Lorsque tout le monde vend des actions de logiciels, HSBC dit que vous avez tort

Écriture : Naruto des Ondes Cosmiques, Deep Tide 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 de 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 d’une conférence téléphonique que « les agents d’IA rendent la visibilité de la croissance des parts de marché plus complexe » ; 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 au début de 2026.

La logique du marché est simple : les agents d’IA (Agent) peuvent déjà remplacer une grande partie des opérations manuelles. Les entreprises utilisent l’IA pour effectuer des tâches qui nécessitaient auparavant 100 employés, ce qui signifie qu’elles n’ont plus besoin de 100 licences logicielles. Le modèle commercial SaaS basé sur la facturation par siège est considéré comme arrivé à sa fin.

Alors que cette panique secoue tout le secteur, Stephen Bersey, responsable de la recherche technologique chez HSBC aux États-Unis, publie un rapport de recherche au titre provocateur : « Le logiciel va dévorer l’IA » (Software Will Eat AI).

Son argument principal, résumé en une phrase : la panique du marché est une erreur d’interprétation.

Un rapport contre-courant

« La crainte que l’IA ne remplace les logiciels d’entreprise est erronée. »

Il l’écrit dès l’introduction. 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 apprivoiser l’IA ».

Il cite une analogie historique de l’ère Internet : lors de l’émergence d’Internet, la valeur initiale était concentrée dans 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 accumulé la valeur à long terme. Le logiciel, en fin de compte, 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 du code — tout cela prépare le terrain pour l’explosion 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 lancement de la monétisation du logiciel. »

Pourquoi les modèles fondamentaux ne peuvent-ils pas remplacer les logiciels d’entreprise ?

Le point le plus solide du rapport est la 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 la « 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 d’applications, alors pourquoi les entreprises ont-elles encore besoin de systèmes logiciels traditionnels coûteux comme Oracle, SAP ou Salesforce ?

Bersey répond à cela en trois points.

Premièrement, les modèles fondamentaux ont des « défauts inhérents ».

Le rapport 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, cela « n’est pas réaliste ».

La cause principale réside dans la limitation des données d’entraînement. Les LLM sont entraînés sur des données publiques d’Internet, mais les connaissances propriétaires, la logique 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 résume pas à écrire du code, elle repose sur le temps et l’accumulation de scénarios métier.

Deuxièmement, la capacité du « vibe coding » est fortement surestimée.

Le rapport pointe directement la faiblesse fatale du vibe coding : il transfère toute la responsabilité de la conception et du déploiement aux développeurs. Si vous demandez à l’IA « Je veux un système pour gérer la chaîne d’approvisionnement mondiale », l’IA peut générer du code, mais « comment définir l’architecture du système, gérer les exceptions, assurer la stabilité sous pression extrême » reste une décision humaine.

Plus important encore, Bersey note que la plupart des grandes entreprises d’IA « n’ont presque aucune expérience dans la création de logiciels d’entreprise ». Elles entrent dans un environnement extrêmement complexe sans expérience préalable. Or, les logiciels d’entreprise ont évolué sur plusieurs décennies pour atteindre un niveau de « quasi-zéro erreur, haute capacité de traitement, fiabilité élevée », des standards que les nouveaux acteurs de l’IA ne peuvent pas atteindre à court terme.

Troisièmement, le coût de transition pour les entreprises est une barrière réelle.

Même si l’IA pouvait générer du code équivalent, le coût de remplacement des systèmes centraux reste très élevé : interruption des revenus, perte de productivité, compatibilité avec des environnements IT hétérogènes, confiance accumulée dans la marque et la qualité des fournisseurs… tous ces coûts de transition sont réels et ne disparaissent pas parce que l’IA peut coder.

Les logiciels d’entreprise exigent une disponibilité éprouvée de 99,999 %, un fonctionnement sans erreur dans des environnements IT complexes. Cette confiance, elle 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 estime 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 pensons 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, limitations électriques, goulots d’étranglement dans les centres de données — persistera encore plusieurs années. Cette rareté renforce la position stratégique des plateformes logicielles : seules elles peuvent transformer la puissance de l’IA en valeur commerciale scalable et réplicable.

Le rapport met en avant les agents d’IA (agentic AI) comme vecteur de monétisation.

Bersey prévoit que d’ici 2026, on verra un déploiement massif d’agents d’IA orientés tâches, intégrés dans les flux de travail, dans les grandes entreprises du Fortune 2000 et PME. Cependant, sa vision des agents diffère radicalement du récit dominant : il ne voit pas l’agent comme un remplaçant de logiciel, mais comme un composant qui doit fonctionner dans un cadre défini par le logiciel, avec des paramètres et des permissions. Ce « boundary AI » (IA à limites) répond mieux aux besoins de gestion des risques et de conformité des entreprises.

En d’autres termes, les entreprises n’ont pas besoin d’une IA omnipotente et autonome, mais d’une IA contrôlable, auditable, opérant dans un cadre réglementaire. Seuls des agents profondément intégrés dans les systèmes logiciels d’entreprise peuvent répondre à cette exigence.

« 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 de l’entraînement, devenant le principal moteur de consommation de puissance de calcul. Avec la généralisation des agents, la consommation de ressources ne diminuera pas, mais continuera à croître, soutenant ainsi tout l’écosystème logiciel et infrastructurel.

Une opportunité ou un piège ?

Au moment de la publication, la valorisation du secteur logiciel était déjà au plus bas historique. Bersey voit dans cette situation une opportunité d’entrée : une sous-évaluation combinée à une année de monétisation imminente, plutôt qu’un signal de sortie.

« La valorisation du logiciel est à un niveau historiquement bas, malgré le fait que le secteur soit à l’aube d’une expansion massive. »

Concernant les recommandations, HSBC adopte une stratégie claire : les entreprises ayant déjà une forte barrière de données, capables d’intégrer des agents d’IA, et ne dépendant pas uniquement d’un modèle de facturation par utilisateur, seront les principales bénéficiaires de cette vague de monétisation de l’IA. La liste inclut 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, tout en plaçant Palo Alto Networks en « vente à découvert » : tous ne pourront pas traverser cette crise sans dommage, la clé étant leur capacité à devenir une infrastructure pour agents d’IA, plutôt qu’un simple interface humaine contournée par l’IA.

Le rapport de Bersey est rigoureux, précis dans le timing, et son attitude contrariante a un fort potentiel de diffusion.

Mais une question demeure sans réponse : si l’IA peut effectivement fonctionner efficacement dans le cadre des logiciels d’entreprise, la demande pour les « sièges » logiciels ne va-t-elle pas continuer à diminuer discrètement ? La valeur du logiciel comme support de l’IA est peut-être justifiée, mais le modèle commercial basé sur la facturation par utilisateur reste-t-il viable face aux valorisations actuelles ? La réponse reste suspendue.

La bataille entre logiciel qui dévore l’IA ou IA qui dévore le logiciel, chaque rapport financier de 2026 apportera de nouveaux éléments de preuve.