L’IA rebat les règles du SaaS, sans renverser la partie

Points clés

• L’IA stimule les infrastructures et les plateformes de données, mais met sous pression les attentes traditionnelles en matière de logiciels.

• Les investisseurs récompensent une croissance claire de l’usage et remettent en question les modèles logiciels basés sur les licences par utilisateur (seat-based).

• Le test clé n’est pas les fonctionnalités d’IA, mais le fait que les clients paient davantage pour celles-ci.

L’intelligence artificielle commence à diviser le marché technologique en deux camps. D’un côté, les entreprises qui vendent les pelles, les pioches et les routes de données. De l’autre, les éditeurs de logiciels qui doivent prouver que leurs anciens systèmes de péage fonctionnent encore. La dernière saison de résultats a clairement montré cette fracture.

L’ancien modèle économique du logiciel est mis à l’épreuve

Le logiciel en tant que service (SaaS) a été l’un des grands modèles économiques des deux dernières décennies. Les entreprises payaient des abonnements réguliers pour utiliser des outils basés dans le cloud, souvent facturés par nombre d’employés, ou « sièges ». Plus il y avait d’employés, plus il y avait de sièges. Plus il y avait de sièges, plus les revenus augmentaient.

L’IA complique ce modèle. Si un agent d’IA peut effectuer un travail qui nécessitait auparavant plusieurs utilisateurs naviguant dans des interfaces logicielles, alors la tarification par siège peut perdre de sa pertinence. Un client peut toujours avoir besoin du logiciel, mais pas du même nombre d’utilisateurs humains payants. C’est pourquoi notre liste de disruption du SaaS par l’IA se concentre sur les entreprises où l’IA peut soit renforcer le produit, soit fragiliser l’ancien modèle de tarification par siège.

Salesforce se trouve au cœur de ce débat. L’entreprise a annoncé un chiffre d’affaires du premier trimestre de l’exercice 2027 de 11,13 milliards de dollars et un bénéfice ajusté par action de 3,88 dollars, tous deux supérieurs aux attentes selon Bloomberg. Elle a également mis en avant la dynamique d’Agentforce, sa plateforme d’agents IA. Pourtant, ses prévisions de revenus pour le deuxième trimestre étaient légèrement inférieures aux attentes du marché, et les investisseurs se sont concentrés sur le risque que l’IA modifie la demande logicielle traditionnelle.

La leçon est simple. Ajouter des fonctionnalités d’IA ne suffit plus. Les investisseurs veulent des preuves que l’IA augmente les dépenses des clients, améliore la rétention et protège les marges. En clair : est-ce que cela rend le produit plus utile, ou simplement plus coûteux à exploiter ?

Les plateformes de données apparaissent comme la nouvelle salle de contrôle

Snowflake a eu une réaction de marché très différente. Snowflake aide les entreprises à stocker, gérer et analyser de grandes quantités de données dans le cloud. C’est essentiel, car l’IA n’est utile que si elle peut exploiter des données fiables. Un modèle très intelligent avec des données mal structurées, c’est comme une voiture de sport avec de l’huile de cuisson dans le moteur.

Snowflake a annoncé un chiffre d’affaires du premier trimestre de 1,39 milliard de dollars, en hausse d’environ 34 % sur un an, et a relevé ses prévisions annuelles de revenus produits. L’entreprise a également renforcé son partenariat avec AWS via un engagement de 6 milliards de dollars sur cinq ans. Le marché a apprécié la combinaison : croissance plus forte, demande IA plus claire et accès renforcé à l’infrastructure cloud.

Snowflake a clôturé à 239,20 dollars le 28 mai 2026, en hausse de 36,4 %. Ce mouvement a été significatif, car il a modifié le récit autour de l’entreprise. Snowflake était jusque-là perçue comme une société logicielle de forte croissance, soumise à une vigilance accrue des investisseurs. Ces résultats suggèrent désormais qu’elle pourrait aussi jouer un rôle central comme couche de données essentielle pour l’IA en entreprise.

C’est une distinction importante. Certaines entreprises de logiciels pourraient être bousculées par l’IA. D’autres, en revanche, pourraient devenir l’infrastructure invisible qui rend l’IA réellement utile dans les entreprises. Ce n’est pas très glamour, mais les investisseurs ont appris à ne pas sous-estimer ce qui fait tourner le système.

