Impact de l'IA sur les actions SaaS : Analyse de Salesforce, ServiceNow et Snowflake

Compilation et organisation : Shenchao TechFlow

Invité : Nico

Actions logicielles SaaS sous le cauchemar de l’IA : CRM vs NOW vs SNOW, laquelle est véritablement sous-évaluée et offre une opportunité de doublement ? Analyse détaillée de la prochaine vague d’opportunités dans les actions logicielles

Source du podcast : Nico Frontier Alpha

Date de diffusion : 21 mai 2026

Au cours des six derniers mois, Wall Street a résumé un effondrement brutal par le terme « SaaS doomsday » : Salesforce, ServiceNow et Snowflake ont perdu plus de la moitié de leur valeur depuis leurs sommets. Le modèle de surpeuplement de JPMorgan montre que les positions institutionnelles dans le secteur des semi-conducteurs ont atteint 99,3 %, contre seulement 22,8 % pour le secteur logiciel, révélant une fracture émotionnelle historique. À ce stade, l’investisseur Nico a formulé un jugement contraire à la narration dominante : l’IA ne vise pas à tuer l’industrie logicielle, mais à éliminer les entreprises ne vendant que des interfaces fonctionnelles, tout en récompensant les plateformes qui vendent de l’infrastructure et de la gouvernance. Bien que la conjoncture actuelle du secteur logiciel soit moins favorable que celle du secteur matériel, ses rapports risque/rendement et rapport qualité-prix sont supérieurs.

La partie la plus précieuse de cet épisode consiste à analyser les trois entreprises selon un même cadre d'évaluation : Salesforce (multiples P/E anticipés de 13 à 14, 14,4 milliards de dollars de cash-flow libre, autorisation de rachat de 50 milliards de dollars) est la « faction sécurité », ServiceNow (récit AI Control Tower, soutien continu de Jensen Huang pendant trois ans) est la « faction au récit AI le plus clair », et Snowflake (facturation à l'utilisation, RPO en hausse de 42 % en glissement annuel, mais toujours déficitaire selon les normes GAAP) est la « faction à haute élasticité et haut risque ». Le 27 mai, Salesforce et Snowflake publieront leurs résultats le même jour, suivis immédiatement par la conférence annuelle de Snowflake et la conférence Microsoft Build ; ces catalyseurs constitueront la fenêtre d'observation la plus directe à court terme.

« La fin du SaaS » et l'extrémisme de l'humeur du marché

• Le secteur des logiciels a été massivement vendu, ce n'est pas qu'une seule entreprise rencontre des problèmes, mais tout le secteur des logiciels a été condamné par le marché.
• Le modèle de surcharge de JPMorgan montre que le niveau de concentration des positions institutionnelles dans le secteur des semi-conducteurs a grimpé à 99,3 %, tandis que celui du secteur logiciel n'est que de 22,8 %, ce qui constitue une fracture émotionnelle historique.
• La bonne nouvelle pour le secteur matériel est que tout le monde a déjà acheté et que cela est déjà pris en compte par le marché ; la mauvaise nouvelle pour le logiciel est que la plupart des gens ont déjà vendu, laissant un potentiel de rebond à la hausse. Au cours des trois prochains mois, si l'on se concentre uniquement sur la santé du secteur, le matériel sera certainement plus fort ; mais si l'on examine le potentiel de hausse, les cotes et la rentabilité, le logiciel pourrait en fait s'avérer meilleur.

L'impact de l'IA sur le modèle commercial SaaS

• De nombreuses fonctionnalités sur lesquelles les entreprises SaaS s'appuyaient pour facturer peuvent désormais être transformées en prototypes fonctionnels en un temps extrêmement court grâce à l'IA, sans aucune expérience en programmation. Ce qui inquiète réellement le marché, c'est l'érosion de la rareté et de l'avantage concurrentiel des couches fonctionnelles SaaS.
• Si un agent IA peut accomplir le travail de 10 personnes, une entreprise qui devait initialement acheter 1 000 comptes n'a désormais besoin que de 100. C'est ce que l'on appelle couramment à Wall Street la « seat compression », ou compression des postes.
• L'agent n'a pas besoin d'interface utilisateur, ni de tableau de bord, ni d'interface élégante ; il ne nécessite que des données et une API. Cela signifie que les logiciels SaaS sont soumis à une attaque dévastatrice de l'IA, passant du rôle d'entrée principale dans les flux de travail entreprises à celui de backend de stockage de données.

La transformation et l'évaluation de Salesforce

• Acheter Salesforce ne revient pas à parier sur une histoire de forte croissance avec une évaluation de plusieurs dizaines de fois, ni à espérer qu’il réussira sa transition vers l’IA, mais plutôt à évaluer le rapport entre sa valeur intrinsèque et son prix actuel ; il se trouve actuellement dans une position relativement sous-évaluée.
• Agentforce a changé sa logique de tarification de « par personne » à « par tâche » : les revenus passés étaient liés au nombre d'employés, tandis que les revenus futurs seront liés au volume total de travail. Dès que la logique de tarification par tâche est mise en œuvre avec succès, Salesforce pourra passer en douceur d'une économie de sièges à une économie de tâches.
• Dynamics 365 de Microsoft associé à Copilot représente la plus grande menace à long terme pour Salesforce. Si, à l'avenir, les vendeurs n'ouvrent plus Salesforce, mais laissent Copilot mettre automatiquement à jour les dossiers clients via Outlook ou Teams, Salesforce risque de dégrader de point d'entrée de travail en base de données arrière-plan.

La stratégie AI Control Tower de ServiceNow

• ServiceNow ne cherche pas à créer un nouveau ChatGPT, mais à devenir la couche de gouvernance, d'orchestration et d'exécution pour les agents IA d'entreprise. Quelle que soit l'IA utilisée par l'entreprise, dès qu'elle intègre les processus de l'entreprise, appelle ses systèmes ou exécute ses tâches, elle doit passer par ServiceNow pour être gouvernée et orchestrée.
• Cette approche est similaire à celle d'Apple iOS : Apple ne développe pas chaque application elle-même, mais toutes les applications fonctionnent sur iOS. ServiceNow souhaite emprunter la même voie à l'avenir.
• Les propos exacts de Jensen Huang sont : « ServiceNow est essentiellement le système d'exploitation d'entreprise à l'ère de l'IA. »

Le paradoxe du modèle de consommation de Snowflake

• Ce que Snowflake craint le plus, ce n’est pas que les clients ne l’utilisent pas, mais qu’ils l’utilisent trop bien. Lorsque les entreprises constatent que leur facture Snowflake est trop élevée, elles poussent leurs équipes techniques à optimiser les requêtes, à compresser le stockage, voire à remplacer certaines tâches à faible valeur par des outils open source : telle est la double face du modèle de consommation.
• Le taux de rétention des revenus nets de Snowflake est passé de 131 % à 126 %, puis à 125 %, ce qui reste sain, mais la tendance à la baisse indique que l'expansion des clients existants ralentit par rapport à avant.
• Snowflake est la plus rapide à croître, possède l'infrastructure de données IA la plus directe et est naturellement immunisée contre les modèles commerciaux SaaS traditionnels ; mais c'est aussi celle qui est la plus chère évaluée, la plus concurrencée et dont la qualité de rentabilité est la plus faible. Haut potentiel de gain, haut risque.

Analyses historiques et jugement final

• Le récit selon lequel l’IA tue le logiciel est excessivement simplifié. Ce qui se passe réellement, c’est que l’IA élimine les logiciels qui ne vendent que des interfaces fonctionnelles, tout en récompensant les plateformes qui vendent de l’infrastructure et de la gouvernance. Tous les logiciels ne seront pas bouleversés.
• Lors de l'éclatement de la bulle internet en 2000, la tendance dominante du marché était que « l'internet tuerait toutes les entreprises traditionnelles », mais les entreprises qui ont survécu n'étaient pas seulement les entreprises internet, mais aussi celles qui ont le plus tôt adopté l'internet et intégré ces outils dans leurs activités. Vingt ans plus tard, la logique de cette vague d'IA est exactement la même.

Au début de l’année 2026, le récit selon lequel « l’IA tue l’industrie du logiciel » a déclenché une tempête sur l’ensemble du marché américain. Depuis lors, tout le secteur du logiciel a été plongé dans la peur d’être bouleversé par l’IA. Même Microsoft, le leader du secteur, n’a pas été épargné : son cours a chuté de plus de 25 % au cours de l’année, et si l’on considère le pic historique, la perte maximale approche 40 %, soit presque le niveau des baisses observées lors du marché baissier américain de 2022. Quant aux actions de logiciels populaires des dernières années, comme Salesforce, ServiceNow et Snowflake, leur capitalisation boursière a déjà été divisée par plus de deux. Il ne s’agit pas d’un problème isolé à une seule entreprise, mais bien d’un verdict de mort prononcé par le marché contre l’ensemble du secteur du logiciel. Wall Street a donné un nom à cet événement : « la fin du SaaS ».

