L’IA managée et la fin du SaaS : pourquoi les entreprises recommencent à développer leurs propres logiciels

Le retour du développement interne : pourquoi le marché SaaS est actuellement soumis à une pression énorme

Pendant des années, une règle immuable a prévalu dans le monde informatique : les logiciels se louent, ils ne se développent pas. Le SaaS (Software as a Service) promettait flexibilité, faibles coûts d’entrée et innovation constante, s’imposant ainsi comme la solution standard à presque tous les problèmes numériques. Mais cet âge d’or touche à sa fin. L’explosion des coûts d’abonnement, la pléthore de logiciels dans les portefeuilles et la stagnation fréquente de la valeur ajoutée plongent de plus en plus les entreprises dans une dépendance coûteuse. Parallèlement, l’intelligence artificielle bouleverse les règles du développement logiciel : là où des légions de programmeurs avaient besoin de mois, les assistants IA génèrent désormais des prototypes fonctionnels et personnalisés en quelques jours seulement. Ce phénomène engendre un changement de paradigme économique. Au lieu d’acheter des solutions standard onéreuses et prêtes à l’emploi, les entreprises se tournent de plus en plus vers l’IA managée et reprennent le contrôle de leur architecture informatique. Découvrez pourquoi le vieux paradigme « développer ou acheter » est obsolète, comment les décideurs informatiques réagissent et pourquoi l’avenir des logiciels d’entreprise réside dans l’orchestration intelligente.

Quand le locataire devient propriétaire : la question à 300 milliards de dollars que personne n’ose poser à voix haute

La certitude qui imprégnait l'industrie du logiciel comme un mantra durant la dernière décennie s'est estompée. Le SaaS (Software as a Service) était la solution à quasiment tous les problèmes informatiques des entreprises. Besoin d'un CRM ? SaaS. Gestion de projet ? SaaS. Comptabilité, analyse de données, communications ? SaaS, SaaS, SaaS. Les entreprises du monde entier se sont habituées à un modèle où les logiciels ne sont plus possédés, mais loués. Mais d'ici 2026, cette certitude s'effrite et les failles deviennent de plus en plus évidentes. Ce qui était autrefois salué comme une solution économique et flexible s'est transformé, pour de nombreuses organisations, en une dépendance coûteuse qui étouffe l'innovation et absorbe des ressources considérables.

Les chiffres dressent un tableau préoccupant. Selon une analyse portant sur plus de 115 entreprises SaaS cotées en bourse, la croissance annuelle moyenne du chiffre d'affaires du secteur a chuté de 21 % à 12 % en 2024. Plus alarmant encore, au premier trimestre 2025, la croissance du chiffre d'affaires SaaS pour l'ensemble du secteur était de -2 %. Il ne s'agit pas d'un simple soubresaut conjoncturel, mais d'une mutation structurelle qui remet en cause les fondements mêmes du modèle économique. Parallèlement, les dépenses SaaS par employé ont atteint en moyenne 4 830 $ en 2025, soit une hausse de 21,9 % sur un an, les entreprises gérant en moyenne 275 applications SaaS différentes. Les coûts augmentent, la complexité s'accroît et la valeur ajoutée est de plus en plus remise en question.

Le tournant économique du marché des logiciels

La transformation en cours peut se résumer en une formule simple : lorsque la création et le développement de logiciels deviennent moins coûteux que la distribution de produits standardisés, le modèle SaaS s’effondre. C’est précisément ce qui se produit avec le développement rapide d’outils de développement basés sur l’IA. La structure des coûts du développement logiciel a radicalement changé. Là où autrefois une équipe de développeurs spécialisés travaillait des mois sur une solution, aujourd’hui, même de petites équipes peuvent créer des prototypes fonctionnels en quelques jours grâce à l’IA.

Des études montrent que les assistants IA peuvent accélérer le développement de 30 à 70 %. Entre 80 et 85 % des développeurs utilisent désormais régulièrement des assistants de programmation basés sur l'IA, les utilisateurs quotidiens économisant en moyenne cinq à huit heures par semaine. La proportion de code généré par l'IA et déployé en production a atteint 26,9 %, les utilisateurs intensifs générant déjà un tiers de leur code grâce à l'IA. Ces chiffres démontrent clairement que les bases technologiques d'une refonte en profondeur du rapport entre développement interne et acquisition de solutions externes sont désormais posées.

