Bienvenue dans une nouvelle ère d’investissement technologique

Le paysage de l’investissement dans les logiciels est en train de subir une refonte structurelle

L’investissement dans les logiciels est à un tournant. Pendant des années, une croissance prévisible et des marges fiables ont fait du logiciel le secteur le plus attractif pour le capital-investissement. Cet avantage est en train de s’estomper. La croissance annuelle du chiffre d’affaires, qui se situait autrefois confortablement autour de 20 %, est tombée à environ 10 %. La rétention des revenus nets a chuté d’environ huit points depuis 2021. L’activité de transaction s’est ralentie et les portefeuilles vieillissants sont devenus plus courants. Les investisseurs découvrent que les hypothèses qui ont alimenté le boom du SaaS, à savoir une expansion régulière et une prévisibilité élevée, ne s’appliquent plus de la même manière.

Les raisons sont plus profondes que les simples cycles du marché. L’intelligence artificielle a modifié la physique de l’économie du logiciel. Elle remet en question le cœur de ce qui a fait la force des modèles SaaS : des revenus récurrents, des relations stables avec les clients et des coûts marginaux proches de zéro. Les investisseurs qui considèrent le ralentissement actuel comme temporaire risquent de ne pas comprendre le changement structurel en cours.

Les dirigeants ne doivent pas considérer cette période comme un déclin, mais comme un recalibrage. Les principes fondamentaux de la création d’entreprises numériques de valeur demeurent : compréhension approfondie des besoins des clients, efficacité de la mise à l’échelle et discipline opérationnelle. Mais ce qui change, c’est la manière dont la valeur sera créée et mesurée. La croissance viendra moins de l’expansion incrémentale que du déploiement d’une technologie qui crée des résultats mesurables pour les utilisateurs.

Les dirigeants qui acceptent cette réalité rapidement peuvent positionner leurs portefeuilles de manière à ce qu’ils prennent la tête du prochain cycle. Il convient à présent de réévaluer l’exposition au risque, de reconsidérer les actifs sous-performants et de se forger une conviction quant aux prochains avantages durables. Chaque transformation technologique remodèle la création de valeur ; celle-ci la remodèle plus rapidement que la plupart des autres.

L’IA redéfinit la diligence raisonnable dans les investissements en logiciels

Le manuel traditionnel de diligence raisonnable ne fonctionne plus. Les anciennes mesures, ARR (annual recurring revenue), NRR (net revenue retention), et les simples multiples de croissance, ont été conçues pour un monde SaaS stable. Ce monde supposait des coûts marginaux faibles et une demande prévisible. L’IA ne suit pas ces règles. Elle change la façon dont les entreprises créent de la valeur, génèrent des revenus et même défendent leurs fossés.

L’intelligence artificielle apporte de nouveaux risques et de nouvelles opportunités que les investisseurs doivent évaluer avec précision. Un processus de diligence solide commence désormais par deux questions : Dans quelle mesure l’IA peut-elle améliorer ou remplacer les flux de travail pris en charge par un produit ? Et quelle est la probabilité que l’IA rende certaines parties de ce produit obsolètes ? Les réponses façonnent l’évaluation plus que n’importe quelle mesure traditionnelle du chiffre d’affaires.

Les dirigeants doivent aller plus loin que les affirmations superficielles sur la  » stratégie d’IA « .stratégie d’IA. » La vraie question est celle de la preuve. Une entreprise peut-elle démontrer que ses initiatives en matière d’IA produisent des résultats mesurables, une meilleure efficacité, une adoption plus forte de la part des clients ou une traction sur de nouveaux produits ? La narration sans chiffres n’a plus de poids.

Les dirigeants doivent également reconnaître que l’IA modifie le rythme de la due diligence elle-même. Les cycles technologiques sont plus courts, les gagnants du marché émergent plus rapidement et l’analyse fondée sur les données est devenue essentielle. Cela signifie que l’écart entre l’identification d’une tendance et le passage à l’action s’est fortement réduit. Ceux qui restent attachés à des signaux obsolètes risquent de passer à côté d’opportunités de plus en plus nombreuses.

Pour naviguer dans cet environnement, les partenaires généraux doivent combiner compréhension technologique et discipline opérationnelle. L’IA n’est pas seulement une catégorie d’innovation ; c’est une nouvelle variable dans chaque décision d’investissement. Les investisseurs qui apprennent à la mesurer avec précision et à agir de manière décisive définiront la prochaine génération de rendements.

Les entreprises du portefeuille doivent intégrer et développer activement l’IA

L’intelligence artificielle n’est plus une option, c’est une exigence fondamentale pour une performance et une compétitivité durables. Les entreprises qui s’appuient sur d’anciens modèles opérationnels ou de produits risquent de perdre leur pertinence plus rapidement que jamais. L’opportunité réside désormais dans l’intégration de l’IA au cœur des opérations internes et de la feuille de route des produits. Cela signifie utiliser l’IA pour automatiser les flux de travail répétitifs, accélérer la prise de décision et créer des solutions qui produisent des résultats mesurables.