Au cours des six derniers mois, que ce soit les particuliers ou les institutions, tous ont fait la même chose : acheter des actifs matériels et vendre à découvert les logiciels, ce qui a écrasé le secteur des logiciels. Cependant, récemment, quelques signaux inhabituels sont apparus en douceur. Le modèle de surcharge de JPMorgan montre que le niveau de surcharge des institutions dans le secteur des semi-conducteurs a grimpé à 99,3 %, tandis que celui du secteur des logiciels n’est que de 22,8 % — une fracture émotionnelle d’un niveau historique. Juste à ce moment-là, le président américain Trump a discrètement investi plusieurs millions de dollars pour acheter à bas prix des actions du secteur logiciel ; Bill Ackman, le gestionnaire de fonds spéculatifs le plus réputé de Wall Street pour ses achats à bas prix, a également, en même temps, pris une forte position dans Microsoft, la plus grande entreprise du secteur logiciel ; et le PDG d’NVIDIA, la société la plus valorisée au monde, Jensen Huang, s’est rendu pour la troisième année consécutive en personne à Las Vegas pour soutenir une entreprise logicielle.

Alors, l’IA va-t-elle tuer toute l’industrie du logiciel, ou nous offre-t-elle une opportunité d’achat à bas prix une fois tous les dix ans ? Dans cette vidéo, je vais analyser en détail trois des entreprises de logiciels les plus représentatives : Salesforce, ServiceNow, Snowflake.

Concernant l’idée que l’IA tue l’industrie SaaS et la chute des actions logicielles, tout remonte à janvier de cette année. Le 30 janvier, Anthropic (l’entreprise derrière le modèle Claude) a discrètement publié sur GitHub 11 plugins nommés Claude Cowork : un simple dépôt de code accompagné d’un article de blog. Pourtant, dans les 48 heures suivant la publication, les actions logicielles mondiales ont subi de lourdes pertes. Selon les estimations du marché, le secteur logiciel a perdu 285 milliards de dollars de capitalisation boursière.

Pourquoi tout le monde est-il aussi paniqué ? Un journaliste de CNBC a mené une expérience qui a fait perdre le sommeil à tous les dirigeants d'entreprises SaaS. Il a utilisé Claude Code pour reproduire en une heure un site web appelé Monday.com, avec un coût de seulement 5 à 15 dollars. Monday.com est une entreprise de logiciels de gestion de projets cotée à la Bourse américaine, avec une capitalisation boursière de plusieurs milliards de dollars. Un journaliste a créé en une heure, pour quelques dollars, une démo de gestion de projets qui ressemble fortement à Monday.com.

Bien sûr, cela ne signifie pas qu'il a réellement copié une entreprise cotée en bourse ; Monday.com véritable possède des fonctionnalités d'entreprise, une sécurité des données, un écosystème d'intégration et des canaux de vente, éléments que l'IA ne peut pas créer en une heure — cela nécessite du temps pour s'accumuler et se stabiliser. Mais ce qui est le plus inquiétant dans cette expérience, c'est que de nombreuses interfaces fonctionnelles sur lesquelles les entreprises SaaS s'appuyaient pour facturer peuvent désormais être reproduites en un temps extrêmement court par l'IA, sans aucune compétence en programmation. Derrière cette histoire, ce que le marché craint véritablement, c'est l'effondrement de la rareté et de l'avantage concurrentiel au niveau des fonctionnalités SaaS. Le modèle traditionnel de facturation à l'utilisateur pourrait ne plus être viable face à l'impact de l'IA. Cela reflète également l'ambition des fournisseurs de modèles d'IA sous-jacents : ils ne se contentent plus d'optimiser les performances des grands modèles, mais entrent directement dans la couche application pour s'emparer de ce marché énorme.

Le terme SaaS signifie Software as a Service (logiciel en tant que service). Son principe est simple : il consiste à déplacer les logiciels traditionnellement installés sur les serveurs locaux des entreprises vers le cloud, où les clients paient mensuellement ou annuellement pour obtenir l'accès au logiciel. Au cours des 20 dernières années, ce modèle a été la plus grande source de création de richesse dans l'industrie du logiciel.

La logique de tarification fondamentale de presque toutes les entreprises SaaS repose sur le nombre d'utilisateurs. Si une entreprise de 1 000 employés utilise ce logiciel, elle doit acheter 1 000 comptes et payer continuellement des frais d'abonnement, variant de quelques dizaines à plusieurs centaines de dollars par compte et par an. Plus l'outil est utilisé fréquemment et sur une longue période, plus la fidélité des clients augmente, car l'ensemble des processus de travail et des données de l'entreprise s'accumulent dans ce logiciel SaaS, rendant le coût de migration ou de changement très élevé à court terme. C'est précisément là la logique fondamentale qui permet aux entreprises SaaS à faible poids d'actifs de générer des revenus facilement, et la raison pour laquelle Wall Street a été disposée à accorder aux entreprises SaaS des valorisations de plusieurs dizaines à cent fois leur bénéfice au cours des 20 dernières années.

Mais avec l'explosion de la vague de l'IA, notamment à l'ère des agents, les fondements de cette logique commencent à vaciller. Les préoccupations du marché concernant l'industrie SaaS se divisent principalement en deux niveaux.

Niveau 1 : Compression des sièges (Seat compression)

La peur la plus directe réside dans le fait que les agents remplacent les employés, entraînant une chute importante du nombre d'abonnements SaaS et une réduction drastique des revenus et des bénéfices. Les entreprises SaaS facturent selon le nombre d'utilisateurs : une entreprise achète autant de places qu'elle a d'employés. Toutefois, avec l'ère des agents, ce modèle est complètement bouleversé : si un agent IA peut accomplir le travail de 10 personnes, une entreprise qui devait auparavant acheter 1 000 comptes n'en a désormais besoin que de 100. C'est ce que Wall Street appelle récemment le « Seat compression » (compression des places).

La formule de revenu des entreprises SaaS est « nombre de clients × nombre moyen de sièges par client × prix unitaire ». Au cours des 20 dernières années, ces trois variables ont augmenté, mais sous l'impact des agents, le nombre moyen de sièges par client fait face pour la première fois à un risque structurel de baisse. Le marché craint que le modèle économique des entreprises SaaS ne soit bouleversé par l'IA.

Deuxième couche : Le flux de travail Agent contourne l'interface SaaS

Une peur plus profonde réside dans le fait que, sous les flux de travail basés sur des agents, les logiciels SaaS sont directement contournés et réduits au rôle de second plan. Ce niveau constitue le cœur même de la panique du marché. Le modèle économique traditionnel des logiciels SaaS repose sur une présupposition implicite : le logiciel est conçu pour être utilisé par des humains. Salesforce conçoit des interfaces utilisateur, des tableaux de bord attrayants et des flux de travail, essentiellement pour instaurer des habitudes chez les utilisateurs et renforcer leur fidélité. Mais les agents n’ont pas besoin d’interface utilisateur, ni de tableaux de bord, ni d’interfaces élégantes ; ils ne nécessitent que des données et des API.

Lorsque Claude peut se connecter directement à des plugins pour Salesforce, Notion, Google Drive et Slack, les flux de travail connaissent une transformation fondamentale. Autrefois, les vendeurs ouvraient directement Salesforce pour consulter les données clients, suivre les contrats et vérifier les services après-vente ; leur travail quotidien dépendait largement de l’interface logicielle de Salesforce. Désormais, les vendeurs peuvent simplement ouvrir Claude pour accomplir ces tâches répétitives, tandis que Claude utilise des API pour interagir avec Salesforce, lire et écrire des données — les vendeurs n’ont plus besoin d’interagir directement avec l’interface logicielle de Salesforce.

Cela signifie que les logiciels SaaS ont été dépassés par l’IA, passant du point d’entrée principal des flux de travail d’entreprise à de simples arrière-plans de stockage de données. L’aspect terrifiant de cette évolution réside dans le fait qu’elle modifie directement la chaîne de répartition de la valeur. Autrefois, les utilisateurs interagissaient principalement avec les logiciels SaaS, tandis qu’aujourd’hui, ils consacrent davantage de temps à interagir avec des agents. Là où les utilisateurs passent le plus de temps, c’est là que réside le pouvoir de tarification le plus fort. Dans ce contexte, les logiciels SaaS sont réduits au rôle de seconds couteaux des agents IA. Autrefois, le principal avantage concurrentiel des SaaS résidait dans les habitudes utilisateur et les flux de travail longuement consolidés, fondés sur l’hypothèse que les gens utilisent intensivement les interfaces utilisateur — mais les agents en train de changer cela. Cela suffit à provoquer une panique massive sur le marché.

