L’IA exerce des pressions sur les actions du secteur des logiciels

En bref

• La technologie, en particulier l’IA, est déflationniste et perturbe les modèles économiques fondés sur les frictions existantes.
• Les marchés financiers craignent que l’IA n’entraîne une offre excédentaire de logiciels et n’affaiblisse le pouvoir de fixation des prix.
• Les périodes de perturbations inégales peuvent créer des occasions pour les gestionnaires actifs.

La technologie est intrinsèquement déflationniste : elle réduit les frictions en créant des solutions moins coûteuses et plus efficaces, ce qui entraîne un surplus économique. Toutefois, pour les entreprises dont les modèles de revenus sont liés aux frictions mêmes qui sont éliminées, l’impact sur les bénéfices est rarement bénin.

Si les espoirs et les promesses entourant l’intelligence artificielle sont grands, les inconnues le sont tout autant. Les marchés financiers sont confrontés à cette tension dans le domaine des logiciels, où les menaces liées à l’IA sont importantes, comme le montre le graphique ci-dessous.

Il est important de noter qu’il ne s’agit pas d’un jugement du marché sur la croissance à court terme. Il s’agit plutôt d’une préoccupation plus profonde quant au fait que l’IA pourrait entraîner une offre excédentaire de logiciels, éroder le pouvoir de fixation des prix et, en fin de compte, remettre en question la durabilité des rendements et la durée de la croissance.

Le diable se cache dans les détails : quatre façons dont l’IA influence les logiciels

Le secteur des logiciels n’est pas monolithique ; l’impact de l’IA variera considérablement selon le modèle économique et le cas d’utilisation. Si certains domaines sont confrontés à un risque réel de déplacement, d’autres sont plus résistants et, dans certains cas, l’IA peut même renforcer leur proposition de valeur. Comme l’explique Matt Doherty, analyste des logiciels chez MFS et responsable du secteur technologique, les répercussions de l’IA peuvent être regroupées en quatre grandes catégories. Nous partageons ci-dessous les domaines dans lesquels l’équipe estime que les risques sont réels et ceux dans lesquels ils peuvent être exagérés. 

L’IA facilite le développement de logiciels en interne

En théorie, la génération de code alimentée par l’IA, également connue sous le nom de « vibe coding » (codage intuitif par requêtes), permettra aux entreprises de développer des logiciels en interne, réduisant ainsi leur dépendance vis-à-vis des fournisseurs tiers. 

Dans la pratique, cependant, ce risque semble faible. Si l’IA réduit les obstacles techniques au développement de code, les décisions d’achat de logiciels d’entreprise sont généralement dictées par des facteurs non techniques tels que la sécurité, la conformité, la gouvernance, la fiabilité, etc. De récents commentaires de directeurs des systèmes d’information le confirment. En termes simples, l’écriture de code ne représente qu’une petite partie de la possession et de l’exploitation de logiciels critiques.

L’IA réduit les barrières à l’entrée pour les nouveaux fournisseurs de logiciels

La technologie modifie constamment les courbes de coûts, permettant à de nouvelles entreprises et même à des secteurs entiers d’émerger là où existaient auparavant des structures de coûts prohibitifs. C’est certainement le cas dans le secteur des logiciels, ce qui a suscité des inquiétudes chez les investisseurs quant à une intensification de la concurrence et à un affaiblissement des avantages concurrentiels durables. 

Cependant, les marges attrayantes et les rendements élevés du capital des logiciels ont toujours attiré les investissements en capital-risque et la concurrence. Des secteurs verticaux tels que la gestion des relations avec les clients (CRM), la planification des ressources de l’entreprise (ERP), la comptabilité et le support client ont vu arriver des milliers de nouveaux acteurs au cours des dernières décennies, mais les acteurs historiques tels que HubSpot, Intuit et d’autres ont continué à accroître leur part de marché. Une concurrence accrue n’implique pas automatiquement la destruction d’avantages durables tels que la distribution, les coûts de transfert, les écosystèmes et la confiance dans la marque. 

Architectures natives de l’IA et avenir des modèles de tarification

La perspective d’une IA agentielle fait craindre un risque élevé d’obsolescence dans les entreprises de logiciels qui utilisent des modèles de tarification traditionnels basés sur le nombre de postes. Nous pensons que la réalité sera hybride. De nombreuses applications natives de l’IA utilisent une tarification basée sur le nombre de postes. Cela reflète la préférence des clients pour la certitude des coûts. Si ce type de tarification basée sur la consommation fonctionne bien dans le domaine des infrastructures, son application aux flux de travail des entreprises introduit une incertitude budgétaire en raison de l’absence de remplacement clair de la main-d’œuvre ou de retour sur investissement tangible pour le client. 

Au fil du temps, les modèles de tarification évolueront probablement vers un mélange de sièges et de résultats basés sur la valeur. Il est important de noter que les éditeurs de logiciels établis ont déjà réussi à naviguer dans des transitions majeures de modèles économiques, créant ainsi des occasions significatives pour les investisseurs actifs.

Migration de la valeur vers les grands modèles linguistiques et les plateformes verticalement intégrées 

C’est là que réside le risque le plus structurel, et c’est probablement le scénario le plus compliqué, donc une analogie pourrait être utile. Nous pouvons considérer les applications logicielles comme des restaurants et l’IA comme une super-application de livraison. 

Les restaurants détenaient la relation client. Ensuite, les applications de livraison ont fait leur apparition, contrôlant la demande et s’appropriant une part des bénéfices. Si le restaurant continue de préparer les plats, l’interface et la fidélité des clients ont changé. Dans cette métaphore, le logiciel est le restaurant, les données sont les plats et le modèle d’IA est la plateforme de livraison.

Ce risque est réel, mais nous ne pensons pas qu’il soit universel. Les logiciels qui ne sont que de simples référentiels de données, ou les flux de travail répétitifs et dont les coûts de transition sont faibles, sont susceptibles d’être désintermédiés. Mais le code intégré dans des flux de travail complexes et approfondis qui exigent confiance, conformité et responsabilité sera beaucoup plus difficile à remplacer. L’application est le flux de travail, pas seulement les données et certainement pas seulement le code. 

L’émergence des LLM n’est pas nécessairement un coup fatal pour les logiciels, mais représente plutôt un changement où la valeur pourrait s’accumuler au fil du temps et offrir d’immenses occasions aux investisseurs disposant de connaissances fondamentales.

Conclusion

En dehors des logiciels, les investisseurs considèrent généralement l’IA comme un catalyseur d’un nouveau cycle de productivité pour les entreprises. Bien que cela puisse s’avérer vrai, les gains de productivité ont toujours été soumis à la concurrence. À mesure que l’IA réduit les coûts et les barrières à l’entrée dans d’autres secteurs, une nouvelle concurrence émerge, remodelant les sources de profits et bouleversant les cours boursiers des entreprises dépendantes de goulets d’étranglement obsolètes. L’IA peut augmenter la probabilité d’avoir à la fois des gagnants exceptionnels et des perdants permanents au sein d’une même industrie. 

De telles circonstances soulignent l’importance d’une gestion active. En période de perturbations inégales, les principes fondamentaux, notamment les modèles économiques, les structures d’incitation, la dynamique de la clientèle et la capacité d’adaptation, deviennent des facteurs déterminants pour la réussite.

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