Tous les logiciels ne se valent pas

« Nous avons tendance à surestimer les effets d’une technologie à court terme et à sous-estimer ses effets à long terme. »¹

La loi d’Amara, comme elle est désormais connue, semble particulièrement pertinente aujourd’hui, près de cinquante ans après son apparition. Les capacités de l’IA progressent à une vitesse fulgurante. Des tâches qui paraissaient encore récemment spécialisées, complexes ou coûteuses peuvent désormais être réalisées en quelques secondes par des systèmes accessibles à presque toute personne disposant d’une connexion internet.

Mais les capacités technologiques ne se traduisent pas automatiquement par un impact économique. Les marchés ont tendance à privilégier des récits extrêmes et, ces derniers mois, les logiciels ont précisément été perçus sous cet angle : si un processus peut être défini, il peut être confié à l’IA ; et s’il peut être confié à l’IA, alors les logiciels qui l’entourent sont nécessairement menacés. C’est un sujet que mon collègue Quentin Macfarlane a abordé dans sa récente newsletter (« Une forme de magie »).

Dans cette newsletter, nous examinons les principaux mécanismes par lesquels l’IA pourrait exercer une pression sur les sociétés de logiciels, ainsi que les protections structurelles qui permettent de distinguer les entreprises les plus vulnérables de celles qui sont les mieux protégées. Chez Seilern, notre processus de recherche vise à identifier des sociétés dotées d’avantages concurrentiels durables. Dans le secteur des logiciels, cela implique d’aller au-delà de l’interface pour comprendre où réside réellement la valeur et à quel point il est difficile de la remplacer. Contrairement au discours dominant actuel, nous pensons que, dans certains cas, l’IA pourrait, plutôt que de contourner les acteurs historiques, approfondir et étendre la valeur qu’ils apportent au sein des flux de travail de leurs clients.

D’où pourrait venir la pression ?

L’une des difficultés lorsqu’il s’agit d’évaluer les risques liés à l’IA tient au fait que le marché considère souvent à la fois les « logiciels » et la « disruption liée à l’IA » comme des concepts uniques et clairement définis. Or, les logiciels recouvrent une grande diversité d’entreprises desservant différents secteurs, clients et marchés finaux : des outils de productivité généralistes de Microsoft aux logiciels de Veeva destinés aux essais cliniques, en passant par Autodesk qui aide les architectes et les ingénieurs à concevoir des bâtiments. Ces entreprises présentent des modèles complexes et multidimensionnels, et l’IA ne fait pas peser les mêmes risques sur les différentes composantes de leurs modèles.

Chez Seilern, nous avons regroupé les risques potentiels en sept principaux vecteurs, qui nous permettent ensemble d’évaluer dans quelle mesure une entreprise est réellement vulnérable et dans quels cas le marché pourrait réagir de manière excessive. Dans cette newsletter, nous nous concentrons sur deux d’entre eux qui nous semblent particulièrement pertinents au regard de la récente correction : le risque que le produit devienne moins visible et le risque que certaines composantes du produit deviennent plus faciles à reproduire.

L’un des risques les plus évidents est ce que l’on pourrait appeler le problème du produit invisible. Une partie de la valeur d’un logiciel provenait traditionnellement du fait qu’il constituait l’outil auquel les employés se connectaient chaque jour. Mais si des assistants IA commencent à exécuter davantage de tâches en arrière-plan, les utilisateurs pourraient passer moins de temps dans le logiciel lui-même. Au lieu de naviguer dans des menus, ils demanderont simplement à l’assistant d’effectuer le travail.

Si cela se produit, l’avantage lié à la maîtrise de l’interface utilisateur quotidienne commence à s’affaiblir. Le logiciel peut continuer à être utilisé, mais il devient moins visible. Avec le temps, un produit avec lequel les utilisateurs interagissent moins fréquemment aura davantage de difficultés à démontrer sa valeur, à vendre des fonctionnalités supplémentaires et à maintenir une relation directe avec les personnes qui l’utilisent. Dans les cas les plus exposés, le logiciel risque de devenir une simple infrastructure en arrière-plan, tandis qu’une autre couche contrôle l’interaction avec le client.

