Je n'ai jamais vu quelqu'un porter un T-shirt Microsoft
Les IA vont-elle rendre obsolète le marché du logiciel ? C'est l'avertissement qu'a envoyé la bourse aux géants du secteur. Mais est-ce vraiment la bonne question ? Décryptage #311
👨🚀 Tous les mardis, Stéphane Schultz décrypte l’impact des technologies sur l’économie et la société... En savoir plus sur cette lettre : À propos
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🧭 De quoi allons-nous parler
“Lorsque Prométhée vola le feu du ciel, Zeus se vengea en présentant Pandore au frère de Prométhée, Épiméthée. Pandore ouvrit une jarre laissée à sa garde contenant la maladie, la mort et de nombreux autres maux non spécifiés qui furent ensuite libérés dans le monde” (Wikipedia). Le mythe de la Boîte de Pandore m’est venu à l’esprit lorsque je regardais la semaine dernière les valeurs des entreprises technologiques perdre des centaines de milliards en quelques jours. Dans la course folle aux IA génératives, ces entreprises avaient-elles oublié que la première victime de ces technologies pouvait être leur propre business ? C’est ce que leur ont rappelé la semaine dernière les marchés financiers, à la suite de la banale sortie d’un nouveau produit visant le marché du conseil juridique. La chute en bourse traduit une interrogation de fond que l’on pourrait résumer par :
Et si l’IA disruptait le logiciel avant d’avoir le temps de disrupter le monde ?
Les innovations ne suivent pas une courbe rectiligne vers le succès ou l’échec. Elles épousent des courbes en S qui fluctuent au gré des enthousiasmes, des déceptions et des blocages. L’important est de ne pas perdre de vue les facteurs qui décideront qui, quand et comment certains tireront parti de ces technologies et d’autres non. Une bonne occasion également de lire les réflexions de mes analystes préférés et de vous les partager. Pour tout cela, merci de suivre cette lettre et ravi de vous accompagner dans ces montagnes russes. Et ne manquez pas la fin pour un dernier rebondissement.
Allons-y.
Pull de Noël Microsoft. Source : Creapills
🎯 Cette semaine
À chaque lettre un nouveau sujet décrypté : L’arroseur arrosé ou quand l’IA disrupte le logiciel
Ce que change l’IA dans le code
Interrogé sur la perspective d’IA qui mettraient fin au logiciel tel que nous l’avons connu, Benedict Evans1 identifie 4 étapes de bouleversements possibles des métiers du code par les IA génératives :
1. La baisse des coûts du logiciel
L’engouement pour AWS dans les années 2010 a eu pour conséquence une baisse drastique des coûts de développement informatique grâce à la mise à disposition d’une infrastructure et d’outils accessibles à tous et payable uniquement à l’usage.
Les assistants AI aujourd’hui permettent de coder plus rapidement et avec une baisse de coûts comparable à celle apportée par AWS à l’époque.
2. Plus de logiciels, pas moins de logiciels
Nous allons pouvoir automatiser des choses qui ne l’étaient pas auparavant, ouvrant la voie à une période de création de logiciels (en réalité cela ira de la simple fonctionnalité nouvelle à des assistants personnels très complets) florissante. Le marketing et la génération de code informatique semblent les secteurs les plus simples à transformer dès aujourd’hui.
3. La montée en capacité des modèles de fondation permet de réaliser des tâches auparavant confiées à des logiciels
Certains logiciels deviendront obsolètes lorsque ChatGPT ou Claude proposeront “directement” des fonctionnalités comparables. C’est le cas notamment avec le fameux plug in juridique Claude Legal dont la sortie a affolé les bourses. Anthropic est dores et déjà positionnée sur le secteur des entreprises. OpenAI recrute des vendeurs de logiciel en BtoB.
4. Les utilisateurs qui payaient auparavant des logiciels les créent désormais eux-mêmes
Les deux Ben (voir note de bas de page) s’accordent sur la très faible probabilité de cette 4ème hypothèse. Les utilisateurs ne vont pas se mettre à coder eux-mêmes leurs applications de compta et de marketing, en particulier lorsqu’il s’agit d’entreprises.
Le point 3 est celui qui fait le plus trembler les marchés. Et si les 400 à 500 logiciels utilisés en moyenne par les grandes entreprises devenaient obsolètes ? Cette inquiétude s’ajoute aux doutes sur la rentabilité des investissements colossaux des hyperscalers, ces géants du cloud et de l’IA. D’autant plus que personne ne sait si les grands modèles vont être utilisés comme des infrastructures (à l’instar d’AWS), comme des OS (à l’instar de Windows) ou des logiciels (comme Teams). OpenAI par exemple utilise les infrastructures de cloud de Microsoft pour offrir des produits qui vont concurrencer les logiciels de Microsoft 🤹🏻♂️
Revenons un moment sur les effets des deux premiers bouleversements : baisse des coûts et explosion de nouvelles fonctionnalités.
