La récente baisse des actions SaaS donne une image trompeuse de la réalité. Plutôt qu’une menace, cette évolution montre pourquoi les logiciels d’entreprise sont plus importants que jamais. L’intelligence artificielle est la transformation technologique la plus marquante depuis l’avènement d’internet. Elle représente également le plus grand bouleversement jamais connu par les logiciels d’entreprise. Non pas parce que l’IA les rend obsolètes, mais parce qu’elle en dépend. Les avancées en matière de raisonnement, de génération de code et d’agents autonomes sont bien réelles et transformeront profondément chaque secteur.
Je le constate chaque jour dans la pratique. Au sein de notre propre organisation, l’IA génère des gains d’efficacité de plus de dix pour cent. Dans plus de deux tiers de nos récents contrats cloud conclus au quatrième trimestre, les clients ont opté pour des fonctionnalités d’IA. Des fabricants automatisent leurs processus de devis grâce à des agents IA, réduisant considérablement les délais de réponse. Des sociétés de conseil récupèrent jusqu’à un quart de leur semaine de travail pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. Ce n’est pas une vision d’avenir : cela se produit déjà, à grande échelle, au sein des entreprises.
Chaque grande transformation technologique suit le même schéma. Au départ, la majeure partie de la valeur se concentre dans les couches inférieures de la « tech stack » : puissance de calcul, modèles et infrastructure. Avec le temps, la valeur durable se déplace vers la couche applicative, là où la technologie se traduit en résultats concrets. Internet l’a démontré. Le cloud l’a confirmé. L’IA ne fait pas exception. Les logiciels ne disparaissent pas, ils gagnent en momentum. En d’autres termes, ils deviennent le moteur de l’IA.
De l’expérimentation aux résultats
Les entreprises investissent des milliards dans l’IA à l’échelle mondiale, portées par des avancées tangibles en matière de capacités et de productivité. Pourtant, beaucoup peinent à transformer leurs expérimentations en résultats mesurables à l’échelle de l’entreprise. Les causes sont connues : données fragmentées, processus cloisonnés, gouvernance insuffisante et solutions d’IA déployées sur des systèmes obsolètes.
Quel que soit le secteur ou la taille de l’organisation, le constat est le même : les entreprises veulent une IA qui comprend réellement leur fonctionnement et qui opère de manière fiable et sécurisée. Cela nécessite des applications intégrées, des données harmonisées et des mécanismes de gouvernance clairs. Sans ces fondations, l’IA reste déconnectée de la réalité de l’entreprise.
Si l’IA ne comprend pas les interactions entre la finance et les achats, la coordination entre la supply chain et la production, les exigences de conformité ou la gestion des exceptions, elle ne peut piloter une organisation de manière fiable. Une simple erreur, comme l’utilisation de données obsolètes ou incomplètes, peut entraîner des décisions erronées, des transactions incorrectes et des pertes importantes. L’IA met en lumière à quel point les systèmes capables d’orchestrer les processus à grande échelle sont indispensables.
Pas d’agents sans gouvernance
Créer un agent devient de plus en plus simple. Mais ce n’est que la partie visible de l’iceberg. Le véritable défi réside dans leur déploiement sur des chaînes de valeur complètes ou des processus financiers, avec une conformité et une traçabilité totales. Coordination, règles de gestion et flux de travail prévisibles sont essentiels pour instaurer la confiance. Plus une organisation déploie d’agents autonomes, plus elle a besoin de systèmes capables d’encadrer et de contrôler leurs actions.
Pour produire des résultats fiables, les agents doivent réunir trois conditions. Premièrement, une connaissance approfondie des domaines et des secteurs, intégrée dans les systèmes. Deuxièmement, des données d’entreprise exactes et pertinentes, constituant une source unique de vérité. Troisièmement, une gouvernance à l’échelle de l’entreprise, incluant des règles de validation, des contrôles de conformité, des circuits d’approbation, la gestion des identités et une traçabilité complète. Ces éléments font la différence entre une IA réellement opérationnelle et une IA qui impressionne uniquement en démonstration.
Le moment de vérité
L’IA rend le développement logiciel plus rapide et moins coûteux. Les grands modèles de langage deviennent courants. Les modèles économiques évoluent, passant d’utilisateurs individuels à des agents. De nouvelles interfaces émergent également : les utilisateurs interagissent de plus en plus avec l’IA par le dialogue plutôt que via des applications traditionnelles. Les interfaces deviennent dynamiques et générées en temps réel.
Dans le même temps, le besoin de systèmes constamment mis à jour et bien gouvernés augmente. L’IA renforce la nécessité de mises à jour sécurisées, d’améliorations basées sur les données d’usage et de mécanismes de gouvernance partagés — autant de points forts des solutions SaaS matures. Les agents IA ne remplacent pas les logiciels d’entreprise : ils en dépendent.
Les gagnants ne seront pas ceux qui disposent du meilleur modèle de base, mais ceux qui créent de la valeur au niveau applicatif : des résultats concrets, fondés sur une expertise métier approfondie, intégrés entre les fonctions et déployables à grande échelle. Les logiciels deviennent le cœur qui pilote les systèmes autonomes et garantit leur fiabilité et leur sécurité. Les organisations qui l’ont compris ancrent l’IA dans les systèmes qui font tourner l’économie mondiale. Les autres continueront à expérimenter, à construire des prototypes et à s’interroger sur l’écart entre leurs ambitions et leurs résultats.
Cette contribution a été soumise par Christian Klein, CEO et président du directoire de SAP. Cliquez ici pour plus d’informations sur les solutions de l’entreprise.