Le logiciel entre dans son troisième âge

Dans une grande entreprise, quelque part, une équipe est probablement en train de résilier un contrat logiciel coûteux pour le remplacer par un agent d’IA conçu en interne. Ce n’est plus une curiosité de laboratoire. Une enquête menée fin 2025 auprès de plus de 800 profils chargés de construire des outils internes suggère que 35% des entreprises ont déjà remplacé au moins un SaaS payant par un développement maison dopé à l’IA, et que 78% comptent aller plus loin en 2026. Dans le même temps, Gartner prévoit un choc de 58 milliards de dollars sur le marché des logiciels de productivité d’ici à 2027, tandis que Bain & Company décrit une chute si rapide des coûts de modèles que l’arbitrage entre acheter et construire n’a déjà plus la même signification. (Gartner)

Un modèle tarifaire issu d’un autre âge

Le SaaS par siège a longtemps paru indiscutable. L’entreprise payait par utilisateur, chaque mois, en échange d’une mise en œuvre rapide et d’une promesse de standardisation. Or cette logique se fissure dès lors qu’un salarié équipé d’agents spécialisés peut accomplir le travail qui mobilisait auparavant plusieurs personnes et, avec elles, plusieurs licences. Le coût ne suit plus la valeur produite. Il suit une habitude commerciale.

C’est ici que le débat devient intellectuellement plus intéressant. Le logiciel n’est plus seulement un produit que l’on consomme. Il redevient, par endroits, une capacité que l’on assemble. Ce déplacement est discret, mais il touche à la définition même de l’avantage concurrentiel. Si l’interface n’est plus la rareté, la rareté se déplace vers les données, l’orchestration et la connaissance du processus.

Ce que mesurent déjà les entreprises pionnières

Selon la Harvard Business Review, Hitachi Global a obtenu 70% de gains d’efficacité opérationnelle en déployant l’IA auprès de 120.000 salariés en huit semaines, tandis que Klarna a annoncé son intention de remplacer Salesforce et Workday par des systèmes internes. Ce point est essentiel: les entreprises pionnières n’ajoutent pas seulement une couche d’IA à leur pile existante, elles redessinent une partie de leurs fonctions support.

Les chiffres de YipitData vont dans le même sens. Chez des acteurs de taille intermédiaire ayant adopté tôt l’IA, les dépenses consacrées aux logiciels de gestion de projet ont reculé d’environ 50% sur un an, alors que les budgets alloués aux plateformes centrales d’IA ont progressé de plus de 300%. Nous ne sommes donc plus dans l’addition d’outils. Nous sommes dans une réallocation du centre de gravité logiciel.

La France avance, mais par paliers

Le cas français mérite une lecture nuancée. D’un côté, l’Insee indique qu’en 2024, 10% des entreprises françaises de 10 salariés ou plus utilisaient au moins une technologie d’IA, contre 6% en 2023. Pour les entreprises de 250 salariés ou plus, le taux montait à 33%. De l’autre, la France demeurait sous la moyenne européenne, établie à 13%. Cela signifie que le mouvement est réel, mais qu’il progresse par paliers, avec une avance nette des grandes structures.

En parallèle, l’État cherche à installer un cadre de puissance technologique. Lors du sommet de février 2025 sur l’IA, la présidence française a mis en avant 109 milliards d’euros d’investissements annoncés pour des projets d’infrastructure et de déploiement. Ce contexte compte, car il rappelle que la recomposition du logiciel n’est pas seulement une affaire d’outils. Elle touche aussi à la souveraineté, au calcul, aux données et à la capacité industrielle d’un pays à ne pas dépendre entièrement de couches standardisées conçues ailleurs.

Le troisième grand changement du logiciel

On peut lire ce moment comme le troisième grand âge du logiciel d’entreprise. Le premier fut celui de la licence installée sur site, lourde mais maîtrisée. Le deuxième fut celui du SaaS, qui a déplacé la valeur vers l’abonnement, l’usage et la mise à jour continue. Le troisième, qui s’ouvre maintenant, remet en cause l’idée même qu’une interface vendue par utilisateur soit l’unité pertinente de tarification.

La grille proposée par Bain & Company aide à comprendre pourquoi. Le risque est maximal lorsque l’IA peut automatiser aisément les tâches de l’utilisateur et pénétrer profondément les flux déjà couverts par le SaaS. Là où ces deux dimensions se croisent, le logiciel n’est plus simplement enrichi par l’IA. Il est progressivement cannibalisé par elle. (Bain)

Ceux qui attendent paient deux fois

Les 65% d’entreprises qui restent fidèles au SaaS traditionnel ne sont pas nécessairement dans l’erreur. Dans bien des cas, acheter demeure plus rationnel que construire. Cependant, attendre sans réexaminer ses processus revient à payer deux fois: une première fois en abonnements, une seconde fois en inertie.

Le véritable enjeu n’est donc pas de savoir s’il faut supprimer tout le SaaS. Il consiste à déterminer quelles couches logicielles doivent rester des commodités louées, et lesquelles doivent devenir des capacités propres, parce qu’elles touchent au cœur du métier. Gartner situe l’inflexion majeure à l’horizon 2027. Ce n’est pas un futur lointain. Pour une direction qui doit renégocier ses contrats, remettre de l’ordre dans ses données et installer une gouvernance crédible, c’est presque immédiatement. Le basculement n’a rien de spectaculaire. C’est précisément pour cela qu’il est déjà en cours. (Gartner)