L’Agent IA soulève la théorie de la fin du SaaS, mais la rareté s’est maintenant déplacée vers les données propriétaires et le contexte commercial, ceux qui détiennent les données seront les collecteurs de loyer de la prochaine décennie.
Après que l’Agent IA ait pris de l’ampleur, beaucoup de gens ont déjà commencé à écrire des épitaphes pour le SaaS. Mais je pense qu’il est encore trop tôt.
Les investisseurs sont effectivement très inquiets. Début 2026, la panique de la fin du SaaS a envahi l’ensemble du secteur technologique. À la fin janvier, Anthropic a simplement publié une mise à jour de fonctionnalité permettant à Claude d’appeler des applications tierces, et la capitalisation boursière du secteur des logiciels aux États-Unis a disparu en quelques semaines pour des centaines de milliards de dollars.
Leur logique de panique est très simple. Ils pensent que, puisque l’IA peut maintenant écrire du code, détecter des vulnérabilités, et même générer dynamiquement des outils, le coût d’écriture de code se rapproche de zéro. Une fois que l’Agent peut créer des outils personnalisés à tout moment et en tout lieu pour les entreprises, les sociétés de logiciels qui perçoivent des loyers mensuels, dont les fossés de protection ont été durement construits, seront naturellement réduites à néant.
Ainsi, de CrowdStrike à IBM, de Salesforce à ServiceNow, peu importe la brillance des rapports financiers, toutes subissent une vente massive.
En attendant, d’innombrables entrepreneurs en IA se présentent avec des business plans, promettant de “créer une couche intermédiaire pour l’ère des Agents” et de “lancer des entreprises pour les Agents”.
Ils parient tous sur une chose : créer des outils est le business le plus sexy de notre époque.
Mais si nous détournons notre regard de ces présentations PowerPoint et que nous examinons les véritables facettes du fonctionnement des entreprises, nous réalisons que ce n’est pas du tout le cas.
Le logiciel ne vend jamais du code
Il existe une théorie classique en économie, souvent vérifiée, appelée “transfert de rareté des facteurs”. À chaque révolution de productivité, un facteur, auparavant rare, devient abondant, tandis qu’un autre facteur, auparavant négligé, devient extrêmement rare, et la richesse se concentre alors sur ce dernier.
Avant la révolution industrielle, la main-d’œuvre était rare ; la machine à vapeur a rendu la main-d’œuvre mécanique abondante, la rareté s’est alors déplacée vers le capital et les usines, et les propriétaires d’usines sont devenus les plus riches de leur époque.
La révolution Internet a fait tomber à zéro le coût de la diffusion de l’information, et la rareté s’est alors déplacée vers l’ “attention” des utilisateurs, faisant de l’audience un grand business.
Aujourd’hui, la révolution IA rend la capacité à écrire du code et à créer des outils extrêmement abondante. Dans l’ère des Agents où le code n’est plus rare, où la rareté s’est-elle réellement déplacée ?
En réalité, au cours des décennies de développement de l’industrie logicielle, le code lui-même n’est jamais vraiment devenu un fossé de protection.
Chaque ligne de code du système Linux est gratuite, mais cela n’empêche pas Red Hat d’être acquis par IBM pour la somme exorbitante de 34 milliards de dollars ; MySQL est gratuit, mais après son acquisition par Oracle, il continue de vendre des contrats de service coûteux. Le code de PostgreSQL peut être téléchargé par quiconque, mais le service de base de données Aurora d’AWS continue de générer des milliards de dollars chaque année auprès des clients d’entreprise.
Le code est devenu gratuit, mais les affaires continuent, et elles se portent même bien.
Le plus crucial, ce sont ces trois éléments : les processus d’affaires solidifiés, les données clients accumulées au fil des ans, et les coûts de conversion extrêmement élevés qui en résultent.
Lorsque vous achetez Salesforce, vous n’achetez pas le code source de ce système CRM, mais plutôt les plus de 50 trillions d’enregistrements clients d’entreprise qu’il gère, ainsi que son expérience en matière de processus qui lie étroitement les ventes, le service client et le marketing. Ces données ne sont pas des lignes de code froides, mais le temps et l’histoire réels d’une entreprise.
Une entreprise qui utilise Salesforce depuis dix ans a enregistré chaque communication avec ses clients, chaque historique de transaction, chaque point de suivi des opportunités de vente. Déplacer cela n’est pas seulement une question de changer de logiciel, c’est comme déménager toute la mémoire de l’entreprise. C’est pourquoi Salesforce continue de générer un revenu annuel de 41 milliards de dollars, avec un objectif de 63 milliards de dollars pour 2030.