Un autre risque tient au fait que certaines fonctionnalités pourraient devenir plus faciles à reproduire. Cela est particulièrement pertinent lorsque les fonctionnalités à plus forte valeur ajoutée d’un produit reposent sur la génération de contenu, la classification de données ou la production de résultats « suffisamment satisfaisants ». Si l’IA rend ces capacités moins coûteuses et plus largement accessibles, alors des fonctionnalités autrefois perçues comme différenciantes pourraient devenir plus faciles à répliquer par les concurrents. Ce qui constituait auparavant une fonction premium peut progressivement devenir indifférencié.

Cela ne signifie pas que toutes les fonctionnalités logicielles perdent leur valeur. La distinction essentielle réside dans le fait de savoir si la fonctionnalité se situe simplement au-dessus du flux de travail ou si elle est intégrée à quelque chose de plus difficile à remplacer. Un outil de génération de texte, un assistant simple ou une fonctionnalité générique de synthèse peuvent être plus facilement reproduits. En revanche, un produit qui associe ces capacités à des données propriétaires, à des règles spécialisées, à des résultats vérifiables et fiables ou à un flux de travail profondément intégré bénéficie d’une protection bien plus solide.

Là où les défenses sont les plus solides

La version la plus pessimiste du scénario baissier suppose que plusieurs forces frappent simultanément une entreprise. Pour les sociétés de logiciels les plus exposées, cela pourrait s’avérer fatal. Mais tous les logiciels ne présentent pas le même degré d’exposition, et les entreprises les plus résilientes partagent plusieurs caractéristiques communes. Certains logiciels ont pour rôle d’orchestrer un processus métier critique, plutôt que de simplement se superposer à celui-ci. Dans ce cas, l’élégance de l’interface importe bien moins que le degré d’intégration du logiciel dans le flux de travail.

SAP en est un bon exemple. Lorsqu’une entreprise pharmaceutique achète des ingrédients auprès d’un fournisseur étranger, la transaction peut sembler simple en apparence. En réalité, le système doit vérifier les listes de sanctions, confirmer les budgets, appliquer les droits d’importation, organiser le suivi logistique, coordonner les contrôles qualité et mettre à jour les calendriers de production, souvent instantanément et en arrière-plan. Si l’un de ces éléments échoue, l’ensemble du processus peut être paralysé. Cette intégration au flux de travail restera essentielle, qu’il s’agisse d’un humain ou d’un agent IA exécutant la tâche.

Une deuxième source de protection réside dans l’expertise spécialisée. Les IA généralistes peuvent être impressionnantes, mais de nombreux flux de travail reposent sur une expertise accumulée autour de cas d’usage très spécifiques.

Les logiciels de conception de semi-conducteurs de Cadence sont façonnés par des décennies d’expérience en ingénierie et en conception. Leurs outils intègrent des milliers de règles techniques, de contrôles et d’exceptions. En outre, le coût d’une erreur dans la conception d’une puce est extrêmement élevé : échecs de production, refontes coûteuses et retards importants. Il est difficile d’imaginer une nouvelle entreprise spécialisée dans l’IA reproduire la profondeur de l’expertise de Cadence. Et même si cela devenait possible, le risque d’erreur resterait si élevé que les clients seraient peu enclins à abandonner les acteurs historiques, d’autant plus si ces derniers intègrent eux-mêmes des outils d’IA.

Cette même dynamique s’applique plus largement. Les meilleures entreprises de logiciels ne sont pas protégées par un unique avantage concurrentiel, mais par plusieurs barrières qui se chevauchent. L’IA pourrait modifier la manière dont les clients interagissent avec ces produits et, dans certains cas, transformer la façon dont la valeur est captée. Mais lorsqu’une entreprise occupe déjà une place essentielle dans le flux de travail du client, l’IA a souvent davantage vocation à être intégrée au système existant qu’à le remplacer purement et simplement.