Allons-nous tous devenirs des codeurs ?
En 2023, Andrej Karpathy, à qui l’on doit également le terme vibe coding, a affirmé que “l’anglais allait devenir le langage le plus à la mode pour coder”. Il s’appuyait pour cela sur les nouveaux assistants et agents IA qui permettent à des non-codeurs de créer des logiciels grâce au simple langage naturel (l’anglais, j’espère que vous suivez). Cela rappelle l’arrivée des CMS (content management system) qui permirent dès les années 2000 à des millions de personne de créer leur propre infolettre comme celle que vous êtes en train de lire (merci !).
Là aussi, il ne faut pas se tromper de révolution. Fabien Girardin, creative technologist, distingue dans son essai récent Software Gets Personal 4 catégories de logiciels :
Le personal software, aussi appelé home-cooked software par comparaison au plat que l’on prépare à la maison pour des proches, est un logiciel qui résout un problème identifié par soi-même ou une personne que l’on connaît. Il émerge d’une relation personnelle, d’où le nom choisi, apparue à un moment donné. Il se distingue donc des trois autres catégories que sont le logiciel créé à la demande par une entreprise de services numériques ou ESN (boutique software), du logiciel commercial vendu par un éditeur (commercial) et du logiciel open source créé, maintenu et distribué par une communauté d’utilisateurs (open source).
©Fabien Girardin, Software Gets Personal. Reproduit avec son autorisation
Attardons-nous sur le personal software cher à Fabien Girardin. Répondant à un besoin bien identifié d’une personne, le logiciel personnel n’a pas vocation à perdurer au-delà de la résolution de ce problème. Il ne vise pas un marché, mais un moment. Son niveau d’exigence en matière de pérennité, d’adaptabilité, d’intégration avec des solutions professionnelles existantes n’a rien à voir avec les autres catégories.
Ce qui le distingue en premier lieu des logiciels boutique software. On attend des ESN qu’elles pensent au-delà des besoins exprimés et du problème à résoudre. Leur modèle économique est d’ailleurs largement basé sur l’intégration de la solution en amont (formation, interfaces, gestion du changement) et en aval (adaptabilité, modularité, maintenance). Le logiciel commercial répond lui à des logiques différentes. Il s’adresse à un marché et non à une entreprise en particulier. Ce logiciel est conçu pour passer à l’échelle, c’est à dire être utile à des millions voire des milliards de personnes, en s’interfaçant notamment avec les outils et environnements standards.
Ce qui n’est absolument pas le cas du logiciel sympa que vous avez produit en un week-end avec Lovable pour vendre les bijoux de votre fille aînée. Ce logiciel sympa n’est pas non plus conçu pour être récupéré, modifié et réutilisé par une communauté d’autres développeurs comme ce pourrait être le cas d’un logiciel open source. D’une part vous ne connaissez sans doute aucun autre développeur, et d’autre part ce que vous avez produit avec votre “logiciel pour non codeur” n’est pas conçu pour être récupéré et réutilisé. Disons que c’est la différence entre un jouet bas de gamme et une boîte de Lego. Le premier finira dans un placard peu après Noël, la seconde servira encore à vos petits enfants.
J’ajouterai à ces analyses passionnantes mon humble grain de sel. Une grande partie de mon activité de conseil2 consiste à expliquer le cycle de vie d’un produit innovant : comment passer d’un produit sympa qui plaît à quelques geeks à un produit plébiscité par les grandes entreprises ? Je m’appuie pour cela sur le travail de Geoffrey Moore dans son ouvrage Crossing The Chasm publié en 1991. Certains d’entre vous n’étaient pas encore nés, mais déjà se posaient à l’époque des questions de stratégie de conquête de marchés :
Pourquoi tant de produits qui ont séduit les early adopters échouent-ils à conquérir le marché de masse ? Quelle stratégie, ou plutôt quelles stratégies au pluriel déployer pour y parvenir ? Quelles fonctionnalités, interfaces, tutoriaux, ajouter à son produit pour qu’il satisfasse aux attentes des grandes entreprises ?
