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

Écrit par :宇宙波鸣人，Deep潮 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 de ses résultats trimestriels, ServiceNow a plongé de plus de 11% en une seule journée, simplement parce que la direction a mentionné lors d’une conférence téléphonique que « l’IA intelligente complique la visibilité de la croissance des parts de marché » ; Workday a chuté de plus de 22% ; et l’indice S&P 500 des logiciels et services a perdu près de 1 000 milliards de dollars de capitalisation en seulement six semaines en début d’année 2026.

La logique du marché est simple : les agents d’IA (Agent) peuvent déjà remplacer une grande partie des opérations manuelles. Les entreprises utilisent l’IA pour effectuer des tâches qui nécessitaient auparavant 100 employés, ce qui signifie qu’elles n’ont 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, directeur de la recherche technologique chez HSBC USA, publie un rapport de recherche au titre provocateur : « Le logiciel va dévorer l’IA » (Software Will Eat AI).

Son idée centrale peut être résumée en une phrase : la panique du marché est une erreur d’interprétation.

Un rapport contre-courant

« La crainte que l’IA remplace les logiciels d’entreprise est erronée. »

Il commence son rapport en expliquant que, selon lui, l’IA ne va pas éliminer les logiciels, mais plutôt être intégrée à eux, devenant une couche de capacités imbriquée dans les plateformes logicielles d’entreprise. Les logiciels ne sont pas les adversaires de l’IA, ils sont le support 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 les logiciels », mais Bersey pense que « les logiciels vont domestiquer l’IA ».

Il fait une analogie historique avec l’ère Internet : à ses débuts, la valeur initiale se concentrait sur l’infrastructure physique — serveurs, câbles à fibre optique, centres de données. Beaucoup de capitaux ont été investis dans le matériel, mais ce sont finalement les premières entreprises Internet, qui ont peiné à démarrer, qui ont créé la valeur à long terme. Le logiciel est la destination ultime de la valeur Internet.

Selon Bersey, l’évolution de l’IA reproduit ce 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 la monétisation du logiciel. »

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

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

Les détracteurs avancent que les grands modèles de langage (LLM) savent déjà coder, que le « vibe coding » (génération de logiciels à partir de descriptions en langage naturel) est en plein essor, et que les entreprises de modèles d’IA expérimentent déjà davantage d’applications. Alors, pourquoi les entreprises auraient-elles encore besoin de systèmes logiciels traditionnels coûteux comme Oracle, SAP ou Salesforce ?

Bersey répond à cela en trois points.

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

Il souligne que ces modèles « présentent des défauts intrinsèques » et ne peuvent pas remplacer complètement 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 est 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, et l’IA ne peut ni apprendre ni copier ces savoirs. La barrière concurrentielle d’Oracle ou SAP ne se résume pas à écrire du code, elle repose sur le temps et l’accumulation de scénarios métier.

Deuxième, la capacité de Vibe Coding est fortement surestimée.

Le rapport pointe directement la faiblesse fatale de Vibe Coding : il transfère toute la responsabilité de la conception au développeur. 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 plusieurs décennies pour atteindre un niveau de « quasi-zéro erreur, haute capacité, fiabilité » — un standard que les nouveaux acteurs de l’IA ne peuvent pas atteindre à court terme.

Troisièmement, le coût de transition pour une entreprise 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 fiabilité prouvée sur des années, avec un uptime de 99,999%, dans des environnements IT complexes. Cette confiance se construit dans le temps, pas en générant du code.

Qui seront les véritables bénéficiaires de la monétisation de l’IA ?

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

Bersey estime que la plus grande part de la valeur de l’IA finira dans la couche logicielle, plutôt que dans le matériel ou les puces.

« Nous pensons que l’IA sera la principale source de création de valeur dans la pile logicielle, la valeur à long terme étant 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 réplicable.

Et le vecteur de monétisation qu’il privilégie, c’est l’agent d’IA (agentic AI).

Bersey prévoit que dès 2026, on verra une déploiement massif d’agents d’IA orientés tâches, intégrés dans les flux de travail, dans les grandes 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 du logiciel, mais comme un composant qui doit fonctionner dans un cadre défini par le logiciel, avec des paramètres et des permissions contrôlables. Ce « smart agent » avec des limites est essentiel pour répondre aux exigences de gestion des risques et de conformité des entreprises.

Autrement dit, les entreprises n’ont pas besoin d’un IA omnipotent et libre, mais d’un IA gouvernable, 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 contrôlent l’utilisation de l’IA. » C’est la conclusion centrale 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. Avec la généralisation des agents, la consommation de calcul ne diminuera pas, mais continuera à croître, 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 de son histoire. Bersey voit cela comme une opportunité : une valorisation faible combinée à une année de monétisation imminente constitue une occasion d’entrée, pas un signal de sortie.

« La valorisation du logiciel est à un niveau historiquement bas, malgré le fait que le secteur se prépare à 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 uniquement d’un modèle basé sur la facturation par utilisateur, seront les principales bénéficiaires de cette vague de monétisation de l’IA. Les actions recommandées incluent Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Alphabet, etc., couvrant presque tous les acteurs clés du logiciel d’entreprise.

Il note aussi qu’HSBC a abaissé la note d’IBM et d’Asana, et a mis Palo Alto Networks en « réduction », car toutes les entreprises ne seront pas en mesure de traverser cette période. La clé réside dans leur capacité à devenir une infrastructure pour l’agent d’IA, plutôt qu’un simple interface humaine contournée par l’agent.

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

Mais une question demeure sans réponse claire : si l’IA peut 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 support de l’IA est plausible, mais le modèle commercial basé sur la facturation par utilisateur peut-il soutenir les valorisations actuelles ? La réponse reste suspendue.

La bataille entre « le logiciel dévore l’IA » ou « l’IA dévore le logiciel » sera tranchée dans chaque rapport financier de 2026, qui constituera autant de preuves nouvelles.