Les agents IA ne tueront pas le SaaS : le vrai combat porte sur les données

Auteur original : Sleepy.md

Après l'essor des agents IA, beaucoup ont déjà commencé à écrire l'élégie du SaaS. Mais je pense qu'il est encore trop tôt.

Les investisseurs sont véritablement en panique. Au début de 2026, la panique liée à la fin du SaaS a envahi l'ensemble du secteur technologique. À la fin janvier, Anthropic n'a fait que publier une mise à jour permettant à Claude d'appeler des plugins, et le secteur logiciel américain a perdu des milliards de dollars de capitalisation boursière au cours des trois semaines suivantes.

Leur logique de panique est très simple : ils pensent que puisque l'IA peut déjà écrire du code, trouver des vulnérabilités et même générer dynamiquement des outils, le coût de développement de code tend vers zéro. Dès que des agents pourront créer à tout moment et en tout lieu des outils personnalisés pour les entreprises, les barrières à l'entrée soigneusement construites par les sociétés logicielles qui perçoivent des redevances mensuelles disparaîtront naturellement.

Ainsi, de CrowdStrike à IBM, de Salesforce à ServiceNow, quel que soit le brillant résultat des résultats financiers, tous connaissent une vente massive.

Dans le même temps, d'innombrables entrepreneurs en IA présentent leur business plan aux fonds de capital-risque en affirmant vouloir « créer la couche intermédiaire de l'ère des agents » ou « entreprendre pour les agents ».

Ils parient tous sur une chose : créer des outils est le métier le plus sexy de cette ère.

Mais si nous détourions notre regard de ces présentations pour observer les réalités concrètes du fonctionnement des entreprises, nous nous rendrions compte que ce n'est pas du tout ainsi.

En économie, il existe une théorie classique et constamment vérifiée appelée « transfert de rareté des facteurs ». Chaque révolution de la productivité rend un facteur autrefois rare abondant, tout en rendant un autre facteur auparavant négligé extrêmement rare, ce qui fait converger la richesse vers ce dernier.

Avant la Révolution industrielle, la main-d'œuvre était rare ; la machine à vapeur a rendu la main-d'œuvre mécanique abondante, déplaçant la rareté vers le capital et les usines, ce qui a fait des propriétaires d'usines les personnes les plus riches de cette époque.

La révolution internet a fait passer le coût de la diffusion de l'information à zéro, ce qui a déplacé la rareté vers l'« attention » des utilisateurs, faisant du trafic une grande affaire.

Aujourd'hui, la révolution de l'IA rend la capacité d'écrire du code et de créer des outils extrêmement abondante. À l'ère des agents où le code n'est plus rare, où la rareté s'est-elle déplacée ?

En réalité, au cours des décennies de développement de l'industrie logicielle, le code lui-même n'a jamais vraiment constitué un avantage concurrentiel.

Chaque ligne de code du système Linux est gratuite, mais cela n'empêche pas Red Hat d'être acquise par IBM pour la somme colossale de 34 milliards de dollars ; MySQL est gratuit, mais Oracle l'a intégré à son portefeuille et continue de vendre des contrats de service coûteux grâce à lui. Le code de PostgreSQL est téléchargeable par tous, mais le service de base de données Aurora d'AWS génère toujours des dizaines de milliards de dollars par an auprès de ses clients entreprises.

Le code est gratuit, mais l'entreprise continue, et elle va même bien.

Ce qui compte vraiment, c’est ces trois éléments : les processus métiers figés, les données clients accumulées au fil des ans, et le coût de transition très élevé qui en résulte.

Lorsque vous achetez Salesforce, vous n'achetez pas le code source du système CRM, mais les plus de 50 billions d'enregistrements clients entreprises qu'il gère, ainsi que l'expertise des processus qui intègrent parfaitement les ventes, le service client et le marketing. Ces données ne sont pas des lignes de code froides, mais le temps et l'histoire vivants des entreprises.

