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L’IA ne détruira pas tous les éditeurs de logiciels, mais condamne seulement les solutions sans épaisseur métier. La valeur bascule de la simple ligne de code vers la maîtrise de la règle métier complexe.
Longtemps protégés par la complexité de leur code, les éditeurs de logiciels font face à une menace qui est l’IA. Car ce dernier laisse la place d’assistance pour remplacer des casseroles entières de fonctionnalités autrefois facturées au prix fort. Toutefois, toutes les solutions ne subissent pas la même exposition. Le risque de substitution dépend massivement de la profondeur métier et de la structure des données traitées. Benoît Wambergue, vice-président Cloud chez Fortero, analyse cette ligne de fracture entre logiciels essentiels et solutions bientôt obsolètes.
Une menace réelle pour les outils standards
Le concept de SaaSpocalypse désigne l’obsolescence programmée des logiciels par l’IA. Cette menace cible en priorité les systèmes dont la valeur ajoutée reste superficielle.
Les logiciels financiers et les CRM basiques se trouvent en première ligne. Ces outils reposent souvent sur des processus normés ou des flux de données simples. Un modèle de langage performant peut aujourd’hui inférer ces règles sans difficulté.
L’exposition varie selon la nature du système. Les « systèmes d’engagement« , très dynamiques, diffèrent des « systèmes de records« .
Ces derniers collectent les données clés de l’entreprise, comme les nomenclatures industrielles ou les structures de coûts. Plus le logiciel traite des données brutes et peu structurées, plus l’IA peut le remplacer.
À l’inverse, une profondeur fonctionnelle métier complexe agit comme un bouclier.
« Il y a une réelle menace pour les acteurs du logiciel. Le degré d’exposition n’est pas le même selon la complexité des produits et la profondeur du métier », résume Benoît Wambergue.
Le « AI-coding », des colosses aux pieds d’argile
L’IA générative démocratise le développement via le « Vibe Coding ». Cette pratique permet de produire du logiciel fonctionnel sans maîtriser la syntaxe.
Cependant, cette accessibilité apparente cache un piège structurel. Les modèles de langage produisent souvent un code verbeux, peu élégant et lourd. Sans une supervision humaine experte, ces programmes deviennent des impasses techniques dès le premier bug.
Le risque réside dans la perte de contrôle intellectuel sur l’outil. Les LLM possèdent une fenêtre de contexte limité face à des applications comprenant des millions de lignes.
Ils peinent à saisir les interactions globales et les risques liés aux modifications profondes. Une équipe, ne comprenant plus le fonctionnement interne de son code, perd sa capacité de maintenance.
Cette dérive réactive au retour des « solutions maison » bricolées, autrefois gérées par des administrateurs système isolés. Ces systèmes hybrides, mêlant IA et tâtonnements, créent des colosses aux pieds d’argile.
À terme, une fracture nette séparera les développeurs chevronnés, augmentés par l’IA, des simples exécutants produisant des logiciels fragiles.
« On va avoir beaucoup d’applications beaucoup plus fragiles. Aujourd’hui, l’administrateur système ne comprendra même pas le code qui a été généré. »
L’expertise humaine, challenger plutôt qu’exécuter
Face à la puissance de calcul, l’humain conserve une valeur unique qui est le discernement. L’IA répond aux sollicitations sans questionner leur bien-fondé.
Cette absence de filtre mène inévitablement à une « inflation fonctionnelle » qui alourdit les systèmes sans créer de valeur. Dans le secteur industriel, cette nuance s’avère capitale.
Un client demande souvent une fonctionnalité par habitude plutôt que par nécessité stratégique. L’expert doit filtrer ces besoins pour éviter l’inflation fonctionnelle inutile.
L’humain sait quand orienter le client vers un standard industriel plus efficace. Sa capacité à dire « non » protège la stabilité et la performance à long terme de la solution.
Le développeur chevronné ne se laisse pas remplacer. Il utilise l’IA comme un levier de productivité tout en restant le garant de la structure globale et du bon sens métier.
« La plus-value d’un humain, c’est de challenger la demande du client. Un LLM ne dira jamais « non, je ne le fais pas ». »
Soyez vorace en données métiers
L’IA remettent en cause les fondements économiques du secteur de l’éditions de logiciels. Le paiement par utilisateur n’est plus une métrique adaptée.
« Le paiement par utilisateur n’est probablement plus une métrique adaptée. On va avoir des logiciels beaucoup plus autonomes.»
Les éditeurs doivent alors basculer vers une tarification liée à la valeur ou à la consommation réelle. Le coût de fonctionnement ne dépend plus du nombre d’humains connectés, mais de la puissance de calcul sollicitée.
Cette transition est cruciale pour refléter la performance réelle apportée à l’entreprise cliente. Le marché cherche encore son nouvel équilibre entre coût des tokens et bénéfice métier.
Pour ne pas disparaître, les éditeurs doivent transformer leur approche. L’exercice consiste à tenter de résoudre leur propre problème métier uniquement avec l’IA.
Si une orchestration d’agents remplace leur proposition de valeur en quelques clics, le risque de substitution est total. La dépendance de la survie de l’intelligence métier déjà cristallisée dans le logiciel.
Le traitement de gros volumes de données structurées reste un atout pour les logiciels classiques. Un calcul industriel complexe, comme le MRP, exige une vision globale de la chaîne de production.
L’IA peine encore à gérer ces niveaux de nomenclature sans générer de coûts de calcul prohibitifs. Le logiciel doit donc se concentrer sur ces zones d’expertise où l’outil générique échoue.
« On essaie de reformuler le problème et de résoudre exactement le même en utilisant seulement l’IA. Si à votre arrivée, le produit sera remplacé d’ici 5 ans. »
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