Faut-il encore investir dans le secteur du logiciel à l'ère de l'IA ?

L'IA redessine les règles du jeu dans le secteur du logiciel

Depuis quelques années, l'intelligence artificielle a profondément modifié l'économie du code informatique. Produire un logiciel est devenu plus rapide et moins coûteux qu'auparavant, ce qui fragilise mécaniquement les solutions simples, celles dont la valeur reposait uniquement sur leur fonction de base et dont la réplication est désormais accessible à moindre coût.

Mais l'IA n'est pas qu'une menace. Pour les entreprises bien positionnées, elle constitue un moteur puissant d'amélioration des marges, d'accélération du développement produit et d'enrichissement de l'expérience client. C'est cette dualité, destruction d'un côté, création de valeur de l'autre, qui rend le secteur du logiciel si complexe à analyser aujourd'hui.

Deux questions s'imposent dès lors à tout investisseur : comment identifier les futurs gagnants de cette transformation ? Et comment l'IA remodèle-t-elle concrètement le logiciel de demain ?

Les "barrières économiques" : le critère de sélection qui change tout

Chez Opale Capital, notre conviction est claire : dans un environnement où l'IA abaisse le coût de production du code, seules les entreprises dotées de barrières économiques solides et durables tireront leur épingle du jeu.

Ces barrières reposent sur deux piliers complémentaires : le caractère mission-critical du logiciel et la donnée propriétaire qu'il centralise.

Le logiciel mission-critical : bien plus qu'un outil, une infrastructure vitale

Un logiciel mission-critical est un logiciel intégré au cœur même des opérations quotidiennes de ses clients. Il ne se contente pas d'afficher des données, il en est le gardien. Il détient des informations privées, sensibles, structurantes pour l'activité de ses utilisateurs. En conséquence, le coût de remplacement d'un tel système est si élevé financièrement, opérationnellement et humainement, qu'il constitue en lui-même une barrière à l'entrée quasi infranchissable.

L'exemple le plus parlant est celui de SAP. Le monde continue de tourner sur SAP parce que ce système détient la vérité comptable, logistique et opérationnelle de 87 %¹ du marché mondial. Ce n'est pas un outil parmi d'autres : c'est la mémoire vive de milliers d'organisations. Et l'IA n'a pas vocation à remplacer cette base de données, elle la rend simplement plus facile à interroger.

La gravité de la donnée : pourquoi changer de logiciel ressemble à une opération à cœur ouvert

Remplacer un logiciel d'entreprise n'a rien à voir avec le fait de changer d'application sur un smartphone. C'est une migration qui mobilise des équipes entières, génère des risques opérationnels majeurs et s'étale sur des mois, voire des années.

Cela explique pourquoi certaines grandes banques continuent d'opérer sur des systèmes vieux de 40 ans : le coût et le risque d'une migration dépassent largement le bénéfice hypothétique d'une solution plus récente. Cette inertie n'est pas un défaut de jugement, c'est une décision rationnelle face à l'ampleur des enjeux.

Et c'est précisément là que l'IA change la donne de façon inattendue : au lieu de menacer ces systèmes historiques, elle s'y intègre. SAP a ainsi déployé son assistant IA "Joule", qui augmente la valeur perçue de la plateforme sans toucher à l'infrastructure critique. Résultat : le client devient encore plus captif, et le logiciel encore plus indispensable.

L'IA comme “multiplicateur de force” pour les marges

Pour les éditeurs de logiciels, notamment ceux en portefeuille de fonds de Private Equity,  l'intelligence artificielle représente une opportunité concrète d'améliorer leur structure de coûts.

Deux leviers se dégagent en particulier. D'abord, la R&D assistée par IA permet de développer de nouvelles fonctionnalités deux fois plus rapidement qu'auparavant, réduisant les coûts de développement sans sacrifier la cadence d'innovation. Ensuite, le support client peut être largement automatisé grâce à des agents IA capables de traiter les tickets de premier niveau, ce qui diminue significativement les coûts de maintenance.

Du logiciel-outil au logiciel-service : le basculement vers la valeur délivrée

Il se passe quelque chose de fondamental dans la façon dont le logiciel crée de la valeur. Historiquement, un logiciel était un outil que l'humain devait maîtriser pour en extraire de la valeur. Demain, dopé à l'IA, il devient un service qui délivre directement un résultat.

Prenons l'exemple d'un logiciel de gestion de paie. Hier, il produisait des tableaux de données que les équipes RH interprétaient elles-mêmes. Demain, ce même logiciel analyse les écarts, identifie les anomalies et propose des optimisations fiscales de façon proactive, sans que l'utilisateur n'ait à formuler la moindre requête.