Source de l’image : Backlinko
Revenons au cadre du transfert de rareté des facteurs. Puisque les Agents peuvent créer des outils eux-mêmes et que le coût d’écriture de code a chuté à zéro, quel est donc le facteur le plus rare dans le cadre des services aux entreprises ?
Ce qui étrangle l’Agent
Ce qui étrangle vraiment l’Agent, ce n’est pas qu’il n’ait pas de mains, mais qu’il n’ait pas de “contexte” dans sa tête.
Un super Agent possédant tous les outils est comme un presse-agrumes de haute performance. Il tourne très vite, les lames sont aiguisées, mais si personne ne jette des fruits à l’intérieur, il ne pourra certainement pas vous préparer un verre de jus.
McKinsey a noté dans son rapport annuel que 88 % des entreprises utilisent l’IA, mais seulement 23 % ont réellement réussi à mettre en place un système d’Agents à grande échelle dans un domaine particulier de l’entreprise. Ce qui les bloque, ce n’est pas que le modèle soit peu intelligent, mais que l’architecture des données de l’entreprise n’est pas prête.
Irfan Khan, président des données et analyses chez SAP, a mentionné dans une interview avec MIT Technology Review : “Les entreprises ne peuvent pas jeter tout leur système de comptabilité pour le remplacer par un Agent, car un Agent ne peut rien faire sans le contexte commercial.”
Le “contexte commercial” fait référence à : où se trouve le seuil de conformité financière de cette entreprise, quelles sont les exigences réglementaires de ce secteur, quelles sont les préférences et l’historique de ce client au cours des dix dernières années, quelles sont les conditions de paiement et les antécédents de défaut de ce fournisseur, quel est l’historique de performance et le parcours de promotion de cet employé… Ces éléments ne sont pas publiquement disponibles en ligne, ne peuvent pas être obtenus par des crawlers et ne peuvent pas être prédits par l’IA à partir de textes.
Ashu Garg, partenaire de Foundation Capital, partage le même point de vue. Il a déclaré que les Agents ont besoin de plus que des données, mais d’un “graphe contextuel”, capable de capturer non seulement ce que l’entreprise a fait, mais aussi comment elle pense. Ce genre de chose ne peut être extrait que des opérations commerciales réelles, et ne peut pas être fabriqué à partir de rien.
Dans cette logique, la rareté s’est déplacée de la “capacité à créer des outils” vers “la possession de données contextuelles commerciales irremplaçables”.
Puisque l’Agent ne peut pas créer lui-même un verre de jus, à qui appartiennent donc ces fruits ?
L’âge d’or des propriétaires de données
La réponse pointe vers ces vieux briscards qui étaient autrefois considérés comme susceptibles d’être renversés par l’IA.
Le 23 février 2026, Bloomberg a lancé une interface d’IA Agentique appelée “ASKB”. Le Bloomberg Terminal est l’un des exemples les plus représentatifs de l’industrie des logiciels. Bien qu’il n’y ait que 325 000 abonnés dans le monde, chaque compte coûte 32 000 dollars par an, ce qui signifie que Bloomberg génère plus de 10 milliards de dollars de revenus par an grâce à ces 325 000 comptes, représentant plus de 85 % de tous les revenus de Bloomberg LP.
Source de l’image : Bloomberg
Pour l’industrie Internet où “plus il y a d’utilisateurs, mieux c’est”, cela semble en fait illogique ; Bloomberg a construit une forteresse commerciale solide avec un très petit nombre d’utilisateurs payants.
La raison pour laquelle cela a pu se produire n’est autre que le fait que Bloomberg détient les données financières les plus complètes, les plus actuelles et les plus profondément structurées au monde. Ces données sont le produit d’investissements continus depuis des décennies, comprenant des cotations en temps réel, des archives historiques, des corpus de nouvelles, des rapports d’analystes, des données financières d’entreprises… Toute institution souhaitant prendre des décisions sérieuses dans le secteur financier ne peut s’en passer.
Pour le nouvel ASKB, l’IA est le moteur, et les données uniques de Bloomberg sont le seul carburant. Tout Agent souhaitant jouer un rôle dans l’industrie financière ne peut pas inventer ces données de nulle part, il doit se connecter aux API de Bloomberg.
