné, lors de la conférence téléphonique, que « les agents IA rendent la visibilité sur la croissance des licences plus complexe » ; Workday a reculé de plus de 22 % ; quant à l’indice S&P 500 Software & Services, il a perdu près de 1 000 milliards de dollars de valorisation boursière au cours des six premières semaines de l’année 2026.
La logique du marché est limpide : les agents IA sont désormais capables de remplacer un grand nombre d’opérations manuelles. Les entreprises utilisent l’IA pour accomplir des tâches qui exigeaient auparavant l’intervention de cent personnes, et n’ont donc plus besoin de cent licences logicielles. Le modèle économique du SaaS fondé sur la facturation par utilisateur serait ainsi arrivé à la fin de son cycle historique.
C’est précisément au moment où cette vague de panique s’abat sur l’ensemble du secteur que Stephen Bersey, chef de la recherche technologique aux États-Unis chez HSBC, publie un rapport dont le titre est particulièrement provocateur :« Les logiciels dévoreront l’IA » (Software Will Eat AI).
Son argument central peut se résumer en une phrase :La panique du marché repose sur une erreur d’interprétation.
Un rapport contre-courant
« La crainte du marché selon laquelle l’IA remplacera les logiciels d’entreprise est erronée. »
Il écrit ainsi dès l’ouverture de son rapport. Selon lui, l’IA ne supprimera pas les logiciels, mais sera absorbée par eux, devenant une couche fonctionnelle intégrée aux plateformes logicielles d’entreprise.Les logiciels ne sont pas les rivaux de l’IA : ils constituent le vecteur par lequel celle-ci accède au monde réel.
Ce renversement logique bouleverse entièrement le cadre narratif dominant. La peur du marché est que « l’IA remplace les logiciels », tandis que Bersey affirme que « les logiciels domestiquent l’IA ».
Il cite une analogie tirée de l’ère internet : lorsque ce dernier a explosé, la première vague de création de valeur s’est concentrée sur les infrastructures physiques — serveurs, câbles en fibre optique, centres de données. D’importants capitaux ont alors afflué vers les infrastructures matérielles, tandis que les jeunes entreprises internet, longtemps en difficulté, se sont révélées être celles qui ont finalement capté la plus grande partie de la valeur à long terme.Les logiciels, eux, ont constitué la destination finale de la valeur internet.
Bersey estime que l’évolution de l’IA suit exactement le même scénario. Les années 2024 et 2025 ont été consacrées à la construction des infrastructures — puissance de calcul, modèles, intégration du code — tout cela préparant le terrain pour l’explosion attendue de la couche logicielle. Or, 2026 marque l’année où le moteur s’allume véritablement.
« Les logiciels constitueront le principal vecteur de déploiement de l’IA au sein des plus grandes entreprises mondiales. Nous considérons que 2026 marquera le début de la monétisation des logiciels. »
Pourquoi les modèles de base ne peuvent-ils pas remplacer les logiciels d’entreprise ?
L’argument le plus solide du rapport consiste à déconstruire pas à pas la logique selon laquelle « l’IA va directement bouleverser le secteur des logiciels ».
Le point de vue des détracteurs semble convaincant : les modèles de langage géants sont désormais capables d’écrire du code, la « vibe coding » (génération directe de logiciels fonctionnels à partir de descriptions en langage naturel) gagne du terrain, et les sociétés spécialisées dans les modèles IA multiplient leurs expérimentations au niveau applicatif. Alors pourquoi les entreprises auraient-elles encore besoin de systèmes logiciels traditionnels coûteux comme Oracle, SAP ou Salesforce ?
La réponse de Bersey s’articule autour de trois axes.
Premièrement, les modèles de base souffrent d’un « défaut congénital ».
Le rapport précise clairement que les modèles de base « présentent des défauts intrinsèques » qui les rendent incapables de remplacer globalement les plateformes essentielles des grandes entreprises. Ils excellent dans des cas d’usage restreints — génération d’images, développement d’applications légères, traitement de texte — mais cette capacité « n’est pas réaliste » lorsqu’il s’agit de plateformes critiques, exigeant une haute fidélité et une robustesse opérationnelle accrue.
La raison fondamentale réside dans les limites des données d’entraînement. Les LLM sont entraînés sur des données publiques issues d’internet, tandis que les connaissances architecturales privées, les logiques métiers et les normes opérationnelles accumulées pendant des décennies par les systèmes logiciels d’entreprise — ces actifs intellectuels stratégiques — ne sont tout simplement pas accessibles sur le web public. L’IA ne peut ni les apprendre ni les reproduire. La « moat » (avantage concurrentiel durable) des systèmes Oracle ou SAP ne se rattrape pas uniquement en écrivant du code : elle s’est construite au fil du temps, à travers l’accumulation d’expériences concrètes dans des contextes métier complexes.
Deuxièmement, les capacités de la « vibe coding » sont gravement surestimées.
Le rapport identifie sans ambages la faiblesse fatale de la « vibe coding » : elle reporte entièrement la responsabilité et la charge de la conception sur le développeur. Si vous demandez à une IA « Je veux un système capable de gérer la chaîne d’approvisionnement mondiale », celle-ci peut générer du code, mais les décisions cruciales — « comment définir l’architecture de ce système ? », « comment traiter les cas d’exception ? », « comment garantir qu’il ne tombe pas en panne sous pression extrême ? » — demeurent entièrement humaines.
Plus important encore, Bersey souligne que les principales sociétés spécialisées dans les modèles IA « possèdent presque aucune expérience de la conception de logiciels d’entreprise ». Elles pénètrent un environnement extrêmement complexe en partant de zéro. En revanche, les logiciels d’entreprise, fruit de décennies d’itérations, ont atteint un niveau de fiabilité exceptionnel — quasi zéro erreur, débit élevé, robustesse maximale — une référence que ces nouveaux venus de l’IA ne sauraient atteindre à court terme.