AlixPartners décrit cette évolution comme le passage de l'ère du SaaS à l'ère de l'IA, la comparant au précédent changement de paradigme des licences perpétuelles au SaaS, qui avait alors permis de multiplier les revenus par quatre à six. Le cabinet de conseil affirme que l'IA générative et les agents d'IA transforment en profondeur l'architecture SaaS traditionnelle en remplaçant les couches logiques et de présentation sur lesquelles s'appuient les fournisseurs de SaaS.

Les données de la révolution : ce que font déjà les entreprises

L'étude Retool Study de 2026, basée sur un sondage auprès de 817 développeurs et entreprises, offre l'aperçu le plus détaillé à ce jour de cette transformation. 35 % des équipes interrogées ont déjà remplacé au moins un outil SaaS par une solution interne développée sur mesure. 78 % prévoient de développer davantage d'outils en interne en 2026. Les catégories de SaaS menacées de remplacement sont diverses : l'automatisation des flux de travail (35 %) et les outils d'administration interne (33 %) arrivent en tête, suivis des outils de veille stratégique (29 %), des systèmes CRM et des créateurs de formulaires (25 %), de la gestion de projet (23 %) et du support client (21 %).

Un fait particulièrement révélateur est que 60 % des développeurs ont réalisé des projets en dehors du cadre de la DSI l'an dernier. Un quart d'entre eux le font même régulièrement. Il ne s'agit pas seulement d'un phénomène isolé et inexpérimenté : 64 % des acteurs de l'informatique parallèle interrogés sont des cadres supérieurs ou des dirigeants de haut niveau. Ils privilégient délibérément la rapidité aux procédures d'achat officielles. La raison la plus fréquente est la rapidité (31 %), suivie par les besoins non satisfaits (25 %) et la lenteur excessive des processus informatiques (18 %).

David Hsu, PDG de Retool, résume ainsi la situation : le coût du développement de logiciels sur mesure a chuté de façon spectaculaire. Des processus qui exigeaient autrefois d'importantes ressources techniques et des budgets conséquents peuvent désormais être prototypés en quelques jours. Face à une telle évolution des coûts, les comportements changent. La question principale n'est plus de savoir quoi acheter, mais plutôt s'il vaut mieux développer la solution soi-même.

Un examen plus approfondi de la structure des coûts SaaS

Pour comprendre l'ampleur de cette transformation, il est utile d'examiner de plus près la structure des coûts des solutions SaaS. L'entreprise moyenne dépense désormais 49 millions de dollars par an en abonnements SaaS. Dans des secteurs comme la santé et l'informatique, les dépenses dépassent les 10 000 dollars par employé, et dans le secteur financier, elles atteignent 8 750 dollars. Cette augmentation des dépenses n'est pas due à l'ajout de nouvelles applications. Le portefeuille d'applications n'a progressé que de 2,2 %, tandis que les dépenses ont augmenté de 9,3 %. La raison ? La hausse des prix pratiqués par les fournisseurs. Les entreprises SaaS, elles-mêmes confrontées à un ralentissement de leur croissance, recherchent de nouvelles sources de revenus grâce à des modules complémentaires premium, des fonctionnalités d'IA et de nouveaux modèles de tarification, notamment la facturation à l'usage.

Dans le même temps, les comportements d'achat des entreprises évoluent profondément. Au lieu d'ajouter de nouveaux outils, elles rationalisent leur parc logiciel, réduisent le nombre de licences inutilisées, exigent des modèles de tarification flexibles et basés sur l'usage, et renégocient leurs contrats lors de leur renouvellement. Alors que les entreprises SaaS bénéficiaient autrefois d'une stratégie d'acquisition et d'expansion, c'est aujourd'hui le principe de la justification qui prévaut : chaque dépense doit être justifiée.

