Lorsque tout le monde vend des actions de logiciels, HSBC dit que vous avez tort

Le panique du marché est une erreur d’interprétation.

Article écrit par : Uchu Bōmei, Deep Tide TechFlow

En février 2026, le marché des actions technologiques traverse une crise systémique que certains médias qualifient de « SaaSpocalypse » (la fin du SaaS).

Le cours de Salesforce a chuté de près de 40 % depuis son sommet en 2025 ; après la publication du rapport trimestriel de ServiceNow, le titre a plongé de plus de 11 % en une seule journée, simplement parce que la direction a mentionné lors d’une conférence téléphonique que « les agents d’IA rendent la visibilité de la croissance des parts de marché plus complexe » ; Workday a chuté de plus de 22 % ; l’indice S&P 500 des logiciels et services a perdu près de 1 000 milliards de dollars de capitalisation en six semaines au début de 2026.

La logique du marché est simple : les agents d’IA (Agent) peuvent déjà remplacer une grande partie des opérations manuelles, les entreprises utilisant l’IA pour effectuer le travail qui nécessitait auparavant 100 personnes, il n’est donc pas surprenant qu’elles n’aient plus besoin de 100 licences logicielles. Le modèle commercial SaaS basé sur la facturation par siège est considéré comme étant arrivé à la fin de son cycle.

Alors que cette panique secoue tout le secteur, Stephen Bersey, responsable de la recherche technologique chez HSBC aux États-Unis, publie un rapport de recherche au titre provocateur : « Le logiciel va dévorer l’IA » (Software Will Eat AI).

Son argument principal peut être résumé en une phrase : la panique du marché est une erreur d’interprétation.

Un rapport contre-courant

« La crainte que l’IA remplace le logiciel d’entreprise est erronée. »

Il l’écrit dès l’introduction de son rapport. Selon lui, l’IA ne va pas éliminer le logiciel, mais sera intégrée à celui-ci, devenant une couche de capacités imbriquée dans les plateformes logicielles d’entreprise. Le logiciel n’est pas l’adversaire de l’IA, mais le vecteur par lequel l’IA accède au monde réel.

Ce renversement de logique bouleverse tout le récit actuel du marché. La peur est que « l’IA remplace le logiciel », alors que Bersey pense que « le logiciel va domestiquer l’IA ».

Il cite une analogie historique de l’ère Internet : lors du boom Internet, la valeur initiale était concentrée sur l’infrastructure physique, serveurs, câbles à fibre optique, centres de données. Beaucoup de capitaux ont afflué vers le matériel, mais ce sont finalement les premières entreprises Internet, qui peinaient à survivre, qui ont accumulé la valeur à long terme. Le logiciel est la destination ultime de la valeur Internet.

Selon Bersey, l’évolution de l’IA reproduit le même scénario. 2024 et 2025 sont des années d’infrastructure, avec la puissance de calcul, les modèles, l’intégration de code — tout cela prépare le terrain pour l’explosion du logiciel. Et 2026 sera l’année où le moteur s’enclenche réellement.

« Le logiciel sera le principal mécanisme de diffusion de l’IA dans les plus grandes entreprises mondiales. Nous pensons que 2026 sera l’année de lancement de la monétisation du logiciel. »

Pourquoi les modèles fondamentaux ne peuvent-ils pas remplacer le logiciel d’entreprise ?

L’argument le plus solide du rapport est la déconstruction progressive de la logique selon laquelle « l’IA va directement bouleverser le logiciel ».

Les détracteurs avancent des arguments convaincants : les grands modèles de langage peuvent déjà coder, le « vibe coding » (génération de logiciels à partir de descriptions en langage naturel) est en plein essor, et les entreprises d’IA expérimentent de plus en plus d’applications. Alors, pourquoi les entreprises auraient-elles encore besoin d’Oracle, SAP, Salesforce, ces systèmes logiciels traditionnels coûteux ?

Bersey répond à cela en trois points.

Premier, les modèles fondamentaux ont des « défauts inhérents ».

Le rapport souligne que ces modèles « présentent des défauts intrinsèques » et ne peuvent pas remplacer totalement les plateformes centrales des grandes entreprises. Ils excellent dans des scénarios limités : génération d’images, développement d’applications légères, traitement de texte, mais pour des plateformes d’entreprise de haute fidélité, cela « n’est pas réaliste ».

La raison principale réside dans la limitation des données d’entraînement. Les LLM sont entraînés sur des données publiques d’Internet, mais les connaissances propriétaires, la logique métier, les normes opérationnelles accumulées au fil des décennies dans les systèmes logiciels d’entreprise — ces droits de propriété intellectuelle clés ne sont pas accessibles en ligne, l’IA ne peut ni les apprendre ni les reproduire. La barrière concurrentielle d’Oracle, SAP ne se résout pas en écrivant du code, mais en accumulant du temps et des scénarios métier.

Deuxième, la capacité du vibe coding est fortement surestimée.

Le rapport pointe directement la faiblesse fatale du vibe coding : il transfère toute la responsabilité de la conception aux développeurs. Si vous demandez à l’IA « Je veux un système pour gérer la chaîne d’approvisionnement mondiale », l’IA peut générer du code, mais « comment définir l’architecture, gérer les exceptions, assurer la stabilité sous pression extrême » reste une décision humaine.