Troisièmement, le coût de basculement pour les entreprises constitue un obstacle concret et majeur.
Même si l’on suppose que l’IA puisse effectivement générer du code d’un niveau équivalent, le coût pour une entreprise de remplacer ses systèmes centraux reste extrêmement élevé : risque d’interruption des revenus, perte de productivité, problèmes de compatibilité entre systèmes informatiques hétérogènes, confiance accumulée au fil du temps dans la marque et les capacités de service du fournisseur… Ce sont là des coûts réels de basculement qui ne disparaîtront pas simplement parce que l’IA sait écrire du code.
Les logiciels d’entreprise exigent un taux de disponibilité éprouvé sur plusieurs années, voisin de 99,999 %, ainsi qu’un fonctionnement sans erreur dans des environnements informatiques extrêmement complexes. Cette confiance se gagne avec le temps, non pas en empilant des lignes de code.
Qui seront les véritables bénéficiaires de la monétisation de l’IA ?
Si la première partie du rapport constitue une argumentation défensive, sa seconde partie adopte une posture offensive.
La conviction centrale de Bersey est la suivante : la plus grande part de la chaîne de valeur de l’IA ira in fine à la couche logicielle, et non à la couche matérielle ou des puces.
« Nous estimons que l’IA constitue la principale source de création de valeur au sein de la pile logicielle, et que la plus grande part de la valeur à long terme reviendra aux logiciels, et non au matériel. »
Il observe également que la rareté du matériel — pénurie de GPU, contraintes énergétiques, goulets d’étranglement dans les centres de données — persistera pendant plusieurs années encore. Cette rareté renforce précisément la position stratégique des plateformes logicielles :Seules les plateformes logicielles peuvent transformer les capacités de l’IA en valeur commerciale évolutive et reproductible.
Quant au support concret de cette monétisation, le rapport désigne explicitement les agents IA (agentic AI).
Bersey prédit qu’en 2026, des agents IA orientés tâche et intégrés aux flux de travail seront massivement déployés au sein des entreprises figurant dans le classement Fortune 2000, ainsi que dans les PME. Toutefois, sa définition des agents diffère radicalement de la narration dominante sur les marchés : il ne les considère pas comme des disrupteurs destinés à remplacer les logiciels, mais comme des entités devant nécessairement fonctionner dans les limites des paramètres et autorisations définis par les logiciels. Ce sont précisément ces « agents circonscrits » qui permettent aux entreprises de maîtriser efficacement les risques liés à l’IA.
Autrement dit, les entreprises ne recherchent pas une IA omnisciente et totalement autonome, mais une IA gouvernable, traçable et conforme aux cadres réglementaires. Or, seuls les agents profondément intégrés aux systèmes logiciels d’entreprise peuvent répondre à ces exigences.
« Les logiciels constituent le moyen essentiel pour les entreprises d’utiliser l’IA de façon maîtrisée. » Telle est la phrase centrale du rapport.
Le rapport prévoit par ailleurs que la demande d’inférence dépassera progressivement celle de l’entraînement, devenant le principal moteur de la croissance de la consommation de puissance de calcul. Cela signifie qu’avec la généralisation des agents IA, la consommation de puissance de calcul ne diminuera pas, mais continuera d’augmenter, soutenant ainsi durablement l’ensemble de l’écosystème logiciel et infrastructurel.
Opportunité ou piège ?
Au moment de la publication du rapport, l’ensemble du secteur logiciel avait déjà atteint des niveaux de valorisation historiquement bas. La conclusion de Bersey est la suivante :Une valorisation basse combinée à l’imminence de l’année de monétisation représente une opportunité d’entrée, et non un signal de sortie.
« La valorisation des logiciels se situe à un niveau historiquement bas, bien que le secteur soit sur le point de connaître une expansion massive. »
Sur le plan des recommandations spécifiques, la logique d’HSBC est claire : les sociétés logicielles ayant déjà établi une « moat » data forte, disposant d’une capacité avérée à intégrer des agents IA, et ne dépendant pas exclusivement d’un modèle de tarification par utilisateur, seront les plus grands bénéficiaires de cette vague de monétisation de l’IA.La liste des titres recommandés à l’achat comprend Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike et Alphabet, couvrant ainsi pratiquement l’ensemble des principaux acteurs du logiciel d’entreprise.
À noter que HSBC a simultanément dégradé les notes d’IBM et d’Asana, et placé Palo Alto Networks sur la liste des titres à « réduire ». Toutes les sociétés logicielles ne réussiront pas à traverser cette crise en toute sécurité : la clé réside dans leur capacité à devenir l’infrastructure indispensable au déploiement des agents IA, et non une simple interface humaine susceptible d’être contournée par ces agents.
Le rapport de Bersey est rigoureusement argumenté, parfaitement calé dans le temps, et son caractère contre-courant confère à lui seul un fort effet de diffusion.
Toutefois, une question demeure sans réponse explicite dans le rapport : si les agents IA parviennent effectivement à fonctionner de manière efficace dans le cadre des logiciels d’entreprise, la demande d’entreprises en « licences » ne continuera-t-elle pas à se réduire discrètement ? Il est possible que la valeur des logiciels en tant que vecteur de l’IA soit avérée, mais le modèle économique fondé sur la facturation par utilisateur est-il encore en mesure de justifier les valorisations actuelles ? C’est là une interrogation qui demeure suspendue dans l’air.
La question de savoir si ce sont les logiciels qui dévoreront l’IA, ou l’inverse, restera ouverte : chaque rapport financier publié en 2026 apportera de nouvelles preuves à ce débat.
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