De la défense à l’opportunité

Ces mêmes caractéristiques peuvent également devenir un moyen de monétiser l’IA. Un acteur historique disposant de données de confiance, d’une distribution bien établie, d’un historique éprouvé en matière de résultats et d’une relation client profondément intégrée n’a pas besoin de convaincre ses clients d’adopter un système entièrement nouveau. Il peut intégrer l’IA dans des produits déjà utilisés, où la valeur d’une plus grande rapidité, précision ou productivité devient immédiatement tangible.

Microsoft en est l’exemple le plus évident. L’entreprise vend déjà ses solutions à la quasi-totalité des grandes entreprises, et ses produits sont intégrés aux routines quotidiennes des travailleurs du savoir. Plutôt que d’être contourné par l’IA, Microsoft l’a intégrée dans Word, Excel, Teams, Outlook, GitHub et plus largement dans les flux de travail des entreprises, en facturant des primes pour les nouvelles offres Copilot et en monétisant ces capacités via une combinaison de tarification par utilisateur et de tarification basée sur l’usage. L’avantage de Microsoft réside dans sa capacité à déployer des fonctionnalités d’IA là où les clients passent déjà leur temps, transformant ainsi les gains de productivité en revenus additionnels auprès d’une base installée extrêmement vaste.

RELX illustre une opportunité différente mais étroitement liée : utiliser l’IA pour accroître la valeur de contenus propriétaires et fiables. Sa plateforme LexisNexis est déjà intégrée à un flux de travail juridique à forts enjeux, où les clients ont besoin de réponses qu’ils peuvent vérifier et défendre. L’IA peut aider les avocats à rechercher, synthétiser, comparer et analyser des informations plus efficacement, mais uniquement si les résultats restent fondés sur des sources fiables et traçables. Dans ce contexte, l’avantage de RELX ne réside pas seulement dans sa capacité à générer une réponse, mais dans sa faculté à relier cette réponse à un contenu juridique faisant autorité.

Pour les acteurs historiques les mieux protégés, l’intégration de l’IA peut ainsi représenter bien plus qu’une simple nécessité défensive. Elle peut rendre les produits existants plus utiles, automatiser les tâches à faible valeur ajoutée, améliorer la productivité des clients et renforcer encore le rôle de l’entreprise au sein du flux de travail. Les mêmes caractéristiques qui protègent une entreprise contre la disruption peuvent également lui offrir une voie privilégiée pour monétiser cette technologie.

Ce que cela signifie pour nos fonds

L’IA créera des gagnants et des perdants dans le secteur des logiciels, et les risques ne doivent pas être minimisés. Certaines entreprises pourraient subir de réelles pressions à mesure que leurs produits deviennent moins visibles, que leurs modèles de revenus sont remis en question et que leurs barrières concurrentielles s’affaiblissent. Toutefois, selon nous, la majorité des sociétés de logiciels que nous détenons sont bien protégées grâce à la profondeur de leur intégration dans les flux de travail, à la confiance qu’elles ont établie avec leurs clients et à l’expertise spécialisée intégrée à leurs produits. Pour ces entreprises, l’IA a davantage vocation à être absorbée dans la proposition de valeur existante qu’à représenter une menace existentielle.

Cela nous ramène à la loi d’Amara. À certains moments, le marché a traité le secteur comme si les risques étaient uniformes, surestimant peut-être l’immédiateté de l’impact de l’IA tout en ayant probablement raison sur le fait que ses implications à long terme pourraient être considérables. Nous ne pensons pas que ces implications se feront sentir de manière homogène. Dans certains cas, l’IA pourrait exercer une pression sur l’économie des modèles d’affaires. Dans d’autres, elle pourrait renforcer le produit des acteurs historiques, améliorer les résultats pour les clients et créer de nouvelles sources de croissance. Cette distinction est au cœur de la manière dont nous évaluons aujourd’hui nos investissements dans les sociétés de logiciels.

¹ Attribuée à Roy Amara, chercheur américain et ancien président de l’Institute for the Future (IFTF). Bien qu’elle n’ait jamais été formellement publiée par lui, cette maxime lui est largement attribuée depuis le milieu des années 1970 et s’est popularisée par le biais de références indirectes depuis lors.