Jensen Huang critique sévèrement Anthropic : « Pas judicieux »

Le logiciel peut-il rebondir ?

Est-il possible que quelques paragraphes de mise à jour de produit fassent s'évaporer 300 milliards de dollars de capitalisation boursière ? Cela paraît absurde, mais c'est pourtant ce qui vient de se produire dans l'industrie du logiciel, illustrant de façon saisissante la nervosité et l’extrême sensibilité des marchés face au pouvoir de disruption de l’IA.

Selon une chronique de Bloomberg, l’outil d’examen juridique récemment lancé par Anthropic a rapidement été perçu par le marché comme une menace existentielle pour les entreprises de logiciels professionnels, certains analystes de Jefferies allant jusqu’à évoquer « l’apocalypse du SaaS ». Cette panique a entraîné une vente massive parmi les géants du logiciel tels que Relx au Royaume-Uni, Experian en Irlande, SAP en Allemagne, ServiceNow et Synopsys aux États-Unis. Le marché s’inquiète désormais du fait que, même sans un remplacement total, les outils d’IA pourraient sévèrement affecter les marges bénéficiaires de ces entreprises.

Cependant, cette panique apparaît précipitée et dénuée de sens commercial aux yeux des principaux acteurs du secteur. Jensen Huang estime que cette réaction du marché est « la chose la plus illogique au monde ». Il souligne que, même si l’intelligence artificielle générale devient de plus en plus puissante, cela ne signifie pas que la demande pour les logiciels professionnels va diminuer. Penser que l’IA, simplement parce qu’elle peut parcourir rapidement des documents juridiques, est capable de gérer le contrôle