Une entreprise utilise Salesforce depuis dix ans ; toutes les interactions avec les clients, toutes les historiques de transactions et tous les points de suivi des opportunités de vente y sont enregistrés. Déménager, ce n’est pas simplement changer de logiciel, c’est déplacer la mémoire entière de l’entreprise. C’est pourquoi Salesforce continue de générer un chiffre d’affaires annuel de 41 milliards de dollars et fixe son objectif pour 2030 à 63 milliards de dollars.

Revenons au cadre de la transition de la rareté des éléments. Puisque les agents peuvent créer leurs propres outils et que le coût de la programmation est désormais nul, quel est, dans le contexte des services aux entreprises, l’élément le plus rare ?

Ce qui bloque réellement l'agent, ce n'est pas l'absence de mains, mais l'absence de « contexte » dans son esprit.

Un super agent doté de tous les outils, comme une centrifugeuse haut de gamme : elle tourne à grande vitesse et possède des lames tranchantes, mais si personne n'y met de fruits, elle ne pourra pas vous fabriquer un jus.

McKinsey indique dans son rapport annuel que 88 % des entreprises utilisent l'IA, mais seulement 23 % ont réellement mis en œuvre à grande échelle des systèmes d'agents dans un processus interne. Le problème n'est pas que les grands modèles ne soient pas suffisamment intelligents, mais que l'architecture des données des entreprises n'est pas prête.

Irfan Khan, président de SAP Data and Analytics, a déclaré dans un entretien avec MIT Technology Review : « Les entreprises ne peuvent pas jeter tout leur système de comptabilité générale pour le remplacer par un agent, car un agent ne peut rien faire sans contexte métier. »

Le « contexte métier » mentionné ici fait référence à : les limites de conformité financière de cette entreprise, les exigences réglementaires de ce secteur, les préférences et l'historique de ce client au cours des dix dernières années, les conditions de paiement et l'historique de défaut de ce fournisseur, l'historique des performances et la trajectoire de promotion de cet employé... Ces éléments ne sont pas publiés sur Internet, ne peuvent pas être récupérés par des robots d'exploration, et ne peuvent en aucun cas être générés par l'IA à partir de prédictions textuelles.

Ashu Garg, partenaire de Foundation Capital, partage le même avis. Il affirme que les agents ont besoin de plus que des données : ils nécessitent un « graphe de contexte », une couche de raisonnement capable de capturer non seulement ce que les entreprises font, mais aussi comment elles pensent. Ce type d’élément ne peut être acquis que par l’expérience réelle des opérations commerciales, et ne peut pas être créé de toutes pièces.

Dans cette logique, la rareté est passée de « la capacité à créer des outils » à « la possession de données de contexte métier irremplaçables ».

Puisque l'agent ne peut pas produire un verre de jus lui-même, qui tient donc les fruits ?

La réponse cible ceux qui étaient autrefois considérés comme voués à être bouleversés par l'IA.

Le 23 février 2026, Bloomberg a lancé une interface Agentic AI appelée « ASKB ». Bloomberg Terminal est l'une des références les plus emblématiques de l'industrie logicielle. Bien qu'il ne compte que 325 000 abonnés dans le monde entier, chaque compte coûte 32 000 dollars par an, ce qui signifie que Bloomberg génère plus de 10 milliards de dollars de revenus annuels uniquement grâce à ces 325 000 comptes, représentant plus de 85 % du chiffre d'affaires total de Bloomberg LP.

Pour l'industrie d'Internet, où « plus d'utilisateurs, mieux c'est », c'est en réalité illogique : Bloomberg a construit une forteresse commerciale solide grâce à un très petit nombre d'utilisateurs payants.

La seule raison pour laquelle cela est possible, c’est que Bloomberg détient les données financières les plus complètes, les plus en temps réel et les mieux structurées au monde. Ces données sont le résultat d’investissements continus sur plusieurs décennies, incluant les cours en temps réel, les archives historiques, les corpus d’actualités, les rapports d’analystes, les données financières des entreprises… Aucune institution souhaitant prendre des décisions sérieuses dans le domaine financier ne peut se passer de ces données.

Pour ASKB, l'IA est le moteur, et les données exclusives de Bloomberg sont le seul carburant. Tout agent souhaitant jouer un rôle dans le domaine financier ne peut pas inventer ces données de toutes pièces ; il doit simplement se connecter à l'interface de Bloomberg.