Le matériel est payé en premier

Dell illustre l’autre versant de l’histoire. Dell est surtout connu pour ses ordinateurs personnels, mais son rôle IA le plus important aujourd’hui concerne les serveurs, le stockage et les infrastructures. Ce sont les systèmes physiques nécessaires pour entraîner, exécuter et déployer les modèles d’IA.

Dell a annoncé un chiffre d’affaires du premier trimestre de 43,84 milliards de dollars et a relevé ses prévisions de revenus annuels à 165-169 milliards de dollars. L’entreprise prévoit également désormais 60 milliards de dollars de revenus liés aux serveurs IA pour l’exercice 2027. Le titre a fortement progressé après la clôture, les investisseurs réagissant à des perspectives plus solides sur les serveurs IA.

C’est pourquoi le matériel et les infrastructures ont semblé plus directs que le SaaS dans le thème IA. Les entreprises ont besoin de puissance de calcul avant de pouvoir réorganiser leurs processus. Les factures arrivent tôt. Les gains de productivité, eux, arrivent plus tard, parfois avec un calendrier et des excuses polies.

Pour les investisseurs, cela crée un décalage temporel. Les entreprises d’infrastructure peuvent montrer une demande immédiate. Les éditeurs de logiciels doivent prouver que l’IA devient un produit payant, et non une simple fonctionnalité gratuite attendue par les clients.

Risques à surveiller

Le principal risque est la surconfiance. La demande d’infrastructures IA est forte, mais les activités liées aux serveurs peuvent avoir des marges plus faibles et être plus cycliques que le logiciel pur. Si les clients ralentissent leurs dépenses, les bénéfices du matériel peuvent chuter rapidement.

Pour le SaaS, le risque est la pression sur les prix. Si l’IA réduit le besoin de licences utilisateur traditionnelles, les entreprises doivent passer à une tarification basée sur l’usage, où les clients paient en fonction de l’activité ou de la valeur délivrée. Cela peut fonctionner, mais les transitions sont rarement fluides. Les investisseurs doivent surveiller les taux de renouvellement, la croissance des grands clients, les marges et la capacité des produits IA à générer des revenus supplémentaires réels.

Un troisième risque est la lassitude des clients. Toutes les entreprises affirment désormais avoir une stratégie en matière d’IA. Certaines en ont réellement une. D’autres se contentent surtout d’un chatbot un peu décoratif. Le marché deviendra de moins en moins indulgent si les promesses autour de l’IA ne se traduisent pas concrètement en ventes, en trésorerie ou en changements réels dans le comportement des clients.

Guide de l’investisseur

• Distinguer les bénéficiaires de l’IA par couche : puces, serveurs, cloud, données, applications et services.
• Observer si les revenus liés à l’IA correspondent à de nouvelles dépenses ou simplement à un ancien produit renommé.
• Comparer les mouvements boursiers à la qualité des résultats, et pas uniquement à la croissance du chiffre d’affaires.
• Garder des positions raisonnables lorsque les attentes évoluent plus vite que l’activité réelle.

La vraie question

La dernière saison de résultats ne montre pas que le SaaS est en crise. Elle montre plutôt que la version simple de l’histoire du logiciel est terminée. Autrefois, les investisseurs récompensaient facilement les revenus récurrents, les marges élevées et la croissance régulière des clients. Dans le monde de l’IA, ils doivent désormais s’interroger sur ce que fait réellement un logiciel, sur son caractère indispensable, et sur le fait que l’IA puisse le renforcer… ou au contraire le rendre plus facilement remplaçable.

C’est une question plus saine. Dell illustre que l’infrastructure est rémunérée en premier. Snowflake montre que la donnée fiable peut devenir un actif encore plus précieux. Salesforce rappelle que même les leaders du logiciel doivent continuer à démontrer la solidité de leur modèle. L’IA ne détruit pas le logiciel. Elle met simplement les choses en lumière et certains anciens modèles économiques auraient sans doute préféré que la pièce reste un peu plus sombre.

Ce contenu est un contenu marketing et ne doit pas être considéré comme un conseil en investissement. Le trading d’instruments financiers comporte des risques et les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.