WatersTechnology a formulé un commentaire très pertinent : la stratégie Agentique de Bloomberg montre “comment ceux qui possèdent des données transforment l’IA en leur propre distributeur automatique”.
Cette logique s’applique à toutes les industries verticales. Veeva détient des données sur la conformité et la recherche dans l’industrie pharmaceutique mondiale ; tout Agent d’une société pharmaceutique qui doit gérer des essais cliniques et des déclarations réglementaires doit utiliser ces données ; Epic détient les dossiers de santé de plus de 250 millions de patients aux États-Unis ; chaque recommandation de diagnostic d’un Agent médical nécessite de véritables données de dossier médical comme base ; LexisNexis monopolise une vaste collection de documents juridiques ; un Agent juridique doit effectuer des recherches de cas et des analyses de conformité sans pouvoir les contourner.
Ces données sont le résultat de décennies d’opérations commerciales dans le monde réel, elles sont la cristallisation du temps et ne peuvent pas être reproduites. C’est également la manifestation ultime du “transfert de rareté des facteurs” : lorsque tout le monde dispose d’un moteur IA de pointe, ce qui détermine véritablement le gagnant est si vous pouvez trouver votre propre champ de pétrole.
Dans le passé, ces services de données par abonnement étaient vendus à des analystes humains. Une grande institution pouvait avoir besoin d’acheter 100 comptes de terminal Bloomberg. Mais à l’avenir, lorsque les machines deviendront les consommateurs de données, une institution pourrait faire fonctionner des milliers d’Agents qui invoquent frénétiquement ces interfaces de données propriétaires en millisecondes.
C’est un saut d’échelle. Un analyste humain peut traiter un nombre limité de requêtes par jour, mais la fréquence d’invocation des Agents peut dépasser de loin celle des humains. La demande de données continues, en temps réel et de grande valeur connaîtra une explosion exponentielle. La logique commerciale par abonnement n’a pas été renversée, mais a plutôt été amplifiée sans fin par l’appétit vorace des machines.
Le code est devenu gratuit, les données commencent à rapporter des loyers.
Cependant, cela signifie-t-il que toutes les entreprises SaaS et de données peuvent dormir sur leurs deux oreilles ?
Toutes les SaaS ne jouent pas cette carte
Si l’on comprend cet article comme une louange indiscriminée de l’industrie SaaS, alors c’est une grande erreur. L’IA apporte au SaaS une séparation brutale.
TechCrunch a interviewé plusieurs VC de premier plan au début de mars 2026, leur demandant ce qu’ils ne souhaitaient pas investir en ce moment.
Les investisseurs de la Silicon Valley votent déjà avec leurs pieds. Les simples outils d’emballage de flux de travail, les outils horizontaux applicables à n’importe quel secteur, la gestion de projet légère, toutes ces histoires qui pouvaient soutenir un cycle de financement voient maintenant leur destin commun être directement écarté. La raison est simple, car ces Agents peuvent facilement faire ces tâches. Les sociétés de logiciels sans données exclusives perdent rapidement leur éligibilité aux yeux du capital.
Ce jugement divise le monde du SaaS en deux.
Une moitié consiste en des produits d’outils à emballage léger, qui appliquent des données publiques à une interface attrayante ou qui ont simplement optimisé un processus opérationnel ponctuel. Le fossé de protection de ces produits est essentiellement l’habitude des utilisateurs et la fidélité à l’interface.
Mais comme le dit Jake Saper d’Emergence Capital : “Auparavant, amener les humains à s’habituer à votre logiciel était un puissant fossé de protection. Mais si les Agents effectuent ces tâches, qui se soucie encore des flux de travail des humains ?”
Ces types de SaaS sont réellement confrontés à une menace considérable. Les outils GTM constituent un exemple typique. Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong, ces entreprises occupent respectivement des fonctions adjacentes telles que le succès client, le service client, l’expansion des ventes, la prévision des revenus, et l’analyse des appels, chacune nécessitant un budget séparé, une opération distincte, une intégration individuelle. Les entreprises nées de l’IA peuvent maintenant utiliser un Agent pour lier tous ces éléments, réduisant ainsi considérablement la valeur de l’existence de ces outils ponctuels.
L’autre moitié du SaaS est profondément ancrée dans les processus d’affaires centraux des entreprises, détenant des données propriétaires irremplaçables. Ces entreprises ne seront pas seulement remplacées par des Agents, mais deviendront d’autant plus précieuses grâce à leur existence.
