Après la montée en puissance des Agents IA, beaucoup annoncent déjà la fin du SaaS — mais cette conclusion me paraît prématurée.
L’anxiété des investisseurs est palpable. Début 2026, la perspective d’un effondrement du SaaS a traversé le secteur technologique. Fin janvier, Anthropic a déployé une mise à jour permettant à Claude d’utiliser des plugins ; en trois semaines, des centaines de milliards de dollars se sont évaporés dans le secteur logiciel américain.
La logique de cette panique est directe. Les investisseurs considèrent que, puisque l’IA peut désormais écrire du code, détecter des bugs et générer des outils à la demande, le coût du développement s’approche de zéro. Dès que les Agents pourront construire des outils personnalisés instantanément pour toute entreprise, les barrières érigées par les éditeurs de logiciels par abonnement risquent de disparaître.
C’est pourquoi, de CrowdStrike à IBM, de Salesforce à ServiceNow, même des résultats financiers solides n’ont pas empêché des corrections boursières sévères.
Parallèlement, de nombreux entrepreneurs IA présentent aux fonds d’investissement des projets axés sur la « création du middleware pour l’ère des Agents » ou le « lancement d’entreprises pour Agents ».
Tous parient sur un point : la création d’outils est devenue le secteur phare de notre époque.
Pourtant, lorsqu’on s’éloigne des présentations pour observer le fonctionnement réel des entreprises, le constat est différent.
Le logiciel n’a jamais été une simple vente de code
Une théorie économique éprouvée, la « migration de la rareté des facteurs », explique que chaque révolution de productivité rend une ressource rare abondante, tout en transformant une ressource autrefois négligée en nouveau goulot d’étranglement — et concentre la richesse autour de celle-ci.
Avant la Révolution industrielle, la main-d’œuvre était rare. Avec la machine à vapeur, le travail mécanique est devenu abondant ; la rareté s’est déplacée vers le capital et les usines, faisant des industriels les plus riches de leur époque.
Internet a ramené le coût de distribution de l’information à zéro, déplaçant la rareté vers l’« attention » des utilisateurs et faisant du trafic un marché majeur.
Aujourd’hui, la révolution IA rend le développement et la création d’outils surabondants. À l’ère des Agents, où le code n’est plus rare, quelle est la ressource stratégique ?
En réalité, le code n’a jamais constitué une véritable barrière dans le secteur logiciel.
Linux est open source, mais Red Hat a été racheté par IBM pour 34 milliards de dollars. MySQL est gratuit, pourtant Oracle commercialise des contrats de service à prix élevé après l’avoir acquis. PostgreSQL est libre, mais Aurora d’AWS génère des milliards de dollars de revenus chaque année auprès des entreprises.
Le code est gratuit, mais le secteur prospère.
Ce qui compte vraiment, ce sont trois éléments : des processus métier institutionnalisés, des années de données clients accumulées, et des coûts de changement élevés.
Quand vous achetez Salesforce, vous n’achetez pas le code source du CRM, mais l’accès à plus de 50 000 milliards d’enregistrements clients et au savoir-faire qui relie ventes, support et marketing. Ces données ne sont pas de simples lignes de code : elles incarnent l’histoire et la mémoire vivante de l’entreprise.
Une société qui utilise Salesforce depuis dix ans a enregistré chaque interaction client, transaction et relance commerciale. Changer de solution ne revient pas seulement à remplacer un logiciel, c’est déplacer toute la mémoire de l’organisation. C’est pourquoi Salesforce affiche 41 milliards de dollars de revenus annuels et vise 63 milliards pour 2030.
Alors, si les Agents peuvent créer des outils et que le code ne coûte plus rien, quelle est la ressource rare dans les services aux entreprises ?
La véritable limite d’un Agent
Ce qui limite un Agent, ce n’est pas un manque de moyens, mais un manque de contexte.
Un Agent ultra-performant avec tous les outils, c’est comme un extracteur de jus haut de gamme : il tourne vite, les lames sont affûtées, mais sans fruit, il n’y a pas de jus.
Le rapport annuel de McKinsey relève que 88 % des entreprises utilisent l’IA, mais seules 23 % ont déployé des systèmes Agents à grande échelle. Le vrai frein n’est pas l’intelligence des modèles, mais l’absence d’architectures de données adaptées.
