CONTRIBUTEURS
Jonathan Curtis
Portfolio Manager
Franklin Equity
Matt Cioppa, CFA
Portfolio Manager, Research Analyst
Franklin Equity
Résumé exécutif
Les logiciels d’entreprise connaissent la transformation la plus importante depuis une génération. L’intelligence artificielle (IA) redistribue la valeur dans le secteur, créant des grands gagnants et mettant en évidence les faiblesses de modèles économiques qui ont bien fonctionné pendant deux décennies. Traiter le logiciel comme une classe d’actifs homogène peut conduire à des erreurs coûteuses.
Ce que l’IA a changé
- Le coût de développement logiciel s’est effondré : Les outils d’IA atteignent désormais le niveau de développeurs humains très performants ce qui signifie que beaucoup plus de logiciels seront créés et déployés qu’auparavant.
- Automatisation du travail intellectuel à grande échelle grâce à l’IA : Les entreprises peuvent faire plus avec moins de personnes faisant peser une pression directe sur les modèles reposant sur le nombre d’utilisateurs (“poste de travail”).
- Fragmentation du modèle SaaS : Le modèle “software as a service” se scinde en plusieurs catégories distinctes et les dernières saisons de résultat ont mis cela en lumière.
Implications pour le secteur
- Les acteurs historiques du logiciel reposant sur un modèle basé sur le nombre d’utilisateurs (« poste de travail »), et qui n’ont pas encore adapté leur modèle économique, pourraient être confrontés à une pression croissante.
- Les entreprises qui bénéficient de l’expansion de l’usage liée à l’IA — notamment dans l’infrastructure, la sécurité ou l’orchestration — ainsi que les systèmes d’enregistrement profondément intégrés dans les workflows des entreprises seront mieux positionnées.
- L’analyse nécessite un cadre rigoureux fondé sur le pricing power, la stabilité des marges brutes, une monétisation basée sur la consommation et des preuves que l’IA accélère l’activité.
Les deux ruptures
Deux forces distinctes mais liées sont en train de transformer le logiciel d’entreprise.
La première est l’effondrement du coût de création des logiciels. Depuis 2022, l’IA est passée du statut de nouveauté à celui de véritable équivalent pour les ingénieurs. À la fin de l’année 2025, les principaux outils d’IA de programmation ont presque égalé la production de développeurs humains expérimentés et continuent de s’améliorer. La conséquence est directe : le volume de logiciels écrits et déployés dans le monde va augmenter de manière spectaculaire. La barrière à la création s’est effectivement effondrée, contraignant les investisseurs dans les logiciels d’entreprise à réévaluer le fonctionnement de ces sociétés.
La seconde rupture est plus large. Les mêmes systèmes d’IA qui écrivent du code peuvent désormais rédiger des documents, synthétiser des recherches, gérer des workflows et automatiser des analyses complexes, ainsi que réaliser d’autres tâches relevant du travail intellectuel autonome. Les entreprises réalisent que l’IA ne se contente pas d’augmenter la productivité des développeurs ; elle peut rendre les organisations entières plus légères. Cette prise de conscience soulève une question inconfortable pour de nombreux éditeurs de logiciels : si l’IA peut effectuer le travail, combien de licences humaines un client entreprise a-t-il réellement besoin d’acheter ?
Pris ensemble, ces phénomènes ne détruisent pas le logiciel, mais en redistribuent la valeur et en redéfinissent les prix.
Graphique 1 : Les avancées récentes des modèles ont rapidement fait évoluer la programmation de l’assistance vers l’autonomie
Source : Franklin Equity. Ce graphique illustre l’évolution qualitative de l’autonomie du code depuis 2021. En 2021, Codex représentait le premier modèle de langage à grande échelle (LLM) dédié à la génération de contenu et aux complétions. En 2022, GitHub et Copilot ont marqué les premières adoptions à grande échelle par les développeurs. En 2023, GPT 4 a introduit des modèles de raisonnement avancés avec support du code. En 2024, les modèles multimodaux de nouvelle génération (GPT 4o, Gemini 1.5, Claude 3) ont apporté des progrès en longueur de contexte, planification et compréhension du code. En 2025, les systèmes avancés intégrant des capacités agentiques, comme Claude Opus 4.6, ont marqué le passage vers des modèles capables de planifier, exécuter et gérer des workflows de code de manière autonome via des outils, et non plus seulement de générer du code.
Analyse : trois catégories
Nous pensons que l’enseignement le plus important de la dernière saison de résultats est que le « logiciel » ne constitue plus une thématique d’investissement homogène. Selon nous, le secteur s’est scindé en trois catégories distinctes :
- Les bénéficiaires de la charge de travail liée à l’IA : À mesure que les entreprises déploient l’IA à grande échelle, les systèmes sous-jacents deviennent plus complexes. Il devient nécessaire de surveiller, sécuriser, gouverner et orchestrer davantage. Les entreprises qui gèrent cette complexité constatent une accélération de la demande. L’IA constitue pour elles un moteur de croissance, et non une menace.
