Dans le logiciel comme dans de nombreux secteurs, les entreprises qui tirent aujourd’hui le plus de valeur de l’IA sont souvent celles qui avaient déjà construit des avantages difficiles à reproduire: des données propriétaires, des processus critiques et des équipes capables de conduire rapidement le changement.

Pour les investisseurs, l’enjeu consiste donc moins à identifier les futurs gagnants de l’IA qu’à comprendre quels acteurs disposent déjà des fondations nécessaires pour transformer cette technologie en avantage durable.

Une correction sans nuance

En quelques semaines en début d’année, plus de 1000 milliards de dollars de capitalisation boursière ont disparu sur les valeurs SaaS mondiales. Dans un contexte de forte incertitude, les marchés ont vendu l'ensemble du secteur logiciel sans véritable distinction entre les modèles économiques, les données détenues ou la qualité des positions concurrentielles.

Pourtant, la transition liée à l'intelligence artificielle ne produit pas les mêmes effets partout. Certaines entreprises voient leurs avantages compétitifs se renforcer à mesure que l'IA se diffuse. D'autres découvrent que leurs barrières à l'entrée étaient plus fragiles qu'elles ne le pensaient.

La correction boursière a eu au moins le mérite de rendre ces différences plus visibles.

Comprendre un secteur, connaître ses acteurs et suivre leurs trajectoires dans le temps devient plus utile que jamais lorsque les marchés raisonnent encore par catégories.

Les gagnants étaient déjà en place

Les investisseurs les plus spécialisés dans le logiciel convergent vers une même observation: l'impact de l'intelligence artificielle dépend largement des actifs qu'une entreprise a accumulés avant son arrivée.

Jean-Baptiste Brian, co-CEO de Hg, préfère d'ailleurs parler de stratégie data plutôt que de stratégie IA. Cette approche met l'accent sur un élément souvent sous-estimé: la qualité de l'infrastructure de données conditionne largement la capacité à déployer efficacement les nouveaux outils d'intelligence artificielle.

Les entreprises qui ont construit au fil du temps des bases de données propriétaires, issues de relations clients durables, de processus complexes ou d'environnements fortement réglementés, disposent aujourd'hui d'un avantage difficile à reproduire. L'IA leur permet d'exploiter plus efficacement ces ressources, mais elle ne les crée pas.

La même logique s'applique au management. Les organisations qui avaient déjà développé une culture d'exécution forte, une gouvernance rigoureuse et une capacité à conduire rapidement le changement figurent parmi les plus avancées dans le déploiement de l'IA. Scott Crabill, Managing Partner chez Thoma Bravo, souligne régulièrement l'importance du leadership dans cette phase de transformation: définir une direction claire, mobiliser les équipes et maintenir un rythme d'exécution élevé demeurent des facteurs déterminants.

Le retour de l'analyse fondamentale

La correction récente des valeurs SaaS rappelle que les marchés réagissent souvent plus vite qu'ils ne discriminent.

Face à l'incertitude créée par l'intelligence artificielle, de nombreux éditeurs de logiciels ont été sanctionnés de manière relativement uniforme, alors même que leurs positions concurrentielles diffèrent profondément. Certains disposent de données propriétaires, d'une forte intégration chez leurs clients et d'équipes capables d'accélérer leur transformation. D'autres sont davantage exposés à une remise en cause de leur modèle.

Pour les investisseurs, cette situation redonne toute son importance à l'analyse fondamentale. Comprendre un secteur, connaître ses acteurs et suivre leurs trajectoires dans le temps devient plus utile que jamais lorsque les marchés raisonnent encore par catégories.

Les périodes de transition technologique produisent souvent ce décalage. Elles créent aussi les meilleures opportunités pour les investisseurs capables d'identifier les avantages compétitifs durables avant que le marché ne commence lui-même à les reconnaître.

La différenciation est rarement immédiate dans les périodes de transition technologique. C'est précisément ce décalage qui crée les opportunités les plus intéressantes pour les investisseurs de long terme.