Dans le même temps, l'environnement des taux d'intérêt macroéconomiques est tendu, et les dépenses en capital des grandes technologies sont presque entièrement orientées vers les infrastructures IA, ce qui exerce une pression constante sur les budgets d'achat de logiciels des entreprises. Les valorisations des actions de croissance logicielle à long terme ont été les plus fortement compressées. À ce jour cette année, l'ensemble du secteur logiciel a largement sous-performé par rapport aux indices S&P et Nasdaq sur la même période, et le marché a connu une polarisation : les investisseurs achètent aveuglément des actions matérielles et vendent à découvert des actions logicielles.

L'analyse de la surcharge de JPMorgan montre que le niveau de surcharge du secteur des semi-conducteurs a atteint un niveau historique record de 99,3 %, ce qui signifie que presque tous les investisseurs détiennent des positions dans la même direction. Plus remarquable encore, les positions courtes dans le secteur du logiciel augmentent progressivement, et l'indicateur de risque de squeeze a atteint un niveau extrême de 100 %. Lorsque la panique atteint son apogée, les points critiques du marché et les signaux inversés commencent souvent à apparaître.

Ces données ne signifient pas que les fonds vont immédiatement quitter le secteur du matériel pour se diriger vers le secteur du logiciel. Il s'agit davantage d'un signal de risque : le secteur du matériel est devenu le plus surpeuplé pour les transactions des particuliers et des institutions, et le rapport coût-efficacité d'acheter du matériel sans réflexion diminue de plus en plus ; les fonds ont naturellement tendance à effectuer des rotations entre secteurs ; passer du secteur du matériel en haut à celui du logiciel en bas, c'est passer d'un secteur extrêmement surpeuplé et pleinement coté à court terme, à un secteur encore freiné par des histoires de fantômes, mais dont les fondamentaux pourraient s'améliorer.

La bonne nouvelle pour le secteur matériel est que tout le monde a déjà acheté, et que cela est déjà intégré dans le prix du marché ; la mauvaise nouvelle pour le logiciel est que la plupart des gens ont déjà vendu, laissant donc un espace potentiel pour un rebond à la hausse. Mon jugement sur cette question est clair : au cours des trois prochains mois, si l’on se concentre uniquement sur la santé du secteur, le matériel sera certainement plus fort ; mais si l’on examine la space de hausse, les cotes et la rentabilité, le logiciel pourrait en réalité offrir de meilleures perspectives. Autrement dit, le matériel reste la principale tendance de l’IA, mais il est déjà trop surpeuplé à court terme ; le logiciel représente une opportunité de rattrapage, avec une plus grande élasticité et de meilleures cotes pour les trois prochains mois.

Cela s’explique principalement par le fait que le secteur des logiciels a été fortement vendu au cours des derniers mois. Dans le contexte de la panique liée à l’IA, les actions logicielles ont fait l’objet d’une vente généralisée et indiscriminée : le marché a vendu en premier, puis a posé des questions ensuite, ce qui a entraîné la vente injustifiée de nombreuses entreprises logicielles de qualité, dotées de barrières à l’entrée, de données accumulées et qui adoptent activement l’IA.

Et au cours des prochaines dizaines de jours, le secteur des logiciels connaîtra de nombreux catalyseurs. Par exemple, le 27 mai, Salesforce et Snowflake publieront leurs derniers résultats financiers le même jour ; ces deux rapports répondront à une question centrale : l’IA consomme-t-elle le SaaS ou le redéfinit-elle ? Ensuite, du 1er au 4 juin, Snowflake organisera sa conférence annuelle à San Francisco, dont le thème sera l’infrastructure des données et la mise en œuvre de l’IA en entreprise ; du 2 au 3 juin, Microsoft tiendra sa conférence Build, dont les sujets principaux seront les AI Agents, Copilot, les flux de travail des développeurs et les applications d’IA en entreprise. Ces catalyseurs combinés pourraient renforcer la tendance au rebond des actions logicielles. Si le marché commence à croire que les AI Agents ne visent pas à tuer le logiciel, mais à le déployer via des plateformes logicielles, alors des actions comme ServiceNow, Salesforce et Snowflake pourraient toutes en bénéficier.

Contexte de l'entreprise

Le code de Salesforce est CRM, exactement comme le nom de son activité ; c'est l'une des entreprises les plus emblématiques de l'ère SaaS et la plus grande entreprise mondiale de logiciels de gestion de la relation client. En résumé, elle aide les entreprises à gérer leurs clients. Mais ici, « gérer les clients » ne signifie pas simplement permettre aux vendeurs d'ouvrir une page web et de saisir quelques informations clients ; sa véritable valeur réside dans son rôle de système central de référence des données clients de l'entreprise.

Qui est le client, quels employés l’ont suivi, quels produits il a achetés, à quel stade en est le contrat, s’il y a eu des réclamations après-vente, combien de fois il a été contacté par le marketing : ces données essentielles du cycle de vie client sont toutes stockées dans Salesforce. Ce sont les actifs clients les plus précieux pour une entreprise. L’IA peut vous aider à générer des e-mails, résumer des réunions et rédiger automatiquement des scripts de vente, mais sans une base de données client fiable, l’IA ne sait pas comment accomplir ces tâches — c’est là que réside la position centrale de Salesforce. L’IA pourrait remettre en question les fonctions frontales de Salesforce, mais elle ne parviendra pas nécessairement à détruire son noyau.

Salesforce est à la fois l'une des entreprises SaaS traditionnelles les plus typiques, confrontée directement à la pression de la réduction des places des agents ; mais c'est aussi la base de données de nombreux clients entreprises, un outil qu'on ne peut pas remplacer facilement. C'est précisément ce point qui constitue notre angle d'analyse central : Salesforce est-elle une entreprise logicielle du passé sur le point d'être bouleversée par l'IA, ou une machine à flux de trésorerie sous-évaluée par le marché ?

Salesforce compte actuellement plus de 150 000 clients entreprises, des startups aux entreprises du Fortune 500. L'entreprise a été fondée par Marc Benioff en 1999. Benioff, issu d'Oracle, était le plus jeune vice-président d'Oracle et l'un des premiers disciples très appréciés de Larry Ellison, le fondateur d'Oracle. Plus tard, il a lancé sa propre entreprise en proposant une idée alors très audacieuse : il soutenait que les logiciels d'entreprise ne devaient pas être vendus sur disque et installés sur les serveurs des clients, mais devaient fonctionner dans le cloud et être souscrits mensuellement ou annuellement.

Cette idée était très audacieuse en 1999. À cette époque, les géants traditionnels comme Microsoft, Oracle et SAP adoptaient principalement le modèle consistant à vendre des logiciels aux entreprises pour qu'elles les déployent elles-mêmes sur leurs serveurs locaux. À ce moment-là, Benioff a lancé seul le slogan « No Software », et ce modèle de SaaS a fini par l'emporter, faisant de Salesforce le synonyme même du secteur SaaS.

La particularité de Benioff est qu'il a un flair exceptionnel et sait anticiper les tendances. Lorsqu'il a mentionné pour la première fois Agentforce l'année dernière, le marché entier pensait qu'il s'agissait d'un coup de marketing, mais les derniers trimestres ont révélé des données très convaincantes pour Agentforce. Les dernières informations indiquent que le ARR d'Agentforce a atteint 800 millions de dollars, en hausse de 169 % en glissement annuel. Ainsi, votre croyance en la capacité de Salesforce à réussir sa transition vers l'IA dépend largement de votre confiance en Benioff.

Matrice de produits

Beaucoup pensent que Salesforce n'est qu'un outil CRM, mais après plus de 20 ans de croissance et d'acquisitions, il est devenu une plateforme logicielle entreprise très vaste.

Le cœur de l’offre est Sales Cloud, son produit fondateur, qui aide les équipes commerciales à gérer les clients, les opportunités et le funnel de vente. La plupart des systèmes commerciaux d’entreprises à travers le monde reposent sur ce produit. Après Sales Cloud, Salesforce a étendu son offre avec Service Cloud, dédié au service client et au support après-vente : les appels de réclamation, les emails de consultation, les discussions en direct et la gestion des tickets back-office s’exécutent tous sur Service Cloud. Ensuite, Marketing Cloud gère le marketing numérique, permettant aux entreprises d’effectuer des ciblages précis, des campagnes par e-mail et le suivi de l’efficacité des publicités ; Commerce Cloud, quant à lui, prend en charge le commerce électronique, aidant les entreprises à vendre en ligne.