WatersTechnology a fourni un commentaire très percutant : le déploiement agentic de Bloomberg illustre « comment ceux qui possèdent les données transforment l'IA en leur distributeur automatique ».

Ce logique s'applique à tous les domaines verticaux. Veeva détient les données de conformité et de recherche et développement du secteur pharmaceutique mondial ; tout agent d'une entreprise pharmaceutique qui doit gérer des essais cliniques ou des demandes de réglementation doit accéder à ces données. Epic détient les dossiers médicaux de plus de 250 millions de patients aux États-Unis ; chaque recommandation diagnostique d'un agent médical repose sur ces dossiers médicaux réels. LexisNexis monopolise un vaste archivage de documents juridiques ; un agent juridique ne peut pas contourner cet acteur pour effectuer des recherches de jurisprudence ou des analyses de conformité.

Ces données sont le fruit de décennies d'exploitation commerciale dans le monde réel, une accumulation du temps, une histoire impossible à reproduire. C'est aussi l'expression ultime du « transfert de rareté des éléments » : lorsque tout le monde possède un moteur IA de premier plan, ce qui déterminera réellement la victoire, c'est la capacité à trouver votre propre champ pétrolier exclusif.

Par le passé, ces services de données par abonnement étaient vendus à des analystes humains. Une grande institution pouvait devoir acheter 100 comptes de terminaux Bloomberg. Mais à l'avenir, lorsque les machines deviendront les consommateurs de données, une institution pourrait faire fonctionner des dizaines de milliers d'agents qui appellent frénétiquement ces interfaces de données propriétaires en quelques millisecondes.

C'est un saut qualitatif. Un analyste humain ne peut traiter qu'un nombre limité de requêtes par jour, mais la fréquence d'appel des agents est bien plus élevée. La demande pour des données continues, en temps réel et de haute valeur connaîtra une explosion exponentielle. Le modèle économique basé sur l'abonnement n'est pas seulement préservé, il est infiniment amplifié par l'appétit vorace des machines.

Le code est à zéro, les données commencent à générer des revenus.

Mais cela signifie-t-il que toutes les entreprises SaaS et de données peuvent se reposer sur leurs lauriers ?

Comprendre cet article comme un soutien indifférencié à l’industrie SaaS serait une erreur monumentale. L’IA apporte à la SaaS une séparation brutale.

TechCrunch a interviewé plusieurs grands fonds de capital-risque au début mars 2026 pour leur demander ce qu'ils ne voulaient plus investir en ce moment.

Les investisseurs de la Silicon Valley ont déjà voté avec leurs pieds. Des flux de travail simples à encapsuler, des outils transversaux applicables à n'importe quel secteur, une gestion de projet légère : ces récits qui autrefois soutenaient des levées de fonds ont désormais un sort commun, être directement écartés. La raison est simple : ces agents peuvent le faire facilement. Les entreprises logicielles sans données exclusives perdent rapidement leur éligibilité aux yeux des capitaux.

Ce jugement a divisé le monde SaaS en deux.

La moitié sont des produits outils qui offrent simplement un emballage léger, en plaçant des données publiques derrière une interface attrayante ou en optimisant uniquement un seul point du processus opérationnel. La barrière à l'entrée de ces produits repose essentiellement sur les habitudes des utilisateurs et la fidélité à l'interface.

Mais comme le dit Jake Saper d'Emergence Capital : « Avant, faire en sorte que les humains adoptent des habitudes dans votre logiciel était un avantage concurrentiel majeur. Mais si les agents effectuent ces tâches, qui s'intéresse encore aux flux de travail humains ? »

Ces SaaS font face à une menace réelle. Le stack d'outils GTM en est un exemple typique. Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong occupent chacun des fonctions adjacentes — succès client, service client, vente externe, prévision des revenus, analyse des appels — nécessitant chacune un budget séparé, une opération distincte et une intégration indépendante. Les entreprises natives à l'IA peuvent désormais utiliser un seul Agent pour connecter tous ces processus, réduisant considérablement la valeur de ces outils isolés.

