Sous l’impact de « SaaSpocalypse », les CIO et les CTO adoptent une position plus ferme envers les fournisseurs de logiciels.

Introduction

Dans la tempête du « SaaSpocalypse », les dirigeants informatiques des entreprises adoptent une position d’une fermeté sans précédent vis-à-vis des éditeurs de logiciels. Selon Fortune, depuis le début de 2026, les actions de Salesforce, SAP, Workday et ServiceNow ont toutes chuté de plus de 30 %, tandis que l’indice Dow Jones Industrial Average n’a reculé que de moins de 4 % sur la même période. La logique centrale de cette secousse du marché est la suivante : l’IA générative et l’IA agentique répliquent rapidement les fonctionnalités des SaaS traditionnels et bouleversent leur modèle économique basé sur la facturation par utilisateur. Face à ce bouleversement, les CIO et les CTO ne croient plus aveuglément aux feuilles de route IA des fournisseurs ; ils redéfinissent la valeur des logiciels d’entreprise avec des durées de contrat plus courtes, un approvisionnement dual-source plus prudent et une orientation résultats plus pragmatique.

Contexte : SaaSpocalypse, d’un consensus sur le risque à une réalité de marché

Le terme « SaaSpocalypse » n’est pas une exagération. Lorsque des start-ups d’IA comme OpenAI et Anthropic commencent à proposer des applications d’IA capables de remplacer les fonctions des CRM, des ERP, des outils de collaboration, etc., les douves des géants traditionnels du SaaS commencent à se fissurer. L’essor de l’IA agentique intensifie encore cette pression : les agents d’IA peuvent exécuter des tâches de manière autonome, sans qu’un humain ait besoin d’opérer chaque sous-système.

L’analyste de Gartner Arun Chandrasekaran souligne que lorsqu’un agent d’IA effectue des tâches, son comportement est souvent indépendant des humains. Si les licences restent liées aux humains, cela devient illogique. Ce point de vue met précisément en lumière le défaut profond de la tarification SaaS par siège.

Dans ce contexte, l’état d’esprit des décideurs informatiques d’entreprise évolue. Allegra Driscoll, CTO de Bread Financial, se souvient qu’en 2023, lors de ses échanges avec les fournisseurs, elle s’interrogeait surtout sur les feuilles de route IA et les jalons clés ; désormais, les conversations descendent au niveau de l’architecture des plateformes, avec une teinte presque philosophique. Elle admet que par le passé, elle se préoccupait davantage de la capacité, de la sécurité et de la confidentialité des données, alors qu’aujourd’hui elle s’intéresse à la conception sous-jacente des solutions tierces.

Analyse technique : comment l’IA agentique brise le sort du « siège » du SaaS

Pour comprendre cette transformation, il faut d’abord comprendre la différence fondamentale entre l’IA agentique et les logiciels traditionnels. Les produits SaaS traditionnels, comme Salesforce et Workday, sont essentiellement des bases de données et des moteurs de processus métier destinés aux utilisateurs humains qui les opèrent via une interface. L’IA agentique, quant à elle, est un agent intelligent capable de percevoir son environnement, de prendre des décisions et d’exécuter des actions. Elle peut appeler des API, manipuler des interfaces, lire des documents, communiquer avec d’autres agents et ainsi réaliser des flux de travail complets.Cela signifie que les entreprises n’ont plus besoin d’acheter un « siège » CRM pour chaque employé. Un agent d’IA peut être configuré pour traiter les prospects, mettre à jour les dossiers clients, envoyer des e-mails et générer des devis 24h/24 et 7j/7. Les entreprises ne paient que pour la consommation d’exécution de l’agent (comme les ressources de calcul et les appels API), et non pour chaque utilisateur.

Voilà pourquoi le modèle de tarification « par siège » est fondamentalement remis en question. Hadas Reisbaum, CIO de l’entreprise Nice, prédit qu’avec la généralisation des agents d’IA, le modèle de tarification du secteur SaaS va considérablement évoluer au cours des deux à trois prochains trimestres, pour se tourner vers une facturation basée sur les résultats (outcome-based pricing). Autrement dit, les fournisseurs ne seront rémunérés que lorsqu’ils apporteront des résultats commerciaux mesurables à leurs clients.

