Requiem pour un mort qui se porte bien
On n’enterre pas tout un secteur aussi facilement; le logiciel a encore du bon devant lui..
En début d'année 2026, une crainte majeure a émergé sur les marchés financiers : l'intelligence artificielle (IA) allait selon certains analystes provoquer la disparition des entreprises de Software as a Service (SaaS), un modèle où les logiciels sont loués sous forme d'abonnements plutôt que vendus en licences perpétuelles. Cette menace a été surnommée la « SaaSpocalypse », un néologisme formé à partir de SaaS et apocalypse. Les acteurs du secteur comme Salesforce, Workday ou ServiceNow étaient perçus comme condamnés, car l'IA était censée rendre leurs services obsolètes en automatisant les tâches autrefois réalisées par des employés. Cette panique a entraîné une chute de plus de 200 milliards de dollars américains de capitalisation boursière pour l'ensemble du secteur en quelques semaines. Les craintes reposaient sur l'idée que les agents autonomes (programmes capables d'agir sans intervention humaine) et le vibe coding (développement de logiciels par des instructions en langage naturel) rendraient les logiciels traditionnels inutiles.
Contre toute attente, le secteur du SaaS a connu un rebond spectaculaire dès le printemps 2026. Les résultats trimestriels des entreprises comme Salesforce ont dépassé les attentes, avec une hausse de plus de 20 % de son action en une seule séance. Salesforce a non seulement maintenu ses revenus liés aux licences, mais a aussi enregistré une augmentation des abonnements premium, les clients recherchant les fonctionnalités les plus avancées. Workday a annoncé des revenus annuels récurrents de 600 millions de dollars américains pour ses offres d'IA agentique, tandis que ServiceNow a révélé que 50 % de ses revenus ne dépendaient plus des licences, signe d'une transition réussie vers de nouveaux modèles économiques. Les analystes de Morgan Stanley, Goldman Sachs et Bernstein ont qualifié cette correction de « excessive », soulignant qu'elle était motivée par la panique plutôt que par une dégradation réelle des fondamentaux économiques.
Cet épisode illustre un phénomène récurrent sur les marchés financiers : la tendance à surréagir aux risques nouveaux et médiatisés, en confondant la volatilité temporaire avec une destruction permanente de valeur. L'article cite deux exemples marquants : Netflix, dont l'action avait chuté de 76 % en 2022 après une baisse historique du nombre d'abonnés, avant de rebondir de 700 % entre 2022 et 2025, et Meta, dont la valeur s'était effondrée de 75 % en 2022 sous le poids des craintes liées au métavers et à la concurrence, avant de multiplier sa valeur par neuf en moins de trois ans. Ces cas montrent que les phases de transition sont souvent interprétées à tort comme des condamnations à mort par les investisseurs. La clé, selon l'auteur, est de rester patient et discipliné : il faut être « craintif quand les autres sont avides, et avide quand les autres sont craintifs », une maxime attribuée à Warren Buffett.
L'IA ne peut pas remplacer les logiciels SaaS sans accès à des données structurées, qui constituent leur véritable valeur. Les plateformes comme Salesforce, SAP ou ServiceNow accumulent depuis des années des données clients, comptables ou de service, formant des gisements de données essentiels pour entraîner les grands modèles de langage et générer des gains de productivité mesurables. Ironiquement, les entreprises d'IA elles-mêmes dépendent de ces plateformes pour fonctionner. Par exemple, Anthropic, une société spécialisée dans l'IA, a récemment annoncé un partenariat élargi avec Salesforce, permettant aux utilisateurs d'accéder aux données et aux fonctions de la plateforme directement via son assistant Claude. Cette collaboration révèle que l'IA a besoin des acteurs établis pour se déployer à grande échelle en entreprise.
Contrairement aux craintes initiales, l'adoption de l'IA ne semble pas réduire les effectifs, mais plutôt stimuler l'embauche. Selon la firme Bernstein, les entreprises qui intègrent massivement l'IA enregistrent une croissance de leurs effectifs supérieure de plus de 10 % à celle de leurs concurrents qui résistent à cette technologie, sur une période de deux ans. Cette dynamique rappelle celle observée lors des révolutions technologiques précédentes, comme l'arrivée des PC (ordinateurs personnels) et d'Internet dans les années 1990. Les gains de productivité générés par l'IA se traduisent par une demande accrue de travailleurs qualifiés, plutôt que par des suppressions d'emplois. Cette tendance suggère que l'IA pourrait transformer les métiers plutôt que de les éliminer.
Toutes les entreprises du secteur SaaS ne survivront pas à cette transition. Certaines détiennent des données propriétaires irremplaçables (données exclusives et critiques pour leurs clients) et une expertise sectorielle qui les rendent indispensables. Ces acteurs, comme Salesforce ou ServiceNow, devraient traverser la transition en renforçant leur position. En revanche, les entreprises proposant des outils à faible valeur ajoutée, facilement reproductibles et facturés uniquement via des licences, sont vulnérables. Leur modèle économique est menacé par la concurrence et par la capacité des clients à développer des solutions alternatives. La clé de la résilience réside donc dans la capacité à intégrer rapidement les capacités de l'IA tout en préservant ce qui fait la valeur unique de l'entreprise : ses données, son expertise et la confiance de ses clients.
Pour les investisseurs, la leçon de cet épisode est claire : il ne faut pas vendre dans la panique ni acheter dans l'euphorie. Au plus fort de la correction en février 2026, le secteur du SaaS se négociait à des *multiples* (ratios financiers) jamais vus depuis quinze ans, proches de ceux accordés à des industries matures à croissance nulle. Certains titres intégraient même une *valeur terminale nulle*, c'est-à-dire une anticipation de disparition totale de l'entreprise. Pour l'investisseur patient, cette période représentait une opportunité d'achat, car le marché avait surréagi. La stratégie consiste à identifier les entreprises capables de transformer leur modèle tout en conservant leur valeur fondamentale, et à éviter celles qui ne peuvent s'adapter. La question n'est pas de savoir si le secteur survivra, mais de ne pas vendre au pire moment ou d'avoir le courage d'acheter quand tout le monde vend.