Prenons Salesforce comme exemple : en février 2026, les résultats financiers de Salesforce indiquaient qu’Agentforce avait atteint un revenu récurrent annuel de 800 millions de dollars, avec une croissance de 169 % par rapport à l’année précédente ; 24 milliards d’unités de “travail Agentique” avaient été livrées, traitant près de 20 trillions de tokens ; plus de 29 000 clients Agentforce avaient été signés, avec une croissance de 50 % d’un trimestre à l’autre. Plus crucial encore, la combinaison d’Agentforce et de Data 360 a dépassé les 2,9 milliards de dollars de revenus récurrents annuels, avec une croissance de plus de 200 % par rapport à l’année précédente.
Marc Benioff a déclaré lors de la conférence téléphonique sur les résultats : “Nous avons reconstruit Salesforce en tant que système d’exploitation pour l’entreprise Agentique. Plus l’IA peut remplacer des emplois, plus Salesforce a de la valeur.”
Salesforce n’a pas seulement échappé à l’agent, il est devenu le sol sur lequel l’Agent opère. Sa valeur provient précisément des données commerciales et du contexte des processus que les Agents ne peuvent pas contourner.
Le PDG de ServiceNow, Bill McDermott, a déclaré publiquement en février 2026 : “Nous ne sommes pas une entreprise SaaS.”
Source de l’image : Business Insider
Il ne renie pas son identité, mais procède à une séparation active. Sa logique est que le SaaS est un concept lié à la “méthode de livraison des logiciels”, tandis que ServiceNow veut devenir la couche d’orchestration et d’exécution pour les Agents IA, où l’IA peut détecter des problèmes et donner des recommandations, mais les actions réelles dans le système d’entreprise doivent être exécutées par des plateformes comme ServiceNow, profondément intégrées aux flux de travail.
Workday a également lancé le 17 mars 2026 “Sana”, un ensemble d’IA conversationnelle intégrant profondément les données RH et financières. La logique centrale de ce produit n’est pas de remplacer Workday avec l’IA, mais d’alimenter l’IA avec les données de Workday.
Workday détient des données sur les salaires, la performance, la structure organisationnelle et les budgets financiers de milliers d’entreprises, la profondeur et l’unicité de ces données sont quelque chose que les entreprises nées de l’IA ne peuvent pas reproduire à court terme.
Ainsi, le véritable fossé de protection ne réside pas dans la possession de données, mais dans la question de savoir si les données que vous détenez ne peuvent pas être obtenues, achetées ou reproduites par d’autres.
La prochaine décennie, qui percevra des loyers
À chaque révolution technologique, les plus grands bénéfices finissent souvent entre les mains de ceux qui n’ont pas inventé la nouvelle technologie révolutionnaire, mais de ceux qui ont discrètement maîtrisé les facteurs rares dont cette nouvelle technologie dépend. Dans cette époque de développement rapide de l’IA, les capacités des grands modèles deviendront de plus en plus puissantes, et la capacité des Agents à écrire du code et à créer des outils se répandra également.
Lorsque ces capacités, jadis considérées comme de la haute technologie, deviennent des infrastructures, la logique de “transfert de rareté des facteurs” n’a qu’une seule conclusion : ceux qui s’efforcent de créer des outils pour les Agents sont très probablement pas les derniers gagnants de cette époque.
Foundation Capital a déclaré dans son analyse de février 2026 que la valeur totale de l’industrie logicielle atteindra dix fois sa valeur actuelle au cours de la prochaine décennie. Mais cette croissance de dix fois ne sera pas uniformément répartie entre toutes les entreprises de logiciels, elle sera fortement concentrée sur ceux qui peuvent réellement maîtriser l’ère des Agents.
Les véritables gagnants sont ceux qui détiennent des actifs de données que les Agents ne peuvent pas contourner.
Pour les entrepreneurs et investisseurs d’aujourd’hui, il n’y a que deux sorts pour les entrepreneurs de cette époque : soit ils s’efforcent de fournir des outils à l’Agent, soit ils occupent d’abord le terrain. Vous devriez avoir une idée de ce que vous faites actuellement.
Ne regardez pas les mains de l’Agent, cherchez à étrangler le cou de l’Agent.
- Cet article est reproduit avec autorisation de : 《BlockBeats》
- Titre original : 《AI Agent ne peut pas tuer le SaaS》
- Auteur original : Sleepy.md, 动察Beating