En combinant ces quatre composants, Salesforce couvre essentiellement tous les aspects de l'interaction entre les entreprises et leurs clients, de l'acquisition à la vente, en passant par l'après-vente et la répétition d'achat, avec des produits dédiés pour chaque étape du parcours.

Mais les ambitions de Salesforce ne s'arrêtent pas là. Au cours des dernières années, il a investi massivement dans des acquisitions. Il a racheté MuleSoft (spécialisée dans l'intégration de systèmes, permettant de connecter les données de plusieurs logiciels utilisés simultanément au sein d'une entreprise), Tableau (spécialisée dans la visualisation des données et l'analyse commerciale, transformant les données clients du CRM en graphiques et insights), Slack (dédiée à la communication et à la collaboration interne, similaire à des outils chinois comme Feishu ou DingTalk) ; l'année dernière, il a également acquis Informatica (spécialisée dans la gestion des données d'entreprise, aidant les entreprises à nettoyer, intégrer et gouverner les données dispersées).

En combinant ces acquisitions, Salesforce a effectivement construit un écosystème complet centré sur les données clients, avec le CRM au cœur, entouré de couches d’intégration, d’analyse, de collaboration et de gouvernance des données. La dernière et la plus cruciale pièce de ce puzzle, c’est Agentforce, la plateforme d’agents IA lancée par Salesforce l’année dernière, qui constitue son arme la plus importante pour faire face à l’impact de l’IA.

Modèle économique : de l'économie de siège à l'économie de tâches

Le modèle économique de Salesforce est le SaaS le plus typique, facturé au nombre d'utilisateurs. Une entreprise achète autant de comptes qu'elle a de vendeurs utilisant le CRM, soit environ 100 dollars par compte et par mois, avec des contrats annuels. Bien que le coût par compte semble modique, si une grande entreprise compte des milliers ou des dizaines de milliers de vendeurs, agents clientèle et personnel technique, la somme totale devient un revenu récurrent extrêmement stable. C'est la source fondamentale des bénéfices de Salesforce au cours des 20 dernières années.

Mais après l'arrivée de l'IA, ce modèle de revenus passifs a commencé à se fissurer. Si un agent IA peut automatiquement effectuer des recherches sur les clients, rédiger des e-mails, gérer le funnel de vente et suivre les clients, une entreprise a-t-elle encore besoin de tant de vendeurs ? C'est précisément ce que le marché craint le plus : la compression des postes. Salesforce est l'une des entreprises les plus fréquemment citées dans les débats et spéculations du marché.

Benioff a lui-même reconnu ce problème. À partir de l'année dernière, Salesforce a lancé une transformation commerciale à la fois audacieuse et essentielle : conserver les frais d'abonnement tout en introduisant un nouveau produit basé sur la consommation, adapté à l'ère de l'IA, appelé Agentforce. En termes simples, l'ancien modèle consistait à « payer en fonction du nombre de comptes achetés », tandis que le nouveau modèle repose sur « un paiement en fonction du nombre de tâches exécutées par vos agents IA ». Salesforce désigne cette consommation sous le nom d'Agentic Work Units (unités de travail des agents IA).

La logique derrière ce nouveau modèle est intelligente. Si l'IA peut réellement remplacer une partie du travail humain, le nombre traditionnel de postes pourrait diminuer, mais le nombre de tâches exécutées par les agents IA augmentera considérablement : autrefois, un vendeur suivait peut-être 20 clients par jour, alors qu'à l'avenir, un agent IA pourra suivre simultanément 200 clients. Le nombre de postes humains diminue, mais le volume de tâches exécutées par l'IA pourrait doubler, voire augmenter dix fois. Tant que le modèle de facturation basé sur les tâches fonctionne, Salesforce pourra passer en douceur de l'économie des sièges à l'économie des tâches, et le revenu par client pourrait fortement augmenter. Autrefois, les revenus étaient liés au nombre d'employés ; à l'avenir, ils seront liés au volume total de travail effectué. Tel est le sens le plus important d'Agentforce : il pourrait restructurer l'ensemble du modèle de tarification et de l'activité commerciale de Salesforce.

Bien sûr, cette histoire n'est pas encore entièrement réalisée. Bien que le ARR d'Agentforce ait déjà atteint 800 millions de dollars et affiche une croissance très rapide, il représente toujours moins de 2 % des 41,5 milliards de dollars de revenus annuels de Salesforce. La pression sur les licences de Salesforce pourrait être plus sévère que pour toute autre entreprise SaaS, car Salesforce vend des licences pour les vendeurs, les agents clientèle et les spécialistes du marketing ; une entreprise de 10 000 personnes pourrait acheter entre 3 000 et 5 000 comptes Salesforce, et ces postes sont précisément les premiers à être remplacés par des agents IA : rédiger des e-mails, suivre les clients, générer des textes de vente, répondre aux questions des clients — toutes des tâches que les grands modèles d'IA maîtrisent parfaitement. Rester compétitif face à la baisse des licences traditionnelles en s'appuyant uniquement sur un nouveau segment représentant 2 % est extrêmement difficile.

Dans ce cas, pourquoi dis-je encore que Salesforce mérite une attention particulière aujourd’hui ? Ce n’est pas parce que je crois que l’histoire d’Agentforce, ce nouveau segment, surpassera inévitablement les revenus du modèle SaaS traditionnel, mais parce que Salesforce est actuellement évaluée à seulement 13 à 14 fois son PER prospectif, une valorisation qui intègre déjà des attentes pessimistes. L’entreprise génère également 14,4 milliards de dollars de cash-flow libre et dispose d’une autorisation de rachat d’actions de 50 milliards de dollars.

Ainsi, acheter Salesforce ne revient pas à parier, avec une valorisation de plusieurs dizaines de fois, sur une histoire de forte croissance ou sur une réussite de sa transition vers l’IA, mais plutôt à évaluer l’écart entre sa valeur intrinsèque et son prix actuel : Salesforce se trouve effectivement actuellement en position relativement sous-évaluée. Bien sûr, cette marge de sécurité n’est pas absolue ; si l’IA entraîne effectivement une baisse significative des revenus des activités traditionnelles et qu’Agentforce ne parvient pas à les compenser, la valorisation de Salesforce pourrait encore être compressée. Mais tant que les activités principales restent stables et que les rachats d’actions se poursuivent, même une réalisation partielle d’Agentforce pourrait inciter le marché à réévaluer l’entreprise, entraînant une reprise du cours.

Avantage concurrentiel

La plus grande force de Salesforce réside dans les quantités massives de données accumulées par ses clients au cours des 20 dernières années. Une entreprise ayant utilisé un CRM pendant 10 ans peut avoir stocké des millions d'enregistrements clients, des centaines de milliers de processus de vente et des dizaines de milliers de champs personnalisés. Déplacer tout cela reviendrait à démolir l'infrastructure numérique entière de l'entreprise pour la reconstruire depuis le début ; le coût de migration est bien supérieur au coût de continuer à payer.

Où Salesforce est-il faible ? Microsoft Dynamics 365 associé à Copilot représente la plus grande menace à long terme pour Salesforce. En tant que plus grande entreprise de logiciels au monde, Microsoft a pénétré la quasi-totalité des grandes entreprises grâce à ses produits bureautiques B2B. Dynamics 365 est le produit CRM de Microsoft, directement en concurrence avec le cœur de métier de Salesforce, et affiche une croissance annuelle supérieure à 20 % depuis plusieurs années. Le point le plus crucial est que Dynamics 365 est profondément intégré à Copilot, Teams et Outlook, ces outils étant les points d’entrée les plus utilisés quotidiennement par les employés d’entreprise. Si, à l’avenir, les commerciaux n’ouvrent plus Salesforce, mais laissent Copilot mettre automatiquement à jour les fiches clients depuis Outlook ou Teams, Salesforce risque de se réduire d’un point d’entrée opérationnel à une base de données arrière-plan. C’est précisément ce que Benioff craint le plus, et ce qui constitue la plus grande incertitude à long terme pour Salesforce.

Dernières données financières

Les données du dernier trimestre de l'exercice précédent sont les suivantes : un revenu annuel de 41,5 milliards de dollars, en hausse de 10 % par rapport à l'année précédente ; un RPO total de 72 milliards de dollars, en hausse de 14 % ; un flux de trésorerie libre de 14,4 milliards de dollars, en hausse de 16 % ; et un retour aux actionnaires de 14,3 milliards de dollars pour l'année, dont 12,7 milliards consacrés à des rachats d'actions et 1,6 milliard à des dividendes. Salesforce vient en outre d'approuver un programme de rachat d'actions pouvant atteindre 50 milliards de dollars. Le nouveau segment Agentforce affiche un ARR de 800 millions de dollars, en hausse de 169 %, avec 29 000 contrats signés.