Irfan Khan, président de SAP Data & Analytics, déclare dans MIT Technology Review : « Aucune entreprise ne jettera tout son grand livre général pour un Agent — sans contexte métier, un Agent ne sert à rien. »
Le « contexte métier » englobe : les limites de conformité, la réglementation sectorielle, l’historique client sur dix ans, les conditions de paiement des fournisseurs, le parcours et la performance d’un collaborateur. Rien de cela n’est public, accessible aux robots d’indexation ou générable par l’IA.
Ashu Garg, associé chez Foundation Capital, confirme : les Agents ont besoin d’un « graphe de contexte », une couche de raisonnement qui enregistre non seulement ce que fait une entreprise, mais comment elle pense. Cela ne peut venir que d’opérations réelles, pas de la génération automatique.
La rareté s’est donc déplacée de la « capacité à créer des outils » vers la « détention de données de contexte métier irremplaçables ».
Si les Agents ne peuvent pas produire de jus seuls, qui possède les fruits ?
L’âge d’or des détenteurs de données
La réponse se trouve du côté des acteurs historiques, qu’on croyait menacés par l’IA.
Le 23 février 2026, Bloomberg a dévoilé son interface Agentic AI « ASKB ». Bloomberg Terminal est l’un des logiciels les plus emblématiques. Avec seulement 325 000 abonnés dans le monde — chacun payant 32 000 dollars par an — Bloomberg génère plus de 10 milliards de dollars de revenus annuels, soit plus de 85 % du chiffre d’affaires total de Bloomberg LP.
Dans le monde Internet, où « plus d’utilisateurs » est la règle, la force de Bloomberg repose sur un portefeuille restreint mais à très forte valeur.
Pourquoi ? Parce que Bloomberg détient les données financières les plus complètes, en temps réel et structurées au monde. Ces données, fruits de décennies d’investissement, couvrent les marchés en direct, les historiques, les actualités, les rapports d’analystes, les résultats d’entreprises. Toute décision financière sérieuse passe par là.
Pour ASKB, l’IA est le moteur, mais la donnée exclusive de Bloomberg est le carburant. Aucun Agent opérant en finance ne peut générer ces données : il doit se brancher sur Bloomberg.
WatersTechnology le résume ainsi : la stratégie Agentic de Bloomberg « montre comment ceux qui possèdent la donnée peuvent transformer l’IA en machine à cash ».
C’est pareil dans d’autres secteurs. Veeva contrôle la conformité pharmaceutique mondiale et les données de R&D — tout Agent pharma en a besoin. Epic détient les dossiers de plus de 250 millions de patients américains — tout diagnostic Agent dépend de ces données réelles. LexisNexis domine les archives juridiques — impossible pour un Agent juridique de s’en passer pour la recherche ou la conformité.
Ces données sont le fruit de décennies d’activité — un patrimoine historique unique et irremplaçable. C’est la « migration de la rareté des facteurs » à son apogée : quand tout le monde dispose d’une IA de pointe, la vraie différence, c’est son propre gisement de données.
Hier, ces services de données par abonnement étaient vendus à des analystes humains — une grande entreprise pouvait avoir besoin de 100 terminaux Bloomberg. Demain, avec les machines comme consommatrices de données, une société pourra déployer des dizaines de milliers d’Agents, chacun passant des appels API à la milliseconde.
C’est un saut d’échelle. Les analystes humains sont limités dans leurs requêtes ; les Agents peuvent en générer beaucoup plus. La demande de données continues, en temps réel et à forte valeur va exploser. Le modèle d’abonnement n’est pas remis en cause — il est amplifié par la demande des machines.
Le code est gratuit ; la donnée devient la source de revenus.
Mais cela signifie-t-il que toutes les entreprises SaaS et data sont à l’abri ?
Toutes les entreprises SaaS ne détiennent pas la main gagnante
Ce n’est pas un blanc-seing pour tout le SaaS. L’IA impose une fracture nette au sein du secteur.
En mars 2026, TechCrunch a interrogé les principaux investisseurs sur leurs critères d’exclusion.