Analyse de l’impact sur les entreprises : les nouvelles stratégies d’achat des CIO et des CTO

Le réexamen des coûts est la manifestation la plus directe de cette transformation. Driscoll, de Bread Financial, explique qu’elle a établi plusieurs principes de base : premièrement, ne pas signer d’accord de plus d’un an, car la technologie évolue trop vite ; deuxièmement, pour les cas d’usage critiques, elle sélectionne simultanément deux fournisseurs aux capacités similaires afin d’observer lequel tient le mieux ses promesses — même si cela entraîne des « dépenses doubles » à court terme.

Cet approvisionnement à double source n’est pas du gaspillage, mais un investissement visant à réduire le risque d’incertitude. Tant que la technologie de l’IA n’est pas stable, il est essentiel d’éviter d’être enfermé auprès d’un fournisseur unique.

Du point de vue des dépenses d’investissement (CAPEX) et des dépenses d’exploitation (OPEX), le modèle SaaS traditionnel classe généralement les coûts logiciels en OPEX, mais une architecture pilotée par des agents d’IA pourrait modifier cette structure. Les entreprises pourraient devoir investir à l’avance pour construire leur propre plateforme d’orchestration d’IA, former des modèles dédiés ou acheter de la puissance de calcul GPU, ce qui pourrait se transformer en CAPEX. Le modèle de paiement à base de résultats, quant à lui, lierait les coûts à la performance opérationnelle, rendant les dépenses informatiques plus flexibles, mais exigerait également des entreprises un système de mesure plus précis.

Au niveau du déploiement et de l’exploitation, Sagnik Nandy, CTO de Docusign, propose un cadre de décision très pratique : classer selon « dollars, personnes, temps ». D’abord, évaluer le coût initial du contrat, puis déterminer combien de professionnels informatiques seront nécessaires à la mise en œuvre (il rappelle que les fournisseurs sous-estiment généralement ce chiffre), et enfin calculer le temps entre le déploiement et la production d’une valeur mesurable. Il se méfie particulièrement des solutions qui améliorent l’efficacité de l’équipe du CTO mais augmentent considérablement la charge de travail du CIO.

Les considérations de sécurité et de conformité se renforcent également. Lorsqu’un agent d’IA est autorisé à accéder aux données de l’entreprise, le modèle de sécurité traditionnel fondé sur des périmètres statiques devient obsolète. Les entreprises doivent s’assurer que toute la chaîne de circulation des données est auditable et traçable. C’est pourquoi Driscoll indique que ses échanges avec les fournisseurs ressemblent de plus en plus à une « revue d’architecture », où elle demande aux fournisseurs d’expliquer comment la plateforme est conçue, comment les données circulent, et comment les agents d’IA sont isolés et surveillés.En termes de performances boursières, la forte chute des cours de Salesforce, SAP, Workday et ServiceNow reflète déjà les inquiétudes des investisseurs. En revanche, les plateformes cloud comme AWS, Azure et Google Cloud pourraient au contraire devenir les bénéficiaires de cette restructuration — car quel que soit l’agent d’IA qui l’emportera au final, il aura besoin de la puissance de calcul sous-jacente et d’une infrastructure API.

Bien que les start-up d’IA (comme Harvey et Jasper) soient portées par la tendance, elles ne sont pas pour autant sans inquiétude. Driscoll mentionne que Bread Financial construit sa propre plateforme d’IA agentique et pourrait, à l’avenir, remplacer les outils de ces start-up d’IA par des capacités internes. Cela révèle une tendance importante : l’objectif à long terme des entreprises pourrait être d’internaliser les capacités d’IA pour en faire un actif stratégique, plutôt que de dépendre continuellement de fournisseurs externes.