- Les acteurs historiques sous pression (modèle par licence) : Les entreprises construites sur l’hypothèse d’une croissance régulière des effectifs (et donc du nombre de licences par employé) sont confrontées à un changement. Elles ne sont pas toutes en déclin, mais elles doivent affronter une transition difficile : réinventer la manière dont elles capturent la valeur précisément au moment où leurs clients s’interrogent sur la valeur dont ils ont réellement besoin.
- Les plateformes opérationnelles d’IA : L’opportunité la plus attractive à long terme se situe ici. Il s’agit d’entreprises dont les produits constituent le tissu de connexion du déploiement de l’IA en entreprise : orchestration des workflows, automatisation des processus et systèmes d’enregistrement contenant des informations critiques sur la manière dont le travail est effectué. Leur proposition de valeur se renforce avec la complexité croissante de l’IA, et les meilleures d’entre elles affichent une croissance supérieure à celle observée avant l’IA, tout en conservant leur pouvoir de tarification.
La nouvelle question côté investissement
La question traditionnelle était : À quelle vitesse cette entreprise peut-elle augmenter le nombre de licences et accroître la valeur vendue ?
La nouvelle question est : Où l’IA crée-t-elle de l’usage additionnel, du pricing power et du contrôle sur les workflows — et où les érode-t-elle ?
Cette distinction est fondamentale. L’expansion basée sur l’usage, portée par les agents d’IA et les charges de travail générées par les machines, peut évoluer de manière non linéaire, tandis que la croissance reposant sur l’augmentation du nombre d’utilisateurs est limitée par la taille de la main-d’œuvre humaine. Les entreprises les mieux positionnées aujourd’hui sont celles qui se situent davantage du côté de l’activité des machines que de celle des humains : leurs produits sont consommés par des systèmes et des workflows, et non uniquement par des employés se connectant chaque matin.
Notre cadre d’investissement
Nous estimons que les entreprises bien positionnées dans cet environnement répondent aux critères suivants :
Pricing power grâce à une forte integration. Des systèmes d’enregistrement et d’interaction difficiles à remplacer, avec des coûts de changement élevés, où le coût de sortie dépasse le coût de maintien.
Accélération des revenus liée à l’IA. Des entreprises pour lesquelles l’impact sur le chiffre d’affaires est observable à travers une hausse réelle de l’usage et un élargissement des relations clients.
Stabilité des marges brutes. Test décisif du véritable pouvoir de fixation des prix : l’entreprise peut elle intégrer l’IA et en être rémunérée, ou absorbe t elle simplement des coûts plus élevés ? Des marges stables ou en amélioration sont un signal fort.
Effet de levier interne de l’IA. Les entreprises qui utilisent efficacement l’IA dans leurs opérations, notamment dans le développement produit, ont tendance à livrer de meilleurs produits plus rapidement. Cet avantage est cumulatif dans le temps.
Monétisation basée sur la consommation ou les résultats. L’évolution des modèles tarifaires dans le logiciel d’entreprise est claire. Les entreprises ayant déjà opéré cette transition, ou disposant d’une trajectoire crédible pour y parvenir, sont mieux positionnées pour la prochaine décennie.
Conclusion
L’IA ne remplace pas le logiciel. Elle en redéfinit les prix en redistribuant la valeur, au détriment des modèles basés sur le nombre d’utilisateurs humains et au profit des entreprises intégrées dans les infrastructures, les données et l’orchestration pilotées par l’IA.
QUELS SONT LES RISQUES ?
Tous les investissements comportent des risques, y compris la perte possible du capital.
Les actions sont soumises à des fluctuations de prix et comportent également un risque de perte en capital.
Les actions de petites et moyennes capitalisations présentent des risques et une volatilité supérieure à ceux des grandes capitalisations.
Les stratégies d’investissement intégrant l’identification d’opportunités thématiques peuvent voir leur performance affectée négativement si le gérant ne parvient pas à identifier correctement ces opportunités ou si le thème évolue de manière inattendue.
La concentration des investissements dans les secteurs de la santé, des technologies de l’information (IT) et/ou des industries liées à la technologie entraîne des risques significativement plus élevés d’évolutions défavorables et de mouvements de prix dans ces secteurs, comparativement à une stratégie diversifiée sur un plus grand nombre de secteurs.
Les sociétés et/ou études de cas mentionnées sont fournies uniquement à titre d’illustration ; les investissements évoqués peuvent ou non être détenus actuellement dans un portefeuille géré par Franklin Templeton. Les informations fournies ne constituent ni une recommandation ni un conseil en investissement personnalisé concernant un titre, une stratégie ou un produit d’investissement spécifique, et ne reflètent pas nécessairement les intentions de gestion d’un portefeuille Franklin Templeton.
WF: 10372558