Franchir le gouffre (le chasm) nécessite à la fois de conquérir un certain marché, appelé plage de débarquement, et “augmenter” son produit pour en faire un “produit entier”, celui qui sera utilisé durablement par les entreprises. Rien à voir avec le POC pas rémunéré que vous avez réalisé avec la Direction de l’Innovation.
Et c’est sans doute là que se situe la réponse aux questions posées par nos analystes. Les logiciels que vous allez développer le week-end, ceux que vous allez créer “pour voir” dans votre boîte, ne franchiront certainement jamais le gouffre. Parce qu’ils ne visent pas un marché comme l’expliquait Fabien Girardin, mais également parce qu’ils ne répondent pas aux besoins spécifiques du marché de masse.
La qualité du code, et plus généralement le coût du code, ne sont qu’une (petite) partie de la valeur ajoutée qu’ils apportent. La vraie valeur n’est pas dans le code mais dans la compréhension des besoins, la capacité à intégrer la solution dans des environnements connus et partagés par le marché, et celle de passer le produit à l’échelle si celui-ci rencontre le succès.
🎢 Je ne sais pas combien de temps nous passerons encore à commenter la course folle à l’IA des hyperscalers. Les défis à relever sont encore nombreux et chacun peut à lui seul entraîner l’explosion de la bulle. Au-delà de ce suspens je dirais que pour le moment, je peine à trouver un véritable intérêt à cette révolution auto-proclamée. La technologie des IA génératives est fascinante, mais la manière dont elle est mise en oeuvre me paraît surtout…ennuyeuse. Apple a rendu nos usages numériques simples et mobiles. Google a mis l’information dans toutes les poches. Microsoft a posé un ordinateur dans chaque bureau. C’était il y a plus de 20 ans et ces entreprises sont désormais plus puissantes que des États. Qu’est-ce que l’IA générative va bien pouvoir changer demain si elle est déployée par des boîtes qui ont enterré depuis longtemps les rêves de leurs fondateurs ? En quoi le remplacement de MS Office par Office AI ou par Office OpenAI va changer nos manières de travailler ? Va transformer nos vies ?
Ce qui manque dans cette fin de cycle, ce n’est ni l’argent ni les technologies, c’est un souffle nouveau. Un espoir de s’attaquer aux vrais problèmes3, pas de créer de nouveaux logiciels avec ou sans humain.
🤓 Et aussi
Des ressources en lien avec le sujet de la semaine
C’était la curée la semaine dernière pour les valeurs technologiques - Selloff wipes out nearly $1 trillion from software and services stocks as investors debate AI’s existential threat - Reuters
L’interview de Ben Evans par Ben Thompson - An Interview with Benedict Evans About AI and Software - Stratechery
L’essai de Fabien Girardin sur les logiciels personnels Software Gets Personal: An Introduction
Preuve s’il en est que vendre des logiciels, c’est un métier, OpenAI embauche des “consultants” pour vendre ses solutions aux entreprises OpenAI Is Hiring Hundreds of AI Consultants to Boost Enterprise Sales
🧐 On a aimé
Nos trouvailles de la semaine, en vrac et sans détour
34% des Français utilisent une IA générative au quotidien, 48% régulièrement (85% chez les jeunes) - Le baromètre du numérique 2025 - CREDOC
20% des collégiens de Gironde sont transportés en voiture particulière à leur établissement, générant 42% des émissions de CO2 - Comment les collégiens se déplacent - CNRS
Je ne regarderais plus ma box de la même façon : des chercheurs ont découvert comment vous pouviez être localisés précisément à l’aide de votre borne WiFi - Researchers Warn: WiFi Could Become an Invisible Mass Surveillance System
Pour finir en beauté, une très chouette visualisation du fonctionnement des réseaux neuronaux - Understanding neural network, visually
💬 La phrase
“Quand tout le monde vous ment en permanence, le résultat n’est pas que vous croyez ces mensonges, mais que plus personne ne croit plus rien”. Hannah Arendt (1974)
C’est terminé pour aujourd’hui !
À la semaine prochaine, n’hésitez pas à réagir.
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Stéphane
Je suis Stéphane Schultz, de 15marches. Le jour je suis consultant, je prends des trains à travers les plaines. La nuit je lis et j’écris cette lettre.
Benedict Evans interviewé par Ben Thompson dans Stratechery, c’est un peu pour moi l’équivalent du duo surprise de Taratata puisque je suis abonné aux lettres de ces analystes de la tech que je lis religieusement chaque semaine.
Je propose un atelier d’une journée bien éprouvé auprès de start-up, grands groupes et étudiants sur le cycle de vie d’un produit innovant.
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