Le CTO de Ledger, Charles Guillemet, a pour sa part évoqué deux trajectoires futures possibles : d’une part, les fournisseurs de grands modèles comme OpenAI et Anthropic investiraient des ressources considérables pour développer des produits concurrençant directement les fonctionnalités des SaaS, rendant les autres acteurs incapables de suivre ; d’autre part, les progrès de l’IA finiraient par plafonner, et l’enjeu concurrentiel se déplacerait vers l’optimisation des coûts de livraison des logiciels. Il préfère personnellement cette seconde option et estime que, sous l’effet de l’optimisation des coûts, les alternatives deviendront plus attrayantes, mais « il n’y a actuellement aucune raison de migrer ».

Observation des tendances du secteur : de la « feuille de route IA » à l’« architecture native IA »

Le CTO d’Intuit, Alex Balazs, a fait part d’un phénomène intéressant : au début de l’engouement pour l’IA, l’attente des entreprises était la suivante : « nous créons un agent, Salesforce crée un agent, Workday crée un agent, puis ces agents communiquent entre eux ». Mais en réalité, la collaboration entre agents hétérogènes s’est révélée bien plus difficile que prévu.

Balazs appelle donc les fournisseurs à « exposer les outils et les compétences », ce qui est en réalité l’adaptation à l’IA du concept traditionnel d’API. Il appelle cela « AI API ». Cela signifie que le SaaS de demain ne sera pas une application fermée, mais un ensemble d’interfaces de service pouvant être invoquées par des agents d’IA. Cette évolution fera passer le SaaS du « paradigme applicatif » au « paradigme de plateforme et d’API ».

Les implications à long terme de cette tendance sont profondes. Premièrement, l’architecture informatique des entreprises deviendra plus modulaire et orchestrée. Deuxièmement, la propriété des données et l’interopérabilité des données deviennent des préoccupations centrales. Troisièmement, la proposition de valeur des fournisseurs passe de la « fourniture de logiciels » à la « fourniture de capacités faciles à intégrer ».De plus, la durée des contrats et les modèles économiques évolueront également. Les contrats à court terme, la facturation à l'usage et les clauses d'incitation basées sur les résultats deviendront la norme. Pour les entreprises, cela signifie une plus grande flexibilité, mais impose également des exigences plus élevées en matière de gouvernance informatique interne. La stratégie Multi-Cloud en sera également renforcée — lorsque les logiciels peuvent être découplés en API, les entreprises sont davantage enclines à répartir leurs différents services sur plusieurs plateformes cloud, afin d'éviter l'enfermement et d'optimiser les coûts.

CloudTechDaily Insight

La SaaSpocalypse n'est pas une simple correction du marché, mais une transformation structurelle de la logique de création de valeur des logiciels d'entreprise. Lorsque les agents d'IA deviennent le cœur de la main-d'œuvre numérique des entreprises, le modèle SaaS traditionnel facturé par personne perd sa raison d'être. Les gagnants de cette transformation seront les plateformes technologiques capables d'aider les entreprises à obtenir des résultats métiers à moindre coût et plus rapidement, plutôt que les organisations qui s'accrochent au modèle d'abonnement.

Pour les entreprises, c'est le moment idéal pour repenser la chaîne d'approvisionnement logicielle. Nos recommandations : premièrement, inclure la substituabilité par l'IA comme critère obligatoire dans l'évaluation des achats de logiciels ; deuxièmement, privilégier les fournisseurs qui adoptent des API ouvertes et une tarification axée sur les résultats ; troisièmement, développer en interne des capacités d'orchestration des agents d'IA, en les considérant comme un actif stratégique aussi important que l'infrastructure cloud.

L'architecture informatique des entreprises ne sera plus à l'avenir un « tas de boîtes SaaS », mais un écosystème adaptatif composé d'agents d'IA, d'API et de services cloud. Les entreprises capables de restructurer leur architecture survivront et prospéreront dans cette « SaaSpocalypse » ; celles qui continuent de considérer les logiciels comme des « produits » plutôt que comme des « capacités » risquent d'être éliminées.

*Cet article est une analyse basée sur les informations publiques de Fortune.com et ne reflète pas la position de CloudTechDaily envers les entreprises mentionnées.*