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Comment l'IA modifie fondamentalement l'évaluation et la commercialisation des entreprises de logiciels
À la mi-janvier 2026, Anthropic a lancé Claude Cowork : un agent d'IA qui lit les fichiers, organise les dossiers, rédige des rapports, exécute des flux de travail et gère les intégrations avec d'autres systèmes de manière autonome. Dans les semaines qui ont suivi, environ 300 milliards de dollars de valeur boursière se sont évaporés dans le secteur des logiciels d'entreprise. Les évaluations des sociétés SaaS ont chuté de 30 % par rapport aux années précédentes, selon le rapport Digital & Technology Insights 2026 de JBR Corporate Finance. Les investisseurs ont réévalué négativement la constance des modèles d'affaires des logiciels existants en voyant à quel point les modèles d'IA sont déjà avancés. D'autant plus que Cowork a été construit par l'assistant de codage à base d'IA d'Anthropic (Claude Code), en seulement une semaine et demie.
La résilience de l'IA est une question de structure
Mais les effets sur l'évaluation ne sont pas uniformément répartis et présentent une nette dichotomie. Les corrections les plus fortes sont visibles dans les entreprises dont la fonctionnalité principale est directement remplaçable par des agents d'IA : automatisation des flux de travail, génération de rapports ou visualisation de données - exactement les tâches que Claude Cowork effectue déjà. Les marges sont sous pression et la rotation des clients augmente. De l'autre côté, on trouve des entreprises dont la proposition de valeur est sensiblement différente : profondément enracinées dans un secteur spécifique, construites sur des données qui n'existent nulle part ailleurs, indispensables dans un processus crucial qui ne peut pas aller mal. La distinction réside donc dans la structure de l'avantage concurrentiel :
- Données uniques. Les entreprises qui possèdent des données propriétaires, historiques à long terme ou spécifiques à un client disposent d'une solide barrière défensive. En effet, l'IA ne peut ajouter de la valeur qu'à partir de données de haute qualité. Il s'agit notamment des entreprises qui font office de "source unique de vérité".
- Impact et intégration (des processus). Les logiciels critiques qui sont profondément intégrés dans les processus opérationnels d'un client et qui facilitent les décisions clés en matière de gouvernance ont des coûts de changement élevés et ne peuvent pas être facilement remplacés par un agent générique d'IA. Il en va de même pour les logiciels qui font partie d'un "écosystème" comportant toutes sortes de liens avec d'autres logiciels ou systèmes, les secteurs dotés d'une importante infrastructure patrimoniale, tels que l'industrie manufacturière et le secteur public, étant particulièrement résistants au remplacement.
- Expertise du domaine et réglementation. Les éditeurs de logiciels opérant dans un créneau spécifique avec une offre "approfondie" sont moins susceptibles d'être affectés par les outils génériques d'IA, qui sont plus susceptibles de se concentrer sur des applications horizontales étant donné le marché adressable plus important. Et dans les secteurs réglementés tels que la santé, la finance et le droit, le jugement humain est légalement ou éthiquement requis.
- Effets de réseau et de plateforme. Plus une plateforme compte d'utilisateurs, plus elle a de valeur pour chacun d'entre eux. Si l'IA peut copier des fonctionnalités, elle ne peut pas dupliquer un réseau d'utilisateurs. Les entreprises qui ajoutent beaucoup de valeur dans le monde physique, par exemple par le biais de réunions ou de matériel propriétaire, sont également moins menacées.
Le fossé le plus dangereux : ce que pensent les AGD par rapport à ce que voient les acheteurs
Le lien avec la valeur commerciale est direct : plus les facteurs susmentionnés sont forts et présents, plus la valorisation est élevée. Par exemple, les éditeurs de logiciels qui ont un faible taux de rotation des clients (churn) et un taux élevé de rétention des revenus nets (NRR) - un indicateur fort de l'intégration des processus et de la valeur pour le client - réalisent des valorisations qui sont des multiples de celles des entreprises qui obtiennent des résultats médiocres dans ces domaines. Le marché ne paie plus pour le potentiel, mais pour la fidélisation prouvée des clients.
Pourtant, un récent sondage réalisé par Software Equity Group révèle un écart de perception remarquable : 80 % des acheteurs professionnels considèrent la banalisation induite par l'IA comme la plus grande menace pour les entreprises SaaS, alors que seul un quart des directeurs généraux de SaaS partagent cette préoccupation. Cela pourrait créer une divergence dans les attentes en matière d'évaluation et donc une "impasse" temporaire sur le marché des fusions et acquisitions de logiciels.
La question cruciale
La leçon de janvier 2026 n'est pas que l'IA remplace les logiciels. La leçon est que l'IA remplace les logiciels génériques. Pour les DGA de logiciels, la question est de savoir dans quelle mesure leur société de logiciels dispose d'avantages concurrentiels structurels en termes de résilience à l'IA. Ceux qui répondent honnêtement à cette question éviteront les déceptions en matière d'évaluation d'entreprise, de faisabilité et de délai d'un processus de vente.
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Rocher Hulst
Administrateur