L'origine de ce narratif repose en grande partie sur des extrapolations issues du logiciel grand public, transposées sans discernement à des segments beaucoup plus spécialisés. Or, tous les logiciels ne répondent pas aux mêmes logiques économiques. Les marchés verticaux, en particulier, opèrent dans des environnements où le contexte, les contraintes réglementaires et les risques opérationnels jouent un rôle déterminant. Assimiler ces segments à des applications généralistes revient à ignorer les véritables sources de leur résilience.
L’IA modifie indéniablement l’économie du code. Elle réduit drastiquement le coût et le temps nécessaires pour développer, maintenir ou moderniser une application. Les interfaces, les fonctionnalités génériques et même certains workflows peuvent être reproduits ou améliorés avec une efficacité croissante. Pris isolément, le logiciel en tant que produit devient donc plus facilement copiable. Mais cette observation, souvent mise en avant, conduit à une conclusion hâtive : confondre la facilité de répliquer une application avec la capacité de remplacer une relation client critique.
Evolution du cours de bourse de quelques sociétés logicielles sur 1 an glissant :
Dans de nombreux logiciels professionnels spécialisés, le code n’est pas l’avantage compétitif central. Ce qui retient les clients dépasse largement l’outil lui-même. Il s’agit d’abord de la conformité réglementaire, constamment mise à jour et intégrée dans les processus. Dans des domaines comme la comptabilité, la fiscalité, la paie ou la gestion administrative, une erreur n’est pas un simple dysfonctionnement technique : elle entraîne des conséquences financières, juridiques et réputationnelles immédiates. Externaliser ce risque vers un fournisseur éprouvé constitue une valeur économique majeure, que l’IA ne supprime pas.
Les données historiques renforcent cette inertie. Certes, elles sont théoriquement transférables, mais leur migration est complexe, risquée et coûteuse en termes opérationnels. Les risques de réconciliation, de rupture de continuité ou de non-conformité créent une friction au changement bien plus importante que le prix du logiciel lui-même. Dans ce contexte, proposer une alternative marginalement moins chère ou technologiquement plus moderne n’est pas un argument suffisant pour déclencher un changement.
Les workflows constituent un autre point clé. L’IA peut aider à reproduire des processus standards, mais dans les marchés de niche, ces workflows sont souvent le fruit de décennies d’ajustements, de retours terrain et de compréhension fine du métier. Ils reflètent non seulement ce que les clients font, mais comment et pourquoi ils le font. Cette connaissance opérationnelle intégrée est difficile à formaliser, et encore plus à remplacer rapidement, même avec des outils d’IA avancés.
Enfin, la confiance demeure un facteur central. Dans des environnements critiques, les clients recherchent avant tout la fiabilité, la responsabilité et la continuité. Même si une IA peut théoriquement maîtriser des règles complexes, peu d’organisations sont prêtes à confier des systèmes vitaux à un acteur sans historique, sans support éprouvé et sans responsabilité clairement assumée. La crédibilité accumulée dans le temps reste un actif intangible mais décisif.
Au total, l’intelligence artificielle affaiblit la valeur du code en tant que barrière à l’entrée, mais elle ne supprime pas les fondements économiques qui expliquent la fidélité des clients dans les logiciels verticaux et spécialisés. Ces acteurs ne vendent pas uniquement une application : ils vendent de la conformité, de l’expertise métier, une mémoire institutionnelle et un transfert du risque hors de l’entreprise cliente. Dans ces conditions, l’IA apparaît moins comme une menace existentielle que comme un outil susceptible d’améliorer les produits existants, sans remettre en cause les raisons profondes de leur pertinence.
Considérer l'ensemble du secteur logiciel comme uniformément menacé par l’IA relève d’une lecture simplificatrice. La véritable question n’est pas de savoir si un logiciel est techniquement reproductible, mais de comprendre ce qui ancre réellement la relation client. Là où la responsabilité, la confiance et le risque opérationnel priment, les craintes de disruption généralisée semblent largement exagérées.
