L’ère post-SaaS : la fin des logiciels en location ? Comment l’IA générative réduit radicalement les coûts informatiques – du modèle « as-a-service » au modèle « as-you-own »

De locataire à propriétaire : pourquoi nous allons bientôt redevenir propriétaires de nos logiciels.

La fin de l'économie de l'abonnement : pourquoi l'IA générative bouleverse les fondements du « logiciel en tant que service ».

Pendant plus de vingt ans, une règle tacite a prévalu dans l'économie numérique : les logiciels ne s'achètent pas, ils se louent. Le modèle « logiciel en tant que service » (SaaS) promettait aux entreprises flexibilité et aux fournisseurs comme Salesforce, HubSpot et Adobe des marges exceptionnelles grâce à des abonnements illimités. Mais en 2024, les corrections de cours massives de ces anciennes valeurs vedettes montrent que cet âge d'or commence à se fissurer. Il ne s'agit pas d'un simple repli cyclique du marché, mais du signe avant-coureur d'une transformation structurelle profonde.

Ce bouleversement s'explique par l'essor fulgurant de l'intelligence artificielle générative. Alors que le SaaS est conçu pour louer des solutions standardisées à des millions d'utilisateurs, l'IA permet désormais l'inverse : la création de logiciels personnalisés « à la demande ». Pourquoi les entreprises devraient-elles continuer à payer des abonnements mensuels onéreux pour des progiciels surchargés de fonctionnalités alors qu'elles peuvent générer leurs propres outils allégés en quelques secondes grâce aux LLM (Large Language Models) ?

Nous sommes à l'aube de l'ère post-SaaS. Dans cette nouvelle phase, le logiciel se transforme, passant du statut de service à celui d'actif propriétaire. L'accent se déplace des plateformes centralisées vers un développement interne décentralisé, piloté par l'IA. Cette évolution promet non seulement une réduction drastique des coûts informatiques et une plus grande indépendance vis-à-vis des monopoles technologiques, mais elle oblige également l'ensemble du marché des capitaux à repenser la notion de création de valeur numérique.

L'analyse qui suit, en 17 points, met en lumière comment cette rupture dans le paradigme logiciel va transformer les marchés, pourquoi la « propriété numérique » connaît une renaissance et quelles stratégies les entreprises doivent désormais développer pour survivre dans un monde où les logiciels ne sont plus souscrits mais générés.

La rupture dans le paradigme logiciel

Au cours des deux dernières décennies, le modèle SaaS (Software-as-a-Service) a dominé le monde des affaires numériques comme peu d'autres. Il promettait des revenus prévisibles pour les fournisseurs, une intégration agile pour les utilisateurs et une démocratisation des fonctionnalités logicielles avancées. Cependant, depuis 2024, des signes de plus en plus nombreux indiquent que ce modèle atteint ses limites économiques et structurelles. Les performances boursières de sociétés comme HubSpot (-45 % depuis le début de l'année), Monday.com (-33 % depuis le début de l'année) et Salesforce (-20 % depuis le début de l'année) témoignent d'une transformation plus profonde, et non de simples corrections cycliques du marché.

Les raisons sont multiples. Le modèle SaaS repose sur des frais récurrents, des marges brutes élevées et des économies d'échelle grâce à une infrastructure centralisée. Cependant, ces éléments fondamentaux sont de plus en plus mis à l'épreuve par les progrès de l'intelligence artificielle générative, du développement automatisé et des capacités de calcul locales. Les entreprises commencent à se demander s'il est toujours judicieux de payer un loyer pour des logiciels qui peuvent être générés ou personnalisés à l'aide d'outils d'IA.

La recette économique du succès du SaaS – et son talon d’Achille

Le SaaS est apparu comme une réponse naturelle à l'inefficacité des logiciels sous licence traditionnels. Au lieu de coûts initiaux élevés et de frais de maintenance complexes, un modèle d'abonnement a été mis en place, offrant des mises à jour régulières, un accès au cloud et une grande flexibilité d'utilisation. Ce modèle a généré une capitalisation boursière considérable : Salesforce, Adobe, Atlassian et ServiceNow ont atteint des marges qui, auparavant, ne pouvaient s'expliquer que par les effets de réseau de leurs plateformes.

Cependant, cet avantage économique – le cercle vertueux des abonnements – comporte aussi des risques. Les fournisseurs doivent constamment ajouter de nouvelles fonctionnalités pour justifier les hausses de prix et fidéliser leur clientèle. Parallèlement, la pression sur les prix s'accentue : la quasi-totalité des leaders du marché SaaS ont doublé leur coût d'acquisition client (CAC) ces cinq dernières années, tandis que leurs taux de rétention nets sont en baisse. Autrement dit, le modèle est mature, mais de plus en plus coûteux et saturé.

La génération de logiciels basée sur l'IA pourrait révéler cette faiblesse structurelle, tout comme le SaaS a un jour supplanté le modèle de licence classique.

L’essor de « l’économie de production générative »

Depuis 2023 environ, une nouvelle logique logicielle émerge : la génération à la demande assistée par l’IA, en remplacement du déploiement centralisé. Des modèles de base comme GPT-4 et Claude, ainsi que des systèmes open source tels que Mistral ou Llama 3.2, permettent la génération autonome de code, la structuration des données, la conception d’interfaces utilisateur et l’intégration aux infrastructures d’entreprise avec une intervention humaine minimale.

Par exemple, une entreprise de taille moyenne peut désormais utiliser l'IA générative pour spécifier, générer et déployer un système CRM interne en quelques heures seulement – ​​entièrement intégré à ses systèmes ERP et de communication, sans abonnement SaaS externe. Cette transformation a des implications économiques considérables.

La création de valeur évolue : elle ne repose plus sur les licences et les frais de service, mais sur une génération ponctuelle et ciblée. Les logiciels redeviennent un actif immobilisé, appartenant à l’entreprise plutôt que loués. Ce changement de paradigme repose essentiellement sur la réduction des coûts de transaction, la suppression de la tarification centralisée et la personnalisation poussée des outils numériques.

L'avantage structurel en termes de coûts des logiciels personnalisés

Le modèle SaaS traditionnel repose sur l'utilisateur moyen : il propose des fonctionnalités uniformes à un large public. Cela engendre inévitablement complexité, coûts supplémentaires et une surcharge fonctionnelle. Les entreprises paient souvent pour des modules qu'elles n'utilisent jamais, tandis que les personnalisations essentielles ne sont possibles qu'à travers des offres Entreprise onéreuses ou des intégrations.

La génération de logiciels basée sur l'IA résout précisément ce problème. Les systèmes analysent des cas d'utilisation spécifiques, des processus métier et des structures de données, puis génèrent des outils personnalisés sans fonctionnalités superflues. Il en résulte des systèmes « légers » numériquement, plus performants, moins dépendants et mieux gouvernés.

D'un point de vue économique, voici le point crucial : si les entreprises ne paient qu'une seule fois par application, la valeur vie client (CLV) des fournisseurs SaaS traditionnels chute drastiquement. Parallèlement, de nouveaux modèles de marge émergent – ​​par exemple pour la maintenance, la formation et la mise à disposition de ressources informatiques locales – qui, toutefois, reposent sur des structures de profit totalement différentes.

De « pile logicielle » à « flux logiciel »

L'architecture informatique traditionnelle suit un modèle en couches : infrastructure, plateforme et application. Chaque couche engendre des coûts et nécessite une gestion. Le SaaS s'est positionné au niveau de la couche application, en masquant la complexité et en assurant un flux de trésorerie régulier grâce à des modèles d'abonnement.

Dans le monde post-SaaS, ces couches fusionnent. L'IA générative ne se contente plus de générer du code, mais orchestre aussi dynamiquement l'infrastructure (AWS, Azure, serveurs sur site, etc.). Les applications ne sont plus installées, mais synthétisées à la demande. Dans ce contexte, l'idée d'une entreprise maintenant des contrats logiciels fixes semble anachronique.

Le terme « flux logiciel » désigne des outils dynamiques et contextuels, générés à partir de données et de modèles ; éphémères, ils sont néanmoins optimisés pour un usage précis. Cette nature transitoire remet en question la vision traditionnelle des services informatiques, mais permet de réduire le coût total de possession (CTP) à long terme.

Impact sur les stratégies d'entreprise et les mécanismes de marché

Lorsque les logiciels redeviennent des produits propriétaires, l'équilibre des pouvoirs entre fournisseurs et utilisateurs se modifie. Les entreprises reprennent le contrôle de leur conception, mais perdent simultanément l'accès à l'innovation collective que le SaaS permettait grâce à sa base de données partagée.

Pour les fournisseurs SaaS, cela implique un repositionnement stratégique : passer d’orchestrateurs de produits à orchestrateurs de plateformes. À l’avenir, ils ne vendront plus de logiciels, mais la capacité de configurer, de maintenir et de sécuriser des générateurs de logiciels basés sur l’IA. La concurrence se déplace donc de la complexité des fonctionnalités vers l’expertise en modélisation et la souveraineté des données.

Du côté du marché, cette évolution entraîne un démantèlement des monopoles technologiques établis. De nombreux petits modèles d'IA ou systèmes open source spécialisés prennent en charge des fonctions auparavant centralisées. Cela abaisse les barrières à l'entrée, mais crée également des écosystèmes plus fragmentés. Les effets de réseau restent pertinents, mais davantage dans le domaine des données et des modèles qu'au niveau des applications concrètes.

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L'IA comme facteur de production dans l'économie du logiciel

Révolution post-SaaS : comment les générateurs d’IA redéfiniront la propriété des logiciels et les modèles commerciaux d’ici 2035

Les économistes parlent de plus en plus de « capital d'automatisation des connaissances », une nouvelle forme de capital qui reproduit systématiquement le savoir. L'IA devient un facteur de production qui, loin de remplacer le travail, accroît de façon exponentielle les capacités intellectuelles. En ce sens, la création de logiciels constitue une forme d'automatisation du savoir lui-même.

Cela signifie que les entreprises n'investissent plus principalement dans le personnel informatique, mais dans l'expertise en IA et les réseaux de données. À l'avenir, la valeur d'une entreprise sera davantage mesurée par sa capacité à traduire ses processus internes en logiciels grâce à l'intelligence artificielle. Par conséquent, l'infrastructure informatique traditionnelle perd de son importance et la frontière entre développement logiciel et stratégie d'entreprise s'estompe.

Le rôle du mouvement open source

L'open source constitue le socle architectural invisible de cette nouvelle ère. Des modèles comme Llama, Mistral et Falcon permettent un contrôle local des processus de génération de code, réduisant ainsi considérablement les barrières à l'entrée. L'innovation communautaire remplace de plus en plus les frameworks propriétaires qui étaient intégrés aux dépendances des solutions SaaS.

D'un point de vue économique, cela crée un paradoxe : l'open source permet une création de valeur considérable sans générer de revenus directs. Parallèlement, les systèmes à accès libre obligent les fournisseurs établis à se concentrer sur la qualité de service, l'architecture de sécurité et l'intégration – des aspects auparavant secondaires, mais qui constituent désormais des facteurs de différenciation clés.

Cela modifie également l'orientation de la concurrence : elle passe de la diversité fonctionnelle à une économie fondée sur la confiance. Les logiciels générés par l'IA ne pourront être adoptés à grande échelle que si les utilisateurs sont capables de comprendre, de vérifier et de contrôler leur comportement de reproduction.

Économie des infrastructures et de l'énergie à l'ère de l'IA

Un aspect souvent sous-estimé : les coûts d’infrastructure de ce nouvel ordre mondial. Si les fournisseurs de SaaS ont profité des centres de données centralisés, l’intelligence artificielle engendre une nouvelle dynamique énergétique.

L’entraînement de grands modèles reste gourmand en ressources, mais l’inférence (l’application de ces modèles) devient de plus en plus efficace. La puissance de calcul locale (edge ​​computing) et les modèles personnalisés réduisent les besoins en bande passante, améliorent la confidentialité des données et diminuent les coûts.

Cela pourrait mener à la formation de nouvelles chaînes de valeur régionales : des centres de données locaux optimisés pour les PME, des compilateurs d’IA spécialisés, des systèmes de tests automatisés et des partenariats énergétiques. Sur le plan économique, il en résulterait un secteur de production d’IA décentralisé, comparable à la révolution industrielle des années 1880, qui avait conduit à la localisation et à la démocratisation de la production d’électricité.

Marchés du travail et évolution des compétences

Le passage du SaaS à la production de logiciels génératifs a également des conséquences majeures sur les politiques du marché du travail.

– Les rôles traditionnels d'administrateur informatique perdent de leur importance à mesure que l'infrastructure évolue automatiquement.
– Les développeurs de logiciels passent du rôle de rédacteurs de code à celui de concepteurs de processus et de responsables qualité pour les systèmes génératifs.
– Les analystes métier gagnent en importance car leur expertise métier peut être directement traduite en invites génératives.

Cela crée un marché du travail hybride, à la croisée des domaines techniques et de la pensée stratégique. Les systèmes éducatifs axés sur la formation à la programmation linéaire devront s'adapter : délaisser la syntaxe au profit de la compréhension des systèmes, de l'éthique, du suivi et de l'architecture des processus.

Marchés financiers et logique d'évaluation

Les marchés financiers commencent déjà à intégrer ce changement. Les entreprises SaaS voient leurs multiples de valorisation diminuer car les investisseurs anticipent que la transition vers les outils générés par l'IA fragilisera la stabilité des marges.

Alors que les entreprises SaaS traditionnelles atteignaient un ratio valeur d'entreprise/chiffre d'affaires de 8 à 12, ce ratio est tombé en dessous de 6 pour de nombreux fournisseurs depuis 2024. Parallèlement, nous constatons une hausse des valorisations pour les startups d'infrastructure d'IA spécialisées dans l'orchestration, la surveillance des modèles ou la génération de code.

Cela indique que le capital ne recherche plus seulement des revenus récurrents, mais bien le contrôle de la logique de production future.

Propriété numérique : le retour des droits de propriété

Un élément narratif majeur est le retour du concept de propriété numérique. Dans le système SaaS, les entreprises payaient pour l'usage, et non pour la propriété. L'IA générative change la donne : lorsqu'une entreprise développe son propre outil, elle en devient propriétaire, ainsi que du code, de la structure des données et de la logique fonctionnelle.

Cela ouvre de nouvelles perspectives pour les actifs logiciels négociables, la gestion interne de la propriété intellectuelle et la monétisation des composants de code individuels. Le logiciel redevient un produit de base : individualisé, unique et interchangeable.

Les économistes pourraient parler ici d'une « reprivatisation du capital numérique ». Au lieu de monopoles de plateforme, des milliers de micro-écosystèmes d'outils spécialisés émergent. Cette tendance va à l'encontre des stratégies de plateforme antérieures et pourrait, à terme, conduire à un démantèlement du pouvoir technologique centralisé.

Affaires réglementaires, sécurité et changement institutionnel

Plus les logiciels sont personnalisés et décentralisés, plus leur gouvernance se complexifie. La protection des données, le contrôle qualité, la responsabilité et le droit des licences doivent être repensés. Lorsque l'IA génère des logiciels, une question se pose : qui est responsable des erreurs fonctionnelles ?

Les organismes de réglementation, de l'Union européenne au département du Commerce américain, commencent à élaborer de nouvelles catégories : « Responsabilité des logiciels générés par l'IA », « Loi sur la transparence des modèles », « Cadres de code auditables ». Ces normes pourraient à terme déterminer l'accès au marché.

L’Europe dispose ici d’un avantage potentiel : son accent mis sur la protection des données, la traçabilité et l’équité pourrait constituer la base de normes de production d’IA fiables et exportables.

Scénario stratégique futur jusqu'en 2035

Un scénario plausible pour 2035 :

1. Les entreprises disposent de générateurs d'IA internes qui synthétisent des applications logicielles à la demande.
2. Les fonctionnalités SaaS génériques (CRM, GRH, collaboration) sont concédées sous licence en tant que modèles, et non en tant que plateformes.
3. La maintenance, la sécurité et l'optimisation énergétique deviennent de nouveaux secteurs de services.
4. Le développement logiciel se fait par projet, de manière temporaire et itérative.
5. La souveraineté des données et l'expertise en matière de modélisation remplacent la fidélité à la marque comme facteur clé de succès.

Cela ne signifie pas la fin du SaaS, mais sa transformation : du « en tant que service » au « en tant que propriétaire ».

conséquences macroéconomiques à long terme

Lorsque le marché des logiciels passe des modèles d'abonnement aux modèles de propriété, cela affecte également les indicateurs macroéconomiques.

• Les investissements des entreprises dans les actifs incorporels augmentent, tandis que les charges d'exploitation diminuent.
• Les statistiques nationales sur l'innovation devraient inclure les logiciels générés par l'IA en tant qu'actif de capital.
• L'économie numérique déplace la création de valeur des plateformes centrées sur les États-Unis vers une production régionale et distribuée.

Cette dynamique est similaire au passage d'une économie manufacturière à une économie du savoir – mais cette fois-ci dans le domaine immatériel.

Dimension sociétale : l’autonomie plutôt que la dépendance

À long terme, l'enjeu dépasse la simple efficacité. L'ère post-SaaS symbolise la reconquête de l'autonomie numérique. Lorsque les organisations, les municipalités ou les particuliers peuvent à nouveau créer et posséder leurs propres logiciels, une nouvelle forme de souveraineté technologique émerge.

C’est aussi une question politique : qui définit les outils numériques, qui contrôle les mises à jour, l’accès aux données et les intégrations ? Les logiciels générés par l’IA permettent de revenir à un contrôle décentralisé et démocratisé de la technologie – à condition qu’elle ne soit pas à nouveau monopolisée par des modèles propriétaires.

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Le SaaS ne disparaîtra pas, mais son statut d'intouchable est en train de s'éroder. La combinaison des pressions sur les coûts, de l'automatisation par l'IA et d'un désir croissant de flexibilité remet en question les fondements du capitalisme du cloud actuel.

Dans dix ans, les logiciels pourraient redevenir ce qu'ils étaient autrefois : un outil sur mesure, mais cette fois-ci généré, et non codé à la main.

Les entreprises qui adoptent cette logique dès le départ peuvent non seulement réduire leurs coûts, mais aussi gagner en indépendance stratégique. Pour les investisseurs, les régulateurs et les experts en technologies, cela marque le début d'une nouvelle ère pour l'économie numérique : une ère où les logiciels ne sont plus loués, mais produits – de manière contextuelle, intelligente et autonome.

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