Cependant, il faut apporter une nuance : 29 000 transactions ne signifient pas 29 000 grands clients, ni que toutes les transactions sont de gros contrats. Ces données indiquent uniquement que le produit se déploie rapidement, mais ce qui détermine réellement la valorisation, c’est la capacité à augmenter ultérieurement le montant payé par client et le taux de rétention des revenus nets. Lors de cette conférence sur les résultats, l’entreprise a également relevé son objectif de revenus pour l’exercice fiscal 2030 à 63 milliards de dollars.

Dans l'ensemble, les fondamentaux de Salesforce sont effectivement très solides. Lors de la dernière conférence sur les résultats, le PDG Benioff a lui-même déclaré qu'il s'agissait de la meilleure année de l'histoire de l'entreprise et de la meilleure année jamais enregistrée dans l'industrie du logiciel. Il a ajouté que c'était une excellente opportunité de marketing et d'achat, ce qui a conduit l'entreprise à augmenter son autorisation de rachat d'actions à 50 milliards de dollars. Ce ton est très clair : la direction est satisfaite des résultats et répond directement au marché, estimant qu'il est excessivement pessimiste et que le cours de l'action de Salesforce a été injustement pénalisé.

Lorsque j'ai fait ma vidéo, le cours de Salesforce n'était que de 180 $, avec un PER forward de 13 à 14 fois. Comparé aux années précédentes, où les valorisations dans la bulle logicielle atteignaient souvent 30 à 40 fois ou plus, cela représente une réduction nette et correspond au niveau de valorisation le plus bas des dernières années.

Catalyseurs et risques

Les raisons d’être bullish sont simples : sa valorisation est basse, ses flux de trésorerie sont stables, les rachats d’actions actuels sont très importants, et le nouveau business Agentforce accélère sa croissance. Le résultat financier de Salesforce du 27 mai mérite une attention particulière : c’est le catalyseur le plus direct à court terme.

Les raisons d'être baissier sont que son taux de croissance n'est que de 10 %, ce qui n'est pas rapide dans l'industrie du logiciel ; les doutes concernant la perturbation de son modèle économique par l'IA persistent ; l'incertitude entourant le nouveau produit Agentforce reste élevée. La principale interrogation du marché est de savoir si Agentforce pourra atteindre une taille suffisante pour stimuler les revenus et les bénéfices de l'ensemble de l'entreprise et faciliter sa transition complète vers l'IA ? Ces questions restent à être confirmées par le temps.

Pour les résultats du 27 mai, concentrez-vous sur ces points : premièrement, Agentforce conserve-t-il toujours un accroissement annuel supérieur à 100 % ? Si la croissance ralentit, cela indiquerait un certain risque dans la transition vers l'IA ; il faudra surtout observer comment la direction réagira à ce sujet.

Deuxièmement, y a-t-il eu un déclin manifeste des revenus liés aux abonnements SaaS ? Si un tel phénomène se produit, il faut faire preuve de prudence, car le marché pourrait continuer à promouvoir le récit selon lequel « l’IA consomme les SaaS ».

En outre, il est important de surveiller si l'entreprise maintient une vision optimiste pour l'avenir et si la direction continue de répondre positivement aux impacts de l'IA sur le modèle économique des SaaS. Ce sont des points particulièrement à suivre.

En regardant uniquement le dernier rapport trimestriel, je trouve que la direction est très claire et optimiste : elle ne pense pas que l’IA tuera Salesforce, mais plutôt qu’elle permettra à Salesforce de passer d’une entreprise d’applications SaaS à une plateforme d’agents d’entreprise. Toutefois, sur le plan des données, cette histoire en est encore à un stade précoce de validation. Pour ma part, je ne vois pas la nécessité de tirer des conclusions prématurées sur le fait que Salesforce ait été bouleversé par l’IA ou ait réussi sa transition vers des activités basées sur l’IA. Ce qui compte davantage pour moi, c’est que sa valorisation se situe actuellement au plus bas niveau des dernières années, combinée à une base fondamentale solide : le rapport qualité-prix et le ratio risque/rendement actuels sont très attractifs. Toutefois, le récit à long terme reste l’IA, et il faudra du temps pour vérifier si Salesforce saura résister à l’épreuve de l’IA.

Contexte de l'entreprise

ServiceNow est l'entreprise que j'ai mentionnée au début, celle que Jensen Huang a visitée personnellement à Las Vegas pendant trois années consécutives. Si Salesforce gère les relations clients externes des entreprises, ServiceNow gère les employés et les processus internes. En une phrase simple, c'est le système nerveux central du fonctionnement interne des entreprises.

De nombreux processus au sein de l'entreprise nécessitant approbation, circulation, exécution et enregistrement peuvent être gérés sur ServiceNow. En cas de panne d'ordinateur, il faut ouvrir un ticket IT ; pour l'embauche d'un nouveau collaborateur, il faut créer un compte, configurer un ordinateur et suivre les processus RH ; en cas de défaillance système, il faut répondre à l'événement ; en cas d'alerte de sécurité, il faut attribuer, escalader et réparer le problème. Ainsi, ce n'est pas seulement un système de tickets IT, mais plutôt une plateforme unifiée pour les différents flux de travail internes à l'entreprise.

ServiceNow a été fondée en 2004 et a son siège social à Santa Clara, en Californie. Le PDG actuel est Bill McDermott, ancien PDG mondial de SAP, qui possède des décennies d'expérience dans l'industrie du logiciel d'entreprise. Après avoir pris les rênes de ServiceNow en 2019, McDermott a poursuivi l'expansion de l'entreprise au-delà de son statut de fournisseur de logiciels de tickets IT, en la transformant en une plateforme de flux de travail pour l'ensemble de l'entreprise. Son style est très marqué : il excelle à raconter de grandes histoires, à conclure de grandes transactions et à conquérir de grands clients. Ce style s'est avéré un atout à l'ère de l'IA.

Matrice de produits

Le cœur de son activité initiale est l'ITSM, utilisé par les départements informatiques des entreprises pour gérer les tickets, la réponse aux incidents, les déploiements de changements, les actifs IT et les demandes de service. Sur ce marché, ServiceNow est le leader mondial incontesté. Sur cette base, elle a étendu ses offres à l'ITOM (gestion des opérations IT) : tandis que l'ITSM se concentre sur la gestion des problèmes après leur survenance, l'ITOM surveille préventivement les systèmes, identifie les anomalies et tente de les corriger automatiquement.

L'extension des activités inclut la livraison des services RH, permettant de gérer sur ServiceNow tous les demandes des employés, de l'embauche à la démission, en passant par les congés et les changements de poste. Il y a aussi la gestion des services clients (orientée entreprise, avec une certaine superposition avec Salesforce Service Cloud, mais ServiceNow se concentre davantage sur des scénarios B2B complexes, tels que les grands équipements, les clients entreprises et les tickets de support interdépartementaux) ; les opérations de sécurité pour la réponse aux incidents de sécurité ; et la gestion stratégique du portefeuille pour aider le CIO à piloter le portefeuille de projets et décider quels projets IT financer ou abandonner.

En les regardant ensemble, ServiceNow est passé d’un simple logiciel de gestion des services IT à une plateforme de flux de travail interne pour les entreprises. C’est la raison fondamentale pour laquelle son taux de renouvellement atteint 97 % : une fois qu’une entreprise a migré ses processus IT, RH, sécurité et service client sur ServiceNow, remplacer ce dernier ne consiste pas simplement à changer un logiciel, mais à reconstruire l’ensemble du système de fonctionnement interne de l’entreprise, ce qui implique un coût très élevé.

Les acquisitions clés récentes

Outre ses propres produits natifs, ServiceNow a effectué plusieurs acquisitions très importantes au cours de la dernière année.

La première est Moveworks, qui développe un assistant employé piloté par l'IA. Les employés n'ont plus besoin de chercher partout les points d'accès ; ils posent simplement leurs questions à l'IA, qui peut vérifier les politiques, créer des tickets, suivre les statuts et même résoudre automatiquement certaines problématiques. Après l'acquisition, les fonctionnalités de Moveworks ont été intégrées dans EmployeeWorks de ServiceNow.

La deuxième est Veza, qui se concentre sur la gouvernance des identités et la gestion des autorisations. À l'ère des agents IA, « qui peut accéder à quelles données » devient extrêmement crucial : non seulement les humains doivent être contrôlés, mais aussi les autorisations des agents. Veza résout précisément ce problème.

