IA : le monopole du SaaS est-il en train de vaciller ?

Pendant quinze ans, le SaaS a incarné une forme de stabilité dans un univers technologique pourtant mouvant. Un éditeur parvenait à convaincre des entreprises de payer un abonnement par utilisateur, empilait les revenus mois après mois et bénéficiait d’une forte scalabilité. Pour les investisseurs, la lecture était limpide. « La beauté du SaaS, c’est que l’on empile des revenus relativement prédictifs. Cela donnait une vraie visibilité aux investisseurs », résume Pierre-Éric Leibovici, cofondateur et partner chez Daphni. 

À mesure que l’ARR progressait, la valorisation suivait. Mais cette mécanique bien huilée se heurte aujourd’hui à deux réalités. D’une part, la contraction des marchés publics a rappelé que les multiples ne sont jamais acquis. D’autre part, l’IA agentique introduit une nouvelle manière de produire et de consommer du logiciel.

Du logiciel standardisé à l’orchestration intelligente

Pour Sébastien Le Roy, partner chez Serena, le débat ne se résume pas à une opposition binaire entre ancien et nouveau modèle. « La valeur du SaaS reposait sur la pérennité du business model, la prédictibilité et la scalabilité. L’IA agentique introduit une rupture : elle déplace la valeur du logiciel vers l’orchestration dynamique des workflows», analyse-t-il. 

Historiquement, les entreprises adaptaient leurs processus aux outils déployés. Implémenter un ERP ou un CRM signifiait aligner ses workflows sur les logiques du logiciel. « Toute l’organisation finissait par s’aligner sur les processus du logiciel », rappelle Sébastien Le Roy. 

Avec les agents, le paradigme s’inverse. L’agent comprend le processus métier, navigue entre plusieurs systèmes et exécute des tâches sans exiger que l’entreprise redessine l’ensemble de son organisation. La valeur ne se situe plus uniquement dans l’interface ou dans la standardisation, mais dans la capacité à orchestrer des actions de manière fine et contextualisée.

Cette évolution redistribue les cartes. Les éditeurs à faible profondeur métier, positionnés sur des fonctionnalités facilement réplicables, apparaissent plus exposés. À l’inverse, ceux qui disposent de données propriétaires, d’effets réseau et d’une intégration forte dans des processus critiques conservent des barrières défendables.

Pierre-Éric Leibovici pointe aussi une autre fragilité structurelle : la baisse du coût d’entrée. « Il est devenu relativement simple de développer un service SaaS. N’importe quelle équipe structurée peut, en théorie, devenir concurrente », avance-t-il. Certaines briques se transforment en simples add-ons intégrés dans des suites plus larges. Le risque n’est pas tant la disparition brutale que la dilution progressive de la valeur.

Dans ce contexte, la consolidation apparaît comme une trajectoire probable. Les leaders enrichissent leurs offres, absorbent des fonctionnalités et renforcent leur base installée, tandis que les acteurs intermédiaires peinent à atteindre une taille critique. « Tous les SaaS ne survivront pas à cette transition. Ceux qui ne contrôlent ni la donnée ni le workflow risquent d’être désintermédiés par une couche d’orchestration plus intelligente », commente Sébastien Le Roy.

Un modèle économique et des critères d’investissement sous pression

La remise en cause la plus immédiate concerne le pricing. Le paiement par licence, pilier historique du SaaS, est interrogé par l’arrivée d’agents capables d’exécuter des workflows entiers. « Le modèle par siège était cohérent dans un monde où la valeur était corrélée au nombre d’utilisateurs humains. Si un agent exécute un workflow complet, la valeur ne se mesure plus en nombre de licences mais en performance opérationnelle générée », estime Sébastien Le Roy. Des modèles hybrides émergent, combinant part fixe et part variable indexée sur le volume traité ou le résultat obtenu.

Pierre-Éric Leibovici reconnaît que la question est ouverte : « Il faut se demander si l’on doit évoluer vers un modèle à l’usage, au token ou au résultat plutôt qu’un modèle d’abonnement ». Mais ce déplacement a une conséquence directe : une moindre prévisibilité des revenus. Or c’est précisément cette visibilité qui a longtemps soutenu les multiples élevés du secteur.

Pour les fonds, la grille d’analyse évolue en conséquence. Chez Serena, les métriques classiques - croissance de l’ARR, churn, expansion - restent observées, mais ne suffisent plus. « Nous regardons la capacité à capter des données propriétaires, la vitesse d’itération produit et la profondeur d’intégration dans les processus métier. Dans un monde d’agents, l’enjeu est de devenir le système nerveux opérationnel de l’entreprise », explique Sébastien Le Roy. L’objectif est d’identifier des solutions capables de devenir indispensables.

Daphni adopte une approche centrée sur la valeur économique générée chez le client. « Nous analysons les économies concrètes créées sur l’activité, au-delà de la seule dimension liée à l’amélioration de la productivité des individus », précise Pierre-Éric Leibovici. L’amélioration des marges, l’impact sur les fonctions opérationnelles ou la capacité à renforcer un avantage compétitif deviennent déterminants.

L’IA ne signe donc pas radicalement la fin du SaaS. Elle met fin à son monopole symbolique comme modèle incontesté puisque la rente liée à la simple accumulation de revenus récurrents s’érode. Désormais, la solidité d’un éditeur se mesure plus à sa capacité à orchestrer, à maîtriser la donnée, à s’insérer profondément dans les processus critiques et à démontrer un impact mesurable. Dans cette nouvelle séquence, la prédictibilité ne disparaît pas, mais elle ne suffit plus.