Dans la Silicon Valley, les investisseurs se détournent des outils simples : wrappers de workflow, outils horizontaux, gestion de projet légère — autrefois finançables — sont désormais écartés. Pourquoi ? Les Agents réalisent ces tâches eux-mêmes. Les entreprises SaaS sans données exclusives perdent l’intérêt des investisseurs.
Le SaaS se divise alors en deux camps.
Premier camp : des outils à l’habillage minimal qui exploitent des données publiques ou optimisent un seul workflow. Leur barrière, c’est l’habitude utilisateur et l’interface.
Comme le résume Jake Saper (Emergence Capital) : « Avant, amener les utilisateurs à adopter des habitudes dans votre logiciel était un avantage. Mais si ce sont les Agents qui travaillent, qui se soucie du workflow humain ? »
Ces produits SaaS sont menacés. La pile d’outils GTM en est un exemple : Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong — chaque outil couvre une fonction, avec des budgets et intégrations séparés. Les entreprises natives IA peuvent désormais connecter tout cela via un Agent unique, réduisant la valeur des solutions ponctuelles.
Second camp : les SaaS intégrés au cœur des processus métier, détenteurs de données propriétaires irremplaçables. Ces entreprises ne seront pas remplacées par les Agents — elles gagneront en valeur.
Prenons Salesforce. En février 2026, ses résultats montrent qu’Agentforce atteint 800 millions de dollars de chiffre d’affaires récurrent annuel (+169 % sur un an) ; 2,4 milliards d’« unités de travail Agentic » livrées ; près de 20 000 milliards de tokens traités ; plus de 29 000 clients Agentforce signés (+50 % sur le trimestre). Surtout, Agentforce et Data 360 totalisent 2,9 milliards de dollars de revenus récurrents annuels, en hausse de plus de 200 % sur un an.
Lors de la conférence, Marc Benioff a déclaré : « Nous avons reconstruit Salesforce comme le système d’exploitation de l’Entreprise Agentic. Plus l’IA remplace le travail, plus la valeur de Salesforce augmente. »
Salesforce n’a pas été remplacé par les Agents — il est devenu leur plateforme d’exécution. Sa valeur réside dans des données métier et un contexte que les Agents ne peuvent contourner.
En février 2026, Bill McDermott (ServiceNow) a affirmé : « Nous ne sommes pas une société SaaS. »
Il ne renie pas ses origines, mais opère une distinction stratégique : le SaaS est un modèle de distribution, alors que ServiceNow vise à devenir la couche d’orchestration et d’exécution des Agents IA en entreprise. L’IA détecte les problèmes et fait des recommandations, mais l’exécution dans les systèmes d’entreprise exige une plateforme de workflow profondément intégrée comme ServiceNow.
Le 17 mars 2026, Workday a lancé « Sana », une suite IA conversationnelle intégrant RH et données financières. L’objectif 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, de structure et de budget de milliers d’entreprises. Cette profondeur et cette unicité ne seront pas reproduites par des startups IA de sitôt.
Le véritable avantage n’est pas d’avoir de la donnée, mais de posséder des données inaccessibles, impossibles à acheter ou à générer ailleurs.
Qui percevra les loyers à la prochaine décennie
À chaque révolution technologique, les profits majeurs reviennent à ceux qui contrôlent les facteurs rares dont dépend la nouvelle technologie, pas aux inventeurs. À l’ère de l’IA, les modèles vont s’améliorer, les Agents seront toujours plus performants en codage et en création d’outils.
Une fois ces capacités devenues infrastructure, la « migration de la rareté des facteurs » s’impose : ceux qui construisent frénétiquement des outils pour Agents ne seront probablement pas les gagnants ultimes.
Selon l’analyse de Foundation Capital (février 2026), la capitalisation du secteur logiciel sera multipliée par dix dans la prochaine décennie — mais la croissance sera concentrée chez ceux qui maîtrisent vraiment l’ère des Agents.
Les vrais gagnants seront ceux qui détiennent des actifs de données incontournables pour les Agents.
Pour les fondateurs et investisseurs d’aujourd’hui, deux voies : fabriquer des outils pour Agents, ou s’approprier les ressources stratégiques. Il faut savoir de quel côté on se place.
Ne vous focalisez pas sur les mains de l’Agent — concentrez-vous sur ce qui le limite.
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