La troisième est l'acquisition d'Armis, qui se spécialise dans la visualisation en temps réel des actifs dans le domaine de la cybersécurité. Armis peut voir combien d'appareils se trouvent sur le réseau d'une entreprise, lesquels présentent des vulnérabilités et lesquels communiquent.

Ces trois acquisitions ont toutes un objectif commun : préparer l'entrée à grande échelle des IA Agents dans les entreprises. Pour que les Agents puissent travailler au sein d'une entreprise, ils doivent savoir ce que les employés demandent, connaître qui a accès à quelles données et identifier les actifs présents sur le réseau. Ces trois acquisitions complètent respectivement ces trois capacités. Bien sûr, effectuer plusieurs acquisitions en peu de temps comporte des risques d'intégration, en particulier pour une transaction aussi importante qu'Armis, valorisée à 7,75 milliards de dollars ; nous reviendrons en détail sur ces risques plus tard.

Stratégie IA principale : AI Control Tower

La stratégie IA la plus fondamentale de ServiceNow s'appelle AI Control Tower (Tour de contrôle IA). Ce concept découle d'un problème très concret : à l'avenir, les entreprises n'utiliseront pas qu'un seul fournisseur d'IA ; elles pourraient employer GPT d'OpenAI pour le service client, Claude d'Anthropic pour l'examen de contrats, Copilot de Microsoft pour la collaboration documentaire, Gemini de Google pour l'analyse de données, et développer elles-mêmes de nombreux agents IA internes.

À ce moment-là, la question se pose : qui gère tous ces AI Agent qui fonctionnent simultanément au sein de l’entreprise ? Qui décide quelles données ils peuvent ou ne peuvent pas accéder ? Qui garantit qu’ils n’effectueront pas d’opérations au-delà de leurs autorisations ? Et en cas d’accident, comment attribuer la responsabilité ? C’est précisément ce que l’AI Control Tower est conçu pour résoudre.

ServiceNow ne cherche pas à recréer un ChatGPT, mais à devenir la couche de gouvernance, d'orchestration et d'exécution pour les agents IA d'entreprise, chargée de faire en sorte que ces IA agissent en toute sécurité, conformément aux réglementations et de manière traçable au sein des entreprises. C'est ce qui le distingue de nombreuses autres entreprises de logiciels SaaS. Beaucoup d'entreprises se demandent : « Puis-je créer mon propre agent IA pour concurrencer ChatGPT, Claude ou Gemini sur le niveau des applications ? » ServiceNow, quant à lui, a choisi une approche plus intelligente : « Je ne vais pas concurrencer vos modèles sous-jacents, mais je vais gérer les processus d'exécution de ces modèles une fois qu'ils entrent dans l'entreprise. »

L'objectif de ServiceNow est de garantir que, quelle que soit l'IA utilisée par l'entreprise, dès lors que cette IA intègre les processus de l'entreprise, appelle ses systèmes ou exécute ses tâches, elle doit être gérée et orchestrée via ServiceNow.

Pourquoi ServiceNow ?

Cela revient aux capacités fondamentales accumulées par ServiceNow pendant plus de 20 ans. Il possède un outil appelé CMDB (base de données de gestion des configurations). En termes simples, il s'agit d'une carte complète des actifs et des relations système au sein de l'entreprise. Tous les serveurs, les applications en cours d'exécution et les relations de permissions entre utilisateurs sont enregistrés ici. Il dispose également d'un moteur de processus fonctionnant depuis plus de dix ans, sur lequel circulent toutes les chaînes d'approbation, d'exécution et de collaboration au sein de l'entreprise. Il dispose en outre d'un journal d'audit complet, où le système enregistre systématiquement qui a effectué quelle action, quand elle a été effectuée et quels contenus ont été modifiés.

Après son intégration dans l'entreprise, l'agent IA a surtout besoin de trois éléments : connaître les systèmes disponibles à utiliser, exécuter les tâches selon les processus établis, et laisser une trace d'audit pour chaque étape effectuée. En outre, ServiceNow complète la vérification d'identité et des autorisations grâce à Veza, ainsi que la visualisation en temps réel des actifs grâce à Armis.

Lors de la conférence Knowledge cette année, cette initiative a progressé d'un pas supplémentaire : ServiceNow a lancé Action Fabric. Ce dernier permet à tout agent IA tiers, qu'il s'agisse de Claude, GPT, Gemini ou Copilot, d'appeler le moteur de gouvernance de ServiceNow pour exécuter des tâches d'entreprise. « Peu importe quel modèle IA vous utilisez, mais l'exécution et la gouvernance doivent passer par ma couche », cette logique ressemble à celle d'Apple et de son iOS : Apple ne développe pas chaque application elle-même, mais toutes les applications fonctionnent sur iOS. ServiceNow souhaite emprunter la même voie à l'avenir.

Endorsement by Jensen Huang

Le soutien le plus convaincant à cette position vient de Jensen Huang. Le PDG de NVIDIA assiste pour la troisième année consécutive à la conférence annuelle de ServiceNow, ce qui ne se limite pas à un simple échange de soutien entre partenaires : NVIDIA est également client de ServiceNow. Le système de devis pour les supercalculateurs internes de NVIDIA fonctionne sur ServiceNow ; auparavant, la génération d’un document de devis complet prenait cinq jours, mais avec l’intégration du flux de travail IA, il ne faut désormais que cinq minutes.

Les propos exacts de Jensen Huang sont : « ServiceNow est fondamentalement le système d'exploitation d'entreprise à l'ère de l'IA. » Cette année, les deux entreprises ont conjointement lancé Project Arc : NVIDIA fournit un sandbox sécurisé pour le calcul IA, tandis que ServiceNow assure la gouvernance d'entreprise ; les deux sociétés entretiennent une relation étroitement liée. Cela démontre que le AI Control Tower de ServiceNow n'est pas un concept logiciel isolé, mais qu'il commence à s'intégrer dans les récits d'implémentation entreprise des partenaires de l'écosystème IA, tels que NVIDIA, OpenAI, Google et Anthropic.

Dernières données financières

Au premier trimestre de cette année, le revenu total s'est élevé à 3,77 milliards de dollars, en hausse de 22 % en glissement annuel ; les revenus d'abonnement s'élèvent à 3,671 milliard de dollars, également en hausse de 22 % en glissement annuel, dépassant la limite supérieure des prévisions ; le RPO total est de 27,7 milliards de dollars, en hausse de 25 % en glissement annuel ; le taux de renouvellement des clients est de 97 %. Ces chiffres démontrent que les fondamentaux de ServiceNow sont solides : il s'agit toujours d'une plateforme logicielle en croissance d'environ 20 %, avec un taux de renouvellement de 97 %, une forte marge et une forte génération de trésorerie.

Les performances de l’IA sont ici encore plus remarquables. L’entreprise a relevé son objectif d’ACV (valeur contractuelle annuelle) lié à l’IA pour cette année, passant de 1 milliard de dollars au début de l’année à 1,5 milliard de dollars. Notez qu’il s’agit d’un chiffre de valeur contractuelle, et non de revenus réalisés, qui se transformeront progressivement en revenus effectifs par la suite. Mais augmenter l’objectif de 50 % en un seul trimestre indique que ses produits d’IA sont véritablement achetés par des clients et connaissent une croissance rapide.

Son cours a reculé de plus de 50 % par rapport à son sommet historique, et le PER forward se situe actuellement aux alentours de 21 à 24 fois. Pour une entreprise logicielle légère à forte croissance, il s'agit effectivement d'une fourchette relativement sous-évaluée.

Catalyseurs et risques

Les raisons d’être bullish sur ServiceNow sont claires. Premièrement, son récit autour de l’IA est très cohérent : l’AI Control Tower est le système d’exploitation des entreprises à l’ère de l’IA ; plus la demande en IA augmente, plus les entreprises ont besoin d’une plateforme de gouvernance, d’audit, de gestion des autorisations et d’exécution. Deuxièmement, ses nouvelles activités liées à l’IA connaissent effectivement une croissance continue : l’ACV IA est passé de 1 à 1,5 milliard de dollars, ce qui confirme la crédibilité de son récit. Troisièmement, son écosystème de partenaires est très solide : OpenAI, Google Gemini, Claude et NVIDIA collaborent tous étroitement avec ServiceNow, renforçant ainsi sa position stratégique en tant que « tour de contrôle IA pour les entreprises ».

