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L'IA et la menace sur les éditeurs de logiciels
L'intelligence artificielle ne va pas anéantir tous les éditeurs de logiciels, mais elle remet en question les solutions qui manquent de profondeur métier. La valeur se déplace de la simple ligne de code vers la maîtrise des règles métier complexes. Historiquement, les éditeurs ont été protégés par la complexité de leur code, mais l'IA offre désormais des alternatives qui remplacent des fonctionnalités autrefois coûteuses. Cependant, toutes les solutions ne sont pas exposées de la même manière. Selon Benoît Wambergue, vice-président Cloud chez Fortero, le risque de substitution dépend fortement de la profondeur métier et de la structure des données traitées.
Une menace pour les outils standards
Le concept de "SaaSpocalypse" illustre l'obsolescence programmée des logiciels par l'IA, ciblant en priorité les systèmes à faible valeur ajoutée. Les logiciels financiers et les CRM basiques, qui reposent souvent sur des processus normés ou des flux de données simples, sont en première ligne. Aujourd'hui, un modèle de langage performant peut inférer ces règles sans difficulté, rendant ces outils obsolètes.
L'exposition à cette menace varie selon la nature du système. Les "systèmes d'engagement", qui sont très dynamiques, diffèrent des "systèmes de records". Ces derniers collectent les données clés de l'entreprise, telles que les nomenclatures industrielles ou les structures de coûts. Plus un logiciel traite de données brutes et peu structurées, plus l'IA peut le remplacer. À l'inverse, une profondeur fonctionnelle métier complexe agit comme un bouclier contre cette menace.
Le "AI-coding" : une accessibilité trompeuse
L'IA générative démocratise le développement via le "Vibe Coding", permettant de produire du logiciel fonctionnel sans maîtriser la syntaxe. Cependant, cette accessibilité apparente cache un piège structurel. Les modèles de langage produisent souvent un code verbeux, peu élégant et lourd. Sans une supervision humaine experte, ces programmes peuvent devenir des impasses techniques dès le premier bug.
Le risque réside dans la perte de contrôle intellectuel sur l'outil. Les LLM possèdent une fenêtre de contexte limitée face à des applications comprenant des millions de lignes. Ils peinent à saisir les interactions globales et les risques liés aux modifications profondes. Une équipe, ne comprenant plus le fonctionnement interne de son code, perd sa capacité de maintenance. Cette dérive réactive au retour des "solutions maison" bricolées, autrefois gérées par des administrateurs système isolés. Ces systèmes hybrides, mêlant IA et tâtonnements, créent des colosses aux pieds d'argile. À terme, une fracture nette séparera les développeurs chevronnés, augmentés par l'IA, des simples exécutants produisant des logiciels fragiles.
L'expertise humaine face à l'IA
Face à la puissance de calcul, l'humain conserve une valeur unique qui est le discernement. L'IA répond aux sollicitations sans questionner leur bien-fondé. Cette absence de filtre mène inévitablement à une "inflation fonctionnelle" qui alourdit les systèmes sans créer de valeur. Dans le secteur industriel, cette nuance s'avère capitale. Un client demande souvent une fonctionnalité par habitude plutôt que par nécessité stratégique. L'expert doit filtrer ces besoins pour éviter l'inflation fonctionnelle inutile. L'humain sait quand orienter le client vers un standard industriel plus efficace. Sa capacité à dire "non" protège la stabilité et la performance à long terme de la solution.
Le développeur chevronné ne se laisse pas remplacer. Il utilise l'IA comme un levier de productivité tout en restant le garant de la structure globale et du bon sens métier. "La plus-value d'un humain, c'est de challenger la demande du client. Un LLM ne dira jamais "non, je ne le fais pas"."
Vers une nouvelle économie logicielle
L'IA remet en cause les fondements économiques du secteur de l'édition de logiciels. Le paiement par utilisateur n'est plus une métrique adaptée. "Le paiement par utilisateur n'est probablement plus une métrique adaptée. On va avoir des logiciels beaucoup plus autonomes." Les éditeurs doivent alors basculer vers une tarification liée à la valeur ou à la consommation réelle. Le coût de fonctionnement ne dépend plus du nombre d'humains connectés, mais de la puissance de calcul sollicitée. Cette transition est cruciale pour refléter la performance réelle apportée à l'entreprise cliente. Le marché cherche encore son nouvel équilibre entre coût des tokens et bénéfice métier.
Pour ne pas disparaître, les éditeurs doivent transformer leur approche. L'exercice consiste à tenter de résoudre leur propre problème métier uniquement avec l'IA. Si une orchestration d'agents remplace leur proposition de valeur en quelques clics, le risque de substitution est total. La dépendance de la survie de l'intelligence métier est déjà cristallisée dans le logiciel. Le traitement de gros volumes de données structurées reste un atout pour les logiciels classiques. Un calcul industriel complexe, comme le MRP, exige une vision globale de la chaîne de production. L'IA peine encore à gérer ces niveaux de nomenclature sans générer de coûts de calcul prohibitifs. Le logiciel doit donc se concentrer sur ces zones d'expertise où l'outil générique échoue.
"On essaie de reformuler le problème et de résoudre exactement le même en utilisant seulement l'IA. Si à votre arrivée, le produit sera remplacé d'ici 5 ans."