De nombreux opérateurs historiques sont confrontés à une transition difficile. Ils doivent trouver un équilibre entre le maintien des flux de revenus existants et l’affectation de ressources importantes à la transformation de l’IA. Le processus exige de la concentration et de la rapidité. Les dirigeants doivent avoir la confiance nécessaire pour réaffecter les budgets, arrêter les projets moins stratégiques et réorienter les talents là où l’IA peut générer des progrès tangibles. Le succès dépendra de la capacité des dirigeants à associer une vision à une exécution disciplinée.

Zendesk en est un bon exemple. L’entreprise a reconnu que la plupart des demandes de service à la clientèle pouvaient déjà être résolues à l’aide de systèmes pilotés par l’IA. Au lieu de superposer de nouvelles fonctionnalités à une ancienne structure, Zendesk a reconstruit sa plateforme pour parvenir à une résolution autonome et très précise de plusieurs catégories de demandes d’assistance. Pour avancer rapidement, elle a procédé à plusieurs acquisitions ciblées, acquérant ainsi une expertise en matière d’automatisation de l’IA, de recherche d’entreprise et d’analyse. Parallèlement, elle a fait passer sa main-d’œuvre spécialisée dans l’IA de moins de 10 % à plus de 50 % en l’espace de 15 mois seulement. En 2025, Zendesk a atteint 200 millions de dollars de revenus annuels récurrents grâce à des produits alimentés par l’IA, en servant 20 000 clients IA et en traitant près de 800 millions d’interactions IA.

Les dirigeants devraient en tirer une leçon essentielle : le progrès exige de l’intensité. Les transitions partielles produisent des résultats limités. Lorsque l’engagement est large, mesurable et intégré dans chaque partie de l’entreprise, de l’ingénierie à la stratégie de mise sur le marché, la probabilité d’obtenir des résultats transformationnels augmente de manière significative. L’intelligence artificielle récompense les actions audacieuses ; les entreprises qui agissent tôt et investissent massivement s’approprieront le prochain cycle de croissance.

Redéfinir les indicateurs de performance pour une création de valeur basée sur l’IA

Les mesures qui ont défini le succès du SaaS n’expliquent pas complètement comment l’IA crée de la valeur. L’ARR, le NRR et la croissance basée sur le nombre de sièges fonctionnaient bien lorsque les recettes étaient constantes et que les coûts marginaux étaient proches de zéro. Dans le domaine de l’IA, le modèle est plus complexe. La tarification dépend de l’utilisation réelle et des résultats, tandis que les coûts de l’infrastructure et du modèle fluctuent en fonction de l’intensité des données. Cela modifie fondamentalement la manière dont les dirigeants doivent mesurer l’efficacité et l’évolutivité.

L’IA a un impact sur les deux côtés de l’équation de profit, les revenus et les coûts. Les dirigeants doivent faire la distinction entre revenus issus de l’IA des revenus SaaS traditionnels et suivre l’évolution de chacun d’entre eux dans le temps. Le texte identifie trois catégories principales de revenus à observer : les modèles d’IA prédictifs traditionnels tels que les systèmes de recommandation, les améliorations de produits alimentées par l’IA telles que les copilotes ou les fonctions intelligentes, et les systèmes entièrement agentiques capables d’exécuter des flux de travail de manière autonome. Chacune de ces catégories a son propre taux de croissance, son propre profil de marge et son propre contexte concurrentiel.

Les coûts sont également très différents de ceux des modèles traditionnels. Les produits d’IA entraînent des dépenses variables importantes, notamment l’hébergement et l’infrastructure informatique, les licences de modèles tiers et la rémunération des équipes d’ingénieurs spécialisés dans l’IA. Sans séparer ces coûts, il est impossible d’évaluer la rentabilité réelle ou d’identifier où doubler l’investissement.

Pour les décideurs, le message est clair : vous ne pouvez pas gérer ce que vous ne mesurez pas. Le suivi moderne des performances exige une visibilité granulaire des flux de revenus et de dépenses liés à l’IA. L’objectif n’est pas seulement de comprendre les bénéfices immédiats, mais aussi de quantifier l’efficacité de l’évolution des initiatives d’IA. Cela permet aux dirigeants d’élaborer des récits de valeur crédibles et étayés par des données à l’intention des investisseurs et des acheteurs, prouvant que l’IA ne se contente pas d’étendre les capacités, mais qu’elle génère des résultats commerciaux mesurables.