Cependant, les risques auxquels ServiceNow est confronté doivent également être clairement exposés. Après la publication de ses derniers résultats trimestriels, bien qu’ils aient dépassé les attentes du marché, l’action a chuté de plus de 10 % après la clôture, reflétant un sentiment de marché extrêmement pessimiste et indiquant que la tendance actuelle n’a pas encore changé. Les investisseurs restent sceptiques quant au modèle économique des entreprises SaaS et à leur transition vers l’IA. Par ailleurs, ServiceNow a réalisé trois acquisitions en succession rapide, notamment l’acquisition majeure d’Armis pour 7,75 milliards de dollars, qui nécessitera du temps pour être intégrée. Le marché examinera attentivement quelle partie de la prévision de revenus révisée à la hausse provient des acquisitions et quelle partie résulte d’une croissance organique. Enfin, les risques externes incluent les facteurs géopolitiques au Moyen-Orient : au cours du dernier trimestre, certains grands projets ont été retardés, entraînant un impact négatif d’environ 75 points de base sur la croissance des revenus d’abonnement.

Pour ServiceNow, je reste assez optimiste. C’est l’entreprise logicielle parmi les trois qui a le récit IA le plus fluide, le plus clair et le plus facile à vendre sur le marché. Son positionnement en tant que Control Tower IA ne sera pas menacé par l’IA, mais au contraire renforcé par son adoption généralisée, ce qui en fait un candidat fort pour devenir la plateforme logicielle la plus cruciale dans le déploiement de l’IA en entreprise. Sur le plan de la valorisation, son cours a été divisé par deux depuis son pic il y a un an, et son PER forward est très bas, comparable à celui de Salesforce, ce qui le place à un niveau relativement abordable. Le rapport qualité-prix et le potentiel de rendement actuel sont très attractifs.

Contexte de l'entreprise

La meilleure façon de résumer cette entreprise en une phrase : un super entrepôt de données d'entreprise. Si Salesforce gère les clients et ServiceNow les processus, Snowflake gère les données. Toutes les données de l'entreprise — ventes, comportement des utilisateurs, états financiers, journaux système — sont transférées dans Snowflake, où elles peuvent ensuite être analysées, modélisées et utilisées pour exécuter des charges de travail IA.

Matrice de produits

La base la plus fondamentale de Snowflake reste le data warehouse et le data lake : les entreprises y importent toutes leurs données structurées et semi-structurées, sur lesquelles elles exécutent des requêtes SQL et effectuent des analyses de données — c’est le socle de Snowflake et la principale source de ses revenus. Au-dessus de cette base, Snowflake a construit Snowpark, permettant aux développeurs d’écrire directement du code Python, Java et Scala au sein de Snowflake pour créer des pipelines de données et des modèles d’apprentissage automatique, sans avoir à déplacer les données hors de la plateforme, réalisant ainsi l’intégralité du processus, du traitement des données à l’entraînement du modèle, en interne.

Plus haut, on trouve le kit Cortex AI, que Snowflake a fortement promu au cours de la dernière année environ, comprenant deux produits principaux. Snowflake Intelligence est destiné aux utilisateurs métier et permet de dialoguer directement avec les données en langage naturel ; il interroge, analyse et génère automatiquement des insights à partir des données structurées et non structurées présentes dans Snowflake, tout en exécutant activement des tâches en plusieurs étapes, ce qui en fait un agent IA enterprise. Cortex Code, quant à lui, s'adresse aux développeurs et se distingue des assistants de codage classiques en tant qu'agent de codage IA natif de Snowflake : il comprend la structure des données, les paramètres d'autorisation et l'environnement de calcul de Snowflake, et peut directement vous aider à écrire des pipelines de données, déboguer des requêtes et construire des applications IA — des fonctionnalités extrêmement puissantes.

Ainsi, la répartition des rôles entre ces deux produits est claire : Snowflake Intelligence est destiné aux utilisateurs métier, permettant à ceux qui ne maîtrisent pas les requêtes SQL de poser directement des questions aux données, d’utiliser les données et de faire agir l’IA sur la base des données ; Cortex Code est destiné aux équipes techniques, permettant aux développeurs et aux ingénieurs données de construire plus rapidement des applications de données, des pipelines de données et des applications d’IA.

Outre les produits IA, Snowflake possède deux capacités distinctives. Snowflake Marketplace est une plateforme d'échange et de commerce de données, permettant aux entreprises d'acheter et de vendre directement des jeux de données, ainsi que d'accéder directement à des données tierces pour l'analyse. Les Data Clean Rooms facilitent la collaboration entre organisations sous protection de la vie privée : deux entreprises peuvent effectuer une analyse conjointe sans exposer leurs données brutes. Ce mécanisme est utilisé dans l'industrie publicitaire pour l'attribution multi-plateformes, dans le secteur pharmaceutique pour des études cliniques conjointes, et dans le secteur financier pour la collaboration anti-fraude. Ces deux capacités constituent des avantages différenciants difficiles à reproduire.

En regardant ensemble ces éléments, Snowflake est en train de se transformer d’un outil de entrepôt de données en une plateforme de données pour l’IA, avec en base le stockage et le calcul des données, au milieu les outils de développement et le moteur d’IA, et en haut les assistants intelligents et le marché des données destinés aux utilisateurs métier. Snowflake ne se contente pas d’aider les entreprises à stocker et à interroger des données ; elle vise à leur permettre d’analyser, de partager et de développer des applications sur une même plateforme de données gouvernée, tout en intégrant réellement l’IA à leurs données métier. En termes de taille clientèle, Snowflake compte actuellement plus de 13 300 clients entreprises, et sa plateforme traite 6,3 milliards de requêtes de données par jour.

Modèle économique

C’est la principale différence entre Snowflake et les deux entreprises précédentes. Salesforce et ServiceNow facturent leur activité principale en fonction du nombre de postes, avec des frais d’abonnement annuels fixes ; Snowflake, en revanche, fonctionne totalement différemment : elle facture en fonction de la consommation réelle de ressources, c’est-à-dire le nombre de requêtes exécutées, la puissance de calcul utilisée et la quantité de données stockées, selon une formule de calcul propre à la plateforme.

Ce modèle présente des avantages et des inconvénients. D'un côté, la consommation de données par les entreprises à l'ère de l'IA augmente de façon exponentielle : chaque tâche d'IA nécessite de la puissance de calcul et des requêtes de données, ce qui fait croître naturellement les revenus de Snowflake avec l'explosion des charges de travail liées à l'IA. De l'autre côté, si les entreprises réduisent leur budget ou optimisent leurs charges de travail, les revenus de Snowflake en seront également affectés.

Cependant, Snowflake a également commencé à promouvoir activement des contrats d'engagement de consommation sur plusieurs années. Le RPO dans le dernier rapport financier s'élève à 9,77 milliards de dollars, en hausse de 42 % en glissement annuel, ce qui indique que les grands clients commencent à bloquer leur budget informatique pour les prochaines années chez Snowflake, établissant ainsi une relation plus durable qu'une simple relation « au cas par cas ».

Avantages concurrentiels et paysage concurrentiel

Son point fort réside dans la cohésion des données. Une fois les données importées dans Snowflake, tous les modèles d'analyse, les scripts de requête et les pipelines de données en amont et en aval sont construits dessus, ce qui rend la migration extrêmement coûteuse. C'est là la tranchée la plus essentielle de Snowflake. De plus, ses Data Clean Rooms sont bien développés en matière de protection de la vie privée et de collaboration inter-organisations, ce qui les rend difficiles à copier.

Le point faible réside dans la concurrence extrêmement intense. Le principal concurrent est Databricks, dont le dernier taux de revenus annuels en cours atteint 5,4 milliards de dollars, soit une croissance annuelle de 65 %, plus du double du taux de 29 % de Snowflake, avec une évaluation récente dépassant 100 milliards de dollars. Databricks est plus fort dans les charges de travail d'apprentissage automatique et d'IA. Si Databricks cotait à terme en bourse, il deviendrait probablement l'une des IPO les plus suivies du marché des logiciels d'entreprise, obligeant Snowflake à faire face à une comparaison directe sur les marchés publics.

Outre Databricks, la menace des trois grands fournisseurs de cloud est également importante. AWS Redshift, Google BigQuery et Azure Synapse évoluent continuellement, étant naturellement intégrés à leurs écosystèmes cloud respectifs ; ils sont à la fois des partenaires de Snowflake et des remplaçants potentiels. En dessous, des outils open source ou émergents comme DuckDB et ClickHouse conquièrent des parts de marché dans des scénarios spécifiques tels que l'analyse locale, l'analyse en temps réel et les requêtes à faible coût. Ainsi, l'environnement concurrentiel de Snowflake est plus complexe que celui de Salesforce et ServiceNow.