Cette évolution a une conséquence directe sur le pricing : les clients sont prêts à payer davantage pour un logiciel qui "réfléchit" et libère du temps à leurs équipes. Le pouvoir de tarification des éditeurs s'en trouve renforcé et l'IA devient une extension naturelle des modèles SaaS existants.

Trois exemples concrets pour comprendre les mutations en cours

Klarna et la fin du modèle "par siège", le canari dans la mine

Klarna est devenu le cas d'école incontournable pour illustrer les risques du modèle de facturation à l'utilisateur. La fintech suédoise a intégré un assistant IA (développé avec OpenAI) capable d'effectuer le travail équivalent de 700 agents à temps plein.

Conséquence directe : le nombre de licences SaaS nécessaires pour leur service client a chuté drastiquement. Les éditeurs qui facturaient Klarna "au siège", à l'image de solutions comme Zendesk ou Salesforce, ont vu leur chiffre d'affaires annuel récurrent (ARR) s'effondrer sur ce compte. Ceux qui facturaient au volume de tickets résolus, eux, sont restés stables.²

La leçon est sans appel : le modèle de facturation à l'utilisateur est structurellement exposé à l'automatisation par l'IA.

HubSpot et le pivot vers une facturation à l'usage, une adaptation proactive

HubSpot a été l'un des premiers grands acteurs du SaaS “horizontal” à prendre la mesure du risque. Face à la menace de voir ses clients réduire leurs effectifs grâce à l'IA et donc le nombre de licences souscrites. L'entreprise a progressivement migré vers un modèle hybride.

Désormais, les utilisateurs en mode "lecture seule" peuvent accéder à la plateforme gratuitement. En revanche, l'activation des fonctions IA et le traitement de volumes de données importants sont facturés. Ce faisant, HubSpot a décorrélé son ARR du nombre d'employés de ses clients, une décision stratégique qui protège sa croissance dans un contexte d'automatisation croissante.³

Ironclad et la résilience du logiciel vertical : facturer le résultat, pas l'accès

Ironclad, spécialiste de la gestion de contrats, illustre parfaitement la résilience des logiciels verticaux (donc très experts) face à l'IA et leur capacité à en faire un avantage concurrentiel.

Historiquement, une direction juridique payait une licence pour chaque juriste ayant accès à la plateforme. Aujourd'hui, Ironclad déploie des agents IA qui analysent les contrats de façon autonome, et pivote vers une facturation à la complexité des contrats ou au volume de clauses auditées.

Ce modèle présente une caractéristique remarquable pour l'investisseur : même si un client réduit ses effectifs juridiques de 50 % grâce à l'IA, il continuera de payer la même somme à Ironclad, voire davantage, car le volume de contrats à traiter, lui, ne diminue pas. La valeur est dans l'analyse, pas dans l'accès humain. C'est le passage du modèle "par siège" au modèle "par résultat", dans toute sa clarté.

Ce que cela implique pour la sélection de fonds exposés au secteur logiciel

La transformation en cours dans le secteur du logiciel n'invalide pas la thèse d'investissement, elle la raffine. Les critères de sélection évoluent : il ne s'agit plus seulement d'évaluer la qualité d'un produit ou la taille d'un marché adressable, mais de comprendre la structure des revenus, la profondeur des données propriétaires et la nature des relations clients.

Les logiciels qui survivront et prospéreront à l'ère de l'IA partagent un point commun : ils sont devenus indispensables non pas parce qu'ils sont les seuls à exister, mais parce qu'ils détiennent ce que personne d'autre ne peut facilement répliquer : la donnée, la confiance et l'intégration au cœur des opérations critiques.
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Pour en savoir plus sur le contexte des inquiétudes, lisez notre article ➡️ Software & IA : faut-il vraiment s'inquiéter ?

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Sources :

¹Newsletter A16z, Mars 2026
²Klarna Press Office, "AI Assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month", février 2024 (confirmé par les analyses de marché en 2026)
³HubSpot Investor Relations, Pricing Model Update, 2024-2025.

Definitions : 

ARR (Annual Recurring Revenue) : Chiffre d'affaires annuel récurrent. Indicateur clé des entreprises SaaS qui mesure les revenus contractuels récurrents sur 12 mois.

Mission-critical : Se dit d'un logiciel dont l'interruption ou le remplacement mettrait en péril les opérations fondamentales d'une organisation.

SaaS (Software as a Service) : Modèle de distribution de logiciels dans lequel l'éditeur héberge l'application et la met à disposition des clients via internet, généralement sous forme d'abonnement.

Logiciel vertical : Logiciel conçu pour répondre aux besoins spécifiques d'un secteur ou d'une fonction métier précise (ex : gestion de contrats, gestion de paie), par opposition aux logiciels horizontaux qui adressent des besoins transversaux à tous les secteurs.