Les dirigeants qui mettent en œuvre cette discipline positionneront leurs entreprises de manière à clarifier l’évaluation, l’efficacité des ressources et la résilience à long terme, alors que l’IA redéfinit ce qu’est l’excellence opérationnelle dans le secteur des logiciels.

Le passage à 2026 représente un moment décisif qui exige un leadership décisif.

L’année 2026 s’annonce comme un tournant pour les secteurs du logiciel et de l’investissement. L’intelligence artificielle est passée du stade de l’expérimentation à celui d’une force structurelle qui réécrit la manière dont la valeur est créée et capturée. Les entreprises et les investisseurs qui agissent rapidement aujourd’hui définiront la prochaine ère de croissance, tandis que ceux qui attendent d’y voir plus clair risquent de voir la fenêtre se refermer.

Pour les décideurs, cette transformation est à la fois un défi et une opportunité. Les règles qui ont guidé le succès au cours de la dernière décennie, à savoir une croissance prévisible du SaaS, des modèles à forte marge et une fidélisation fiable de la clientèle, ne suffisent plus. Le nouveau jeu repose sur l’adaptabilité, la rapidité et l’exécution fondée sur des preuves. Les équipes dirigeantes doivent faire évoluer leurs manuels d’exploitation, en mettant à jour les approches de diligence raisonnable, en révisant les critères d’investissement et en orientant leurs mesures internes vers des résultats en matière d’IA qui peuvent être prouvés.

Ce moment exige de la conviction. La technologie progresse plus rapidement que les cycles économiques traditionnels, mais cela ne doit pas empêcher de prendre des mesures décisives. Les entreprises qui sont déjà à la tête de cette transformation, celles qui investissent très tôt dans la recherche sur l’IA, qui affinent la mesure des données et qui requalifient leur main-d’œuvre, tirent leur épingle du jeu. Leurs stratégies reposent sur une visibilité claire des résultats. Chaque étape permet de mesurer les progrès accomplis, ce qui renforce la crédibilité auprès des investisseurs et des clients.

Pour naviguer sur ce marché en pleine recomposition, les dirigeants doivent rester proches des données et être prêts à faire des compromis difficiles. Donnez la priorité à l’adoption de solutions qui ont un impact quantifiable sur l’activité de l’entreprise. Réévaluer l’évaluation des actifs dans une optique centrée sur l’IA. Exigez la clarté sur la manière dont chaque investissement est lié aux résultats réels. Un leadership décisif ne consiste pas à prédire tous les scénarios futurs ; il s’agit d’agir sur ce qui est déjà visible et d’aligner les ressources en conséquence.

Les années à venir récompenseront les efforts de concentration et les stratégies fondées sur des données probantes. Les opportunités seront nombreuses, mais le temps est compté. Ceux qui sont prêts à agir maintenant, en redéfinissant la façon dont ils mesurent, construisent et augmentent la valeur, ne se contenteront pas de s’adapter à la prochaine ère de l’investissement dans les logiciels. Ils seront à la tête de cette nouvelle ère.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• La réinitialisation structurelle des logiciels redéfinit la valeur des investissements : La croissance des logiciels ralentit et les avantages traditionnels s’érodent. Les dirigeants devraient réévaluer les stratégies de portefeuille et se concentrer sur des actifs durables, améliorés par l’IA et offrant des performances mesurables.
• L’IA transforme la façon dont la diligence raisonnable doit être effectuée : Les indicateurs SaaS traditionnels ne reflètent plus la valeur réelle de l’entreprise. Les décideurs doivent adopter des approches de diligence spécifiques à l’IA qui évaluent la perturbation du flux de travail, la défendabilité et la traction prouvée, étayée par des données mesurables.
• L’intégration active de l’IA est désormais un impératif stratégique : Les entreprises doivent intégrer l’IA en profondeur dans leurs opérations et leurs produits pour rester compétitives. Les dirigeants doivent engager des ressources pour une transformation à grande échelle, en réalignant les équipes, en réalisant des acquisitions ciblées et en stimulant une croissance mesurable des revenus de l’IA.
• Les indicateurs de performance doivent évoluer pour saisir l’impact de l’IA : Les indicateurs clés de performance traditionnels tels que ARR et NRR représentent mal les résultats de l’IA. Les dirigeants devraient mettre en place un suivi granulaire des structures de revenus et de coûts spécifiques à l’IA afin de comprendre la rentabilité, d’orienter les investissements et d’améliorer la précision de l’évaluation.
• Un leadership décisif et axé sur les données définit la prochaine ère de croissance : L’accélération des perturbations liées à l’IA exige une action rapide et éclairée. Les dirigeants qui agissent en premier, en modernisant les mesures, en restructurant les stratégies et en prouvant les résultats de l’IA, seront les premiers à entrer dans la nouvelle ère de l’investissement dans les logiciels.