L'autre moitié des SaaS est profondément intégrée aux processus métiers essentiels des entreprises et détient des données propriétaires irremplaçables. Ces entreprises ne seront pas remplacées par les agents, mais deviendront au contraire plus précieuses grâce à leur présence.

À titre d'exemple avec Salesforce, en février 2026, les résultats financiers de Salesforce ont révélé que le revenu récurrent annuel d'Agentforce a atteint 800 millions de dollars américains, en hausse de 169 % en glissement annuel ; 24 milliards d'« unités de travail agentic » ont été livrées au total, et près de 20 billions de tokens ont été traités ; plus de 29 000 clients Agentforce ont été signés, soit une croissance trimestrielle环比 de 50 %. Plus important encore, le ARR combiné d'Agentforce et Data 360 dépasse 2,9 milliards de dollars américains, en hausse de plus de 200 % en glissement annuel.

Marc Benioff a déclaré lors de la conférence téléphonique sur les résultats : « Nous avons reconstruit Salesforce comme le système d'exploitation de l'entreprise agente. Plus l'IA remplace les tâches, plus Salesforce devient précieux. »

Salesforce n'a pas été remplacé par les agents, mais est devenu le terreau sur lequel ils opèrent. Sa valeur provient précisément des données commerciales et du contexte de processus qu'il détient et que les agents ne peuvent contourner.

Le PDG de ServiceNow, Bill McDermott, a déclaré publiquement en février 2026 : « Nous ne sommes pas une entreprise SaaS. »

Il ne nie pas son identité, il effectue une séparation active. Sa logique est que le SaaS est un concept lié au « mode de livraison du logiciel », tandis que ServiceNow vise à devenir la couche d'orchestration et d'exécution des agents IA pour les entreprises : l'IA peut identifier des problèmes et proposer des recommandations, mais ce sont des plateformes comme ServiceNow, profondément intégrées aux flux de travail, qui exécutent réellement les actions dans les systèmes d'entreprise.

Workday a lancé « Sana » le 17 mars 2026, un ensemble d'IA conversationnelle intégrant en profondeur les données RH et financières. La logique centrale de ce produit n'est pas de remplacer Workday par l'IA, mais d'alimenter l'IA avec les données de Workday.

Workday détient les données de paie, de performance, d'organisation et de budgétisation financière de milliers d'entreprises, une profondeur et une unicité que toute start-up native AI ne peut pas reproduire à court terme.

Ainsi, le véritable avantage concurrentiel n'est pas de disposer de données, mais de posséder des données que personne d'autre ne peut obtenir, acheter ou créer.

À chaque révolution technologique, ce ne sont généralement pas les inventeurs de la nouvelle technologie révolutionnaire qui retirent les plus gros profits, mais ceux qui ont discrètement maîtrisé les éléments rares sur lesquels repose cette nouvelle technologie. À l'ère actuelle de développement rapide de l'IA, les capacités des grands modèles s'amélioreront de plus en plus, et la capacité des agents à écrire du code et à créer des outils eux-mêmes deviendra de plus en plus répandue.

Lorsque ces capacités autrefois considérées comme de la technologie noire deviennent des infrastructures, la logique du « déplacement de la rareté des facteurs » ne conduit qu’à une seule conclusion : les personnes qui s’efforcent de créer des outils pour les agents ne seront probablement pas les derniers gagnants de cette ère.

Dans son analyse de février 2026, Foundation Capital affirme que la capitalisation boursière totale du secteur logiciel devrait augmenter d'un facteur 10 au cours des dix prochaines années. Toutefois, cette croissance de 10 fois ne sera pas répartie uniformément entre toutes les entreprises logicielles ; elle sera fortement concentrée chez les acteurs capables de maîtriser véritablement l'ère des agents.

Les véritables gagnants sont ceux qui détiennent les actifs de données que les agents ne peuvent pas contourner.

Pour les entrepreneurs et investisseurs d'aujourd'hui, les entrepreneurs de cette ère ne connaissent que deux destins : soit ils s'efforcent de fabriquer des pelles pour les Agents, soit ils s'emparent d'abord du terrain. Vous savez déjà ce que vous faites.

Ne regardez pas les mains de l'agent, serrez-lui la gorge.