Plus important encore, Bersey note que la plupart des grandes entreprises d’IA « n’ont presque aucune expérience dans la création de logiciels d’entreprise ». Elles entrent dans un environnement extrêmement complexe à partir de zéro. Or, les logiciels d’entreprise ont évolué sur des décennies pour atteindre un niveau de « quasi-zéro erreur, haute capacité, haute fiabilité », un standard que les nouveaux acteurs de l’IA ne peuvent pas atteindre à court terme.

Troisièmement, le coût de transition pour les entreprises est une barrière réelle.

Même si l’IA pouvait générer du code équivalent, le coût de remplacement des systèmes centraux reste très élevé : interruption de revenus, perte de productivité, compatibilité avec des environnements IT hétérogènes, confiance accumulée dans la marque et la qualité du service… tous ces coûts de transition sont réels et ne disparaissent pas parce que l’IA peut coder.

Les logiciels d’entreprise exigent une disponibilité de 99,999 %, une fiabilité sans faille dans des environnements IT complexes. Cette confiance se construit dans le temps, pas en écrivant du code.

Qui bénéficiera réellement de la monétisation de l’IA ?

Si la première partie est défensive, la seconde est une offensive stratégique.

La conviction de Bersey est que : la plus grande part de la valeur de l’IA finira dans la couche logicielle, et non dans le matériel ou les puces.

« Nous pensons que l’IA est la principale source de création de valeur dans la pile logicielle, et que la valeur à long terme sera majoritairement dans le logiciel, pas dans le matériel. »

Il souligne aussi que la rareté du matériel — pénurie de GPU, limites énergétiques, goulots d’étranglement des centres de données — persistera dans les années à venir. Cette rareté renforce la position stratégique des plateformes logicielles : seules ces plateformes peuvent transformer la capacité de l’IA en valeur commerciale scalable et répétable.

Quant à la voie de monétisation, le rapport mise sur les agents d’IA (agentic AI).

Bersey prévoit qu’en 2026, on verra une déploiement massif d’agents d’IA orientés tâches, intégrés dans les flux de travail, dans les entreprises du Fortune 2000 et PME. Mais sa vision de l’agent diffère radicalement du récit dominant : il ne voit pas l’agent comme un remplaçant de logiciel, mais comme un composant qui doit fonctionner dans un cadre défini par des paramètres et des permissions, ce qui permet de répondre aux exigences de gouvernance et de gestion des risques.

Autrement dit, les entreprises n’ont pas besoin d’un IA omnipotent et libre, mais d’un IA contrôlable, auditée, opérant dans un cadre réglementaire. Et cela ne peut être réalisé que par des agents profondément intégrés dans les systèmes logiciels d’entreprise.

« Le logiciel est la clé pour que les entreprises utilisent l’IA de manière contrôlée. » C’est la principale conclusion du rapport.

Par ailleurs, il prévoit que la demande en inférence (inference) dépassera progressivement celle de l’entraînement, devenant le principal moteur de consommation de puissance de calcul, ce qui implique qu’avec la généralisation des agents, la consommation de calcul continuera d’augmenter, soutenant tout l’écosystème logiciel et infrastructurel.

Une opportunité ou un piège ?

Au moment de la publication, la valorisation du secteur logiciel était déjà au plus bas historique. La conviction de Bersey est que : une valorisation faible combinée à l’arrivée imminente de la monétisation constitue une opportunité d’entrée, et non un signal de sortie.

« La valorisation du logiciel est à un niveau historiquement bas, malgré le fait que le secteur soit à la veille d’une expansion massive. »

Concernant ses recommandations, HSBC adopte une logique claire : les entreprises qui ont déjà une forte barrière de données, qui peuvent intégrer des agents d’IA, et qui ne dépendent pas d’un modèle de facturation purement humaine, seront les principales bénéficiaires de cette vague de monétisation de l’IA. Les recommandations d’achat incluent Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Alphabet, couvrant presque tous les acteurs clés du logiciel d’entreprise.

Il est aussi à noter que HSBC a abaissé ses notes pour IBM et Asana, et a mis Palo Alto Networks en « réduction », ce qui montre que toutes les entreprises de logiciel ne peuvent pas traverser cette période sans encombre. La clé réside dans leur capacité à devenir une infrastructure pour la mise en œuvre des agents d’IA, plutôt que d’être contournées par ces agents.

Le rapport de Bersey est rigoureux, précis dans le timing, et son attitude contre-courante a un fort effet de propagation.

Mais une question demeure sans réponse claire : si l’IA peut effectivement fonctionner efficacement dans le cadre des logiciels d’entreprise, la demande pour des « sièges » logiciels ne va-t-elle pas continuer à diminuer discrètement ? La valeur du logiciel comme vecteur d’IA est plausible, mais le modèle commercial basé sur la facturation par utilisateur reste une incertitude quant à sa capacité à soutenir les valorisations actuelles.

Le débat entre « le logiciel dévore l’IA » ou « l’IA dévore le logiciel » restera ouvert, chaque rapport financier de 2026 apportant de nouvelles preuves.