SaaS qui rit et SaaS qui pleure

L'IA ne signe pas la fin des grands SaaS, mais en change l'usage. Leur avenir passe par des surcouches IA agentiques, agiles et sur‑mesure, complémentaires des systèmes de référence existants.

L’IA va-t-elle tuer les SaaS historiques tels que Salesforce.com, SAP, Outlook ou ServiceNow ? Une nouvelle génération de SaaS agentiques spécialisés par fonction (horizontaux) ou par industrie (verticaux) va-t-elle émerger ? 

La tectonique des plaques en jeu est complexe mais le scénario moyen terme le plus probable est la survie des acteurs traditionnels, plus affaiblis que confortés par l’IA, et le retour à des solutions sur-mesure (« customs ») modulaires et agiles en complément des « systems of record » historiques.

Les « gros » logiciels historiques ont été coûteux et complexes à déployer, ils constituent une colonne vertébrale de systèmes d’enregistrement et de référence. En ce sens, ils sont assez inexpugnables, à moyen terme.

 Cependant, leur capacité à adopter l’IA est limitée. Certes, ils déploient de grands moyens mais leur architecture technique est fondamentalement « d’une autre époque » et leur prisme se limite, quoi qu’ils en disent, aux bornes des transactions qu’ils supportent, lorsque l’enjeu de l’adoption de l’IA en entreprise est, par définition, transversal. De plus, ces logiciels historiques se sont agrémentés de diverses extensions au fil du temps, souvent via des acquisitions plus ou moins intégrées (par exemple, Ariba pour SAP, Datorama ou Slack pour Salesforce.com). Ces solutions périphériques sont les plus « attaquables » par l’IA qui peut fournir une solution élégante à l’interaction fournisseurs, à l’analyse de la performance marketing ou à l’optimisation d’un workflow collaboratif. 

À plus long terme, les SaaS historiques peuvent-ils maintenir leurs parts de marché et leur avantage compétitif ? 

L’IA abaisse les barrières à l’entrée dans le secteur et la menace ira grandissante au fur et à mesure que la technologie se perfectionne. On peut déjà coder un logiciel de CRM, simple mais complet, en un week-end avec l’aide de Claude ou Gemini. Les logiciels spécialisés sont menacés au premier chef. On peut développer un site Internet pour quelques euros avec Lovable, les outils de génération d’une vidéo totalement réaliste à partir d’un prompt et d’une simple photo des protagonistes sont légion, bientôt les sites commerçants ou les places de marchés pourront être générées avec la même simplicité par de nouveaux outils. Gencore, New Gen, Qeen AI, Graas, Sellful, Appscrip AI, Perplexity commerce se positionnent, Google essaie de redéfinir l’e-commerce en mode prompt-to store pour désintermédier les sites : quel avenir pour Adobe, Figma, Shopify ou Mirakl ? Certes, les millions de ligne de code d’un SAP ou d’un Salesforce.com accumulent une connaissance métier précieuse mais combien de temps ce barrage tiendra-t-il contre une concurrence augmentée par des IA de plus en plus puissantes ?

En parallèle de cette dynamique, des applicatifs métiers périphériques spécialisés émergent en grand nombre actuellement : gestion des contrats, rédactions de contenus sécurisés pour les industries régulées, gestion des sinistres assuranciels… Certains s’imposeront peut-être mais la majorité sera balayée par la loi du marché. Leur valeur ajoutée par rapport à la réalisation de solutions sur-mesure parfaitement adaptées au besoin de l’entreprise, à partir de briques d’IA élémentaires, modulaires et évolutives, est contestable. Leur modèle de « lock-in » par paiement d’abonnements augmentant avec les volumes et périodiquement réévalués à la hausse est peu attractif. Il n’est pas garanti que ces acteurs aient la capacité ou la volonté d’adopter les innovations technologiques des modèles fondamentaux afin d’améliorer leurs performances. 

Enfin, ces nouveaux logiciels ont rapidement tendance à faire porter « le poids du corps » sur les fonctionnalités métiers et les interfaces utilisateurs, se retrouvant ainsi à doublonner les systèmes transactionnels (« de référence ») existants, sans réellement pouvoir les remplacer. À l’inverse, le modèle gagnant est de créer à court terme, au-dessus des gros systèmes de référence, une surcouche « sur mesure » appelant directement des briques utilitaires dans un « pipeline » de technologies transparent et évolutif. 

Cette surcouche agentique est « chimiquement pure » : elle automatise ou augmente les activités des utilisateurs humains dans les systèmes traditionnels d’une manière totalement centrée sur les apports de l’IA. Par exemple, au lieu d’acheter un nouveau SaaS IA-native qui ordonnance les interventions des équipes en dupliquant les fonctionnalités du système de planning existant (qui est déjà intégré avec le système RH et la facturation client), une entreprise de services serait plus avisée de développer un surcouche légère d’optimisation, selon ses propres objectifs et contraintes, qui injecte dans le système existant un planning optimisé sans dupliquer celui-ci, sans créer une nouvelle strate dans le millefeuille applicatif déjà complexe, sans nécessiter des heures de formations des utilisateurs à une nouvelle interface.

L’IA rebat les cartes du marché du logiciel, abaisse les barrières à l’entrée pour des challengers des poids lourds actuels, mais fournit surtout une énorme opportunité pour les entreprises de reprendre la main. Celles-ci peuvent augmenter leur pouvoir de négociation vis-à-vis des fournisseurs de technologie historiques mais surcréer de réels avantages compétitifs grâce à des solutions agiles, modulaires, évolutives et sur-mesure qui viennent les compléter dans une dimension d’utilisation agentique.