Risque contre-intuitif du modèle de consommation

Encore une chose contre-intuitive : ce que Snowflake redoute le plus, ce n’est pas que les clients ne l’utilisent pas, mais qu’ils l’utilisent trop bien. En effet, Snowflake fonctionne selon un modèle de consommation : plus les clients effectuent de requêtes, de calculs et de stockages, plus ses revenus augmentent. Mais inversement, lorsque les entreprises constatent que leur facture Snowflake est trop élevée, elles incitent leurs équipes techniques à optimiser les requêtes, à réduire l’espace de stockage, voire à remplacer certaines tâches à faible valeur par des outils open source.

C'est là le double tranchant du modèle de consommation : lorsque la croissance est rapide, les revenus augmentent naturellement avec l'utilisation des clients ; mais dès que les clients commencent à optimiser leur utilisation, la croissance des revenus ralentit également. Cette tendance est déjà visible dans les données : le taux de rétention des revenus nets de Snowflake est passé de 131 % à 126 %, puis à 125 % dans les derniers chiffres. Ce chiffre reste tout de même à un niveau sain, indiquant que les clients existants augmentent toujours leurs dépenses annuelles, mais la tendance à la baisse montre que l'expansion de ces clients ne se fait plus aussi rapidement qu'avant. Ce phénomène s'explique à la fois par un ralentissement naturel dû à la taille croissante de la base, ainsi que par une optimisation des coûts et un ralentissement du rythme de consommation de la part des clients.

Ainsi, Snowflake ressemble davantage à une plateforme de données IA à forte croissance et haute élasticité, mais avec une concurrence extrêmement intense. C’est là le plus grand atout de Snowflake, ainsi que son plus grand risque.

Dernières données financières

Revenus produits annuels de 4,47 milliards de dollars, en hausse de 29 % par rapport à l’année précédente, soit la croissance la plus rapide parmi ces trois entreprises. Les revenus produits du dernier trimestre s’élèvent à 1,23 milliard de dollars, en hausse de 30 %, légèrement au-dessus du rythme annuel. Le RPO s’élève à 9,77 milliards de dollars, en hausse de 42 % en glissement annuel. Le dernier trimestre a vu l’ajout net de 740 nouveaux clients, en hausse de 40 % par rapport à l’année précédente. De plus, l’entreprise a signé son plus grand contrat individuel de l’histoire, d’un montant dépassant 400 millions de dollars. Ces chiffres démontrent que la demande pour Snowflake ne ralentit pas ; au contraire, les grands clients signent toujours des contrats à long terme de plus en plus importants.

Mais le problème est également évident. Selon les normes GAAP, Snowflake a enregistré une perte de près de 1,33 milliard de dollars sur l'année entière, ce qui en fait la seule des trois entreprises à ne pas encore être rentable selon les normes GAAP. Les rémunérations sous forme d'actions s'élèvent à plus de 400 millions de dollars par trimestre, soit plus de 1,7 milliard de dollars sur l'année, ce qui exerce une pression notable sur la dilution des actionnaires.

Mais Snowflake reste la plus chère des trois entreprises, avec un multiple EV/Ventes sur les revenus futurs d'environ 9, nettement supérieur à celui de Salesforce.

Catalyseurs et risques

Sur le plan positif, Snowflake présente plusieurs points d'intérêt. Premièrement, Snowflake ne suit pas un modèle SaaS traditionnel, mais un modèle basé sur la consommation, ce qui le rend naturellement bénéficiaire de la croissance des charges de travail IA. À court terme, plus l'IA est utilisée, plus Snowflake génère de revenus. Deuxièmement, le RPO a augmenté de 42 % en glissement annuel, ce qui indique que les grands clients signent toujours des contrats à long terme de plus grande envergure, reflétant une forte visibilité des revenus futurs. Troisièmement, Snowflake Intelligence et Cortex Code connaissent une expansion rapide, avec plus de 9 100 comptes déjà utilisant des fonctionnalités IA.

En outre, Snowflake a deux autres événements importants récents : la publication de ses résultats le 27 mai, suivie immédiatement par son congrès annuel à San Francisco du 1er au 4 juin. Ces deux catalyseurs se produisent de manière rapprochée, et je pense personnellement que les facteurs positifs l'emportent sur les négatifs. À cette période, la volatilité du cours de l'action devrait être importante.

Nous devons également nous familiariser à l’avance avec les risques. Premièrement, la perte continue selon les GAAP constitue le principal point faible. Dans un environnement de marché privilégiant les bénéfices et les flux de trésorerie, Snowflake subira une pression d’évaluation plus forte que Salesforce et ServiceNow. Deuxièmement, Databricks est actuellement le concurrent le plus fort de Snowflake ; son éventuelle introduction en bourse pourrait redéfinir la dynamique concurrentielle de l’ensemble du secteur des plateformes de données. Si, après son introduction, Databricks affiche une croissance plus rapide, un récit IA plus fort et une évaluation plus attrayante, les capitaux pourraient basculer de Snowflake vers Databricks. En outre, les poursuites des actionnaires et les cessions d’actions par les insiders, ces bruits liés à la gouvernance d’entreprise, pourraient affecter l’humeur du marché, bien qu’ils ne constituent pas la tendance dominante actuelle.

Snowflake peut être résumée en une phrase : la plus rapide à croître parmi les trois, avec l'infrastructure de données pour l'IA la plus directe et naturellement indépendante du modèle commercial traditionnel SaaS, mais aussi la plus chère à évaluer, la plus concurrentielle et la moins rentable — un haut potentiel de rendement, mais un risque élevé.

Après avoir analysé ces trois entreprises, je vous partage mon avis personnel.

Si vous accordez de l'importance à la marge de sécurité et privilégiez la logique de l'investissement en valeur, Salesforce est relativement la plus stable : un multiple cours/bénéfice avant de 10 fois, 14,4 milliards de dollars de cash-flow libre, une autorisation de rachat de 50 milliards de dollars, ainsi qu'une rentabilité stable offrent une marge de sécurité importante pour l'achat et la détention. Toutefois, sa croissance n'est que de 10 %, ce qui pourrait limiter sa puissance de hausse sur le cours de l'action.

Si vous reconnaissez la logique de la couche de gouvernance AI Control Tower, ServiceNow est probablement l'entreprise parmi les trois ayant le récit IA le plus clair, avec une croissance supérieure à 20 %, un taux de renouvellement de 97 %, un multiple forward de 22 fois, ainsi que le soutien ininterrompu de Jensen Huang pendant trois ans consécutifs ; le ratio qualité-prix actuel reste très attractif. Toutefois, cela suppose que vous acceptiez les risques d'intégration liés à des acquisitions intensives, ainsi que la forte volatilité des cours à court terme.

Si vous recherchez la plus grande flexibilité et que vous pouvez supporter la plus grande volatilité, Snowflake représente un pari à haut rendement, avec le principal risque étant que l'entreprise ne devienne pas rentable, continue de subir des pertes et voie sa taxe de rétention des revenus nets diminuer, tandis que son concurrent Databricks, lors de son futur IPO, pourrait redéfinir l'ancrage de valorisation de tout le secteur des plateformes de données. Les risques et la volatilité sont effectivement élevés.

En dehors de ces trois entreprises, si vous cherchez la pierre d'ancrage la plus stable dans le secteur logiciel, Microsoft reste le meilleur choix ; c'est l'action logicielle à fort capitalisation qui a été le plus survente lors de ce mouvement. Toutefois, je tiens à souligner que cela reflète uniquement mon cadre d'analyse personnel et ne constitue en aucun cas une recommandation d'investissement. Chacun doit, en fonction de sa propre répartition de portefeuille et après une analyse rationnelle, prendre ses propres décisions d'investissement.

Enfin, revenons à la question posée au départ : l’IA va-t-elle tuer toute l’industrie du logiciel, ou nous offre-t-elle une opportunité d’achat exceptionnelle tous les dix ans ?

Mon avis est que le récit selon lequel l’IA tue le logiciel est excessivement simplifié. Ce qui se passe réellement, c’est que l’IA élimine les logiciels qui ne vendent que des interfaces fonctionnelles, tout en récompensant les plateformes qui vendent de l’infrastructure et de la gouvernance. Tous les logiciels ne seront pas bouleversés.

C’est comme la bulle internet de l’an 2000, lorsque la tendance dominante du marché était que « l’internet tuerait toutes les entreprises traditionnelles » ; mais les entreprises qui ont survécu n’étaient pas seulement les entreprises d’internet, mais aussi celles qui ont le plus tôt adopté l’internet et intégré ces outils numériques dans leurs activités, réussissant ainsi leur transition numérique. Vingt ans plus tard, la même logique s’applique à cette vague d’IA. Les entreprises logicielles qui possèdent réellement des barrières à l’entrée, des données accumulées et qui peuvent servir de plateforme d’infrastructure pour l’IA resteront les grands gagnants. Et aujourd’hui, elles se trouvent peut-être au tout début d’un nouveau cycle de hausse.