Une nouvelle dimension de la transformation numérique avec l'IA managée (Intelligence Artificielle) – Plateforme et solution B2B | Xpert Consulting - Image : Xpert.Digital

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IA gérée : la troisième option entre l’achat et la création de sa propre solution

Dans ce contexte complexe, une troisième voie se dessine, qui ne requiert ni un développement entièrement interne ni l'acceptation sans réserve des abonnements SaaS. Le concept de plateformes d'IA managées allie la rapidité et l'accessibilité des services cloud au contrôle et à l'adaptabilité des systèmes internes. Ces plateformes permettent aux entreprises de concevoir des solutions personnalisées sur une infrastructure gérée, intégrant dès la conception la sécurité, la gouvernance et l'évolutivité.

Gartner confirme cette tendance : 65 % des entreprises utilisent déjà des architectures d’IA hybrides qui combinent des API commerciales avec des modèles et des outils internes. Les équipes les plus performantes conçoivent des systèmes évolutifs, plutôt que de s’engager dès le départ dans une voie unique. 41 % des entreprises ont cité le manque de flexibilité ou d’options de personnalisation comme principale raison de leur passage d’une IA achetée à un développement interne.

L'analyse de Deloitte sur les services gérés révèle comment l'IA transforme la prestation de services traditionnelle : de l'automatisation des tâches quotidiennes, comme la génération de rapports en temps réel et l'automatisation des processus, à la fourniture d'analyses complexes et de recommandations stratégiques. La principale différence réside dans le fait que les entreprises commencent par adopter des approches différentes, puis évoluent progressivement vers des solutions totalement nouvelles. L'étude « State of AI » de McKinsey montre que les organisations qui intègrent l'IA directement dans leurs processus décisionnels – au lieu de la considérer comme un simple complément analytique – sont presque trois fois plus susceptibles de repenser leurs flux de travail autour de l'IA, créant ainsi une valeur mesurable.

Le processus de maturation : de l'expérimentation au développement stratégique en interne

Forrester a identifié un processus de maturation qu'ils nomment « internalisation progressive ». Les organisations qui adoptent cette approche par étapes commencent par acquérir une solution d'IA pour en valider la valeur, puis passent à un modèle hybride, et enfin développent leur propre solution pour se différencier. Selon cette étude, cette approche permet d'obtenir un retour sur investissement durable en IA 60 % plus rapidement qu'en se lançant directement dans le développement en interne.

Le cadre de maturité IA de Zartis décrit trois phases distinctes. Lors de la phase d'expérimentation, les équipes s'appuient sur des API et des plateformes SaaS préconfigurées pour valider le retour sur investissement et obtenir leurs premiers succès. Durant la phase d'extension, les API des fournisseurs sont combinées à des couches d'orchestration et à un réentraînement léger afin de personnaliser les flux de travail et d'accéder aux données internes. Enfin, lors de la phase de développement, les entreprises déploient leurs propres modèles optimisés sur leurs serveurs, réduisant ainsi leurs coûts jusqu'à 40 % et transformant le système en un avantage concurrentiel stratégique.

L'expérience confirme cette tendance. ClickUp, une plateforme de productivité comptant 14 millions d'utilisateurs, a évalué plusieurs fournisseurs d'IA pour sa stratégie de commercialisation et a constaté qu'aucun ne proposait les intégrations adéquates ni la cohérence nécessaire. Au lieu de poursuivre ses recherches, l'entreprise a développé six de ses propres outils d'IA, connectés à Salesforce, Zendesk et Snowflake. Résultat : des centaines d'heures de travail automatisées par semaine, des économies substantielles sur les coûts de main-d'œuvre et 200 000 $ de dépenses annuelles en logiciels d'automatisation en moins.

Les inconvénients de l'autoconstruction et l'importance cruciale de la gouvernance

Aussi tentant que puisse paraître le retour au développement en interne, il n'est pas sans risques. Sam Altman a déjà mis en garde contre une ère de remplacement des solutions SaaS à la chaîne, marquée par une explosion d'outils bon marché et spécialisés, privilégiant la vitesse à la qualité. L'avenir du logiciel se situe entre un SaaS rigide et inflexible et une prolifération anarchique et incontrôlée : les développeurs peuvent ainsi résoudre leurs problèmes dans des environnements sécurisés et gérés.

Seulement 8 % des développeurs utilisent le code généré par l'IA sans le modifier. 44 % effectuent des tests approfondis avant le déploiement, et 32 ​​% procèdent au moins à une brève relecture du code. Le code généré par l'IA sans relecture adéquate présente 1,7 fois plus d'erreurs. Les obstacles techniques au déploiement en production sont nombreux : insuffisance de ressources techniques et de capacité de développement (42 %), problèmes de sécurité et de conformité (41 %) et difficultés d'intégration entre les systèmes (39 %).

Du point de vue organisationnel, le manque de clarté concernant le retour sur investissement (ROI) arrive en tête avec 33 %, suivi des contraintes budgétaires (30 %) et des coûts de maintenance (26 %). Un problème particulièrement préoccupant : 35 % des organisations n’ont pas encore mis en place d’indicateurs de productivité pour l’IA. Impossible de prouver le ROI de ce que l’on ne mesure pas. 75 % des développeurs travaillent désormais conformément aux directives IA de leur organisation, mais la mesure des performances n’a pas suivi le même rythme.

La dimension stratégique : quand construire, quand acheter

Le choix entre développer et acheter n'est plus binaire. Le cadre HatchWorks 2026 identifie cinq dimensions déterminantes : la différenciation concurrentielle, l'avantage en matière de données, la tolérance au risque, la complexité de l'intégration et la spécificité des flux de travail requis. Les entreprises devraient acheter si elles doivent financer des décennies de cas particuliers, de tests et d'exigences de disponibilité. Elles devraient développer si leur avantage concurrentiel réside dans leurs capacités, par exemple grâce à des copilotes IA, des flux de travail basés sur des agents ou une aide à la décision. Enfin, elles devraient adopter une approche hybride si les fonctionnalités de base sont standardisées, mais que leurs flux de travail et intégrations sont uniques.

Le Silicon Valley Product Group affirme que l'IA réduit rapidement les coûts, les délais et les barrières d'expertise qui, historiquement, favorisaient l'achat plutôt que le développement interne. Le directeur financier d'OpenAI a indiqué que l'entreprise développe un agent d'IA capable d'effectuer l'ensemble du travail des ingénieurs logiciels, et non pas simplement d'améliorer leurs compétences. Si l'avènement d'ingénieurs en IA totalement autonomes n'est peut-être pas encore pour demain, la tendance est claire.

L'avenir des logiciels d'entreprise : l'orchestration plutôt que la propriété

Les entreprises qui réussiront dans le domaine de l'IA en 2026 ne seront pas jugées sur leurs actifs, mais sur leur capacité à les orchestrer efficacement. Les écosystèmes d'IA seront modulaires, distribués et collaboratifs. L'avantage concurrentiel reviendra aux organisations capables de connecter harmonieusement outils tiers, renseignements open source et systèmes internes. Cela implique une transformation profonde des rôles des partenaires : de configurateur à co-créateur, d'intégrateur de systèmes à architecte de l'intelligence.

Pour les entreprises SaaS traditionnelles, le message est clair. Salesforce a déjà signé 5 000 contrats pour sa plateforme d'IA Agentforce d'ici octobre 2024, dont plus de 3 000 clients payants. ServiceNow renforce ses capacités d'agents IA grâce à l'acquisition de Moveworks. HubSpot a lancé Breeze, une suite d'outils pour agents basés sur l'IA. Les géants du SaaS se transforment, non par choix, mais par nécessité.

L'avenir des logiciels d'entreprise ne reposera ni exclusivement sur le SaaS, ni exclusivement sur le développement interne. Il s'agira d'un écosystème combinant IA gérée, plateformes modulaires et développement interne stratégique, où chaque entreprise exerce un contrôle là où cela est nécessaire et accepte l'abstraction lorsque cela s'avère pertinent. Pour les DSI et les DTI, la question n'est plus de savoir s'il faut développer ou acheter, mais plutôt où le contrôle est indispensable et où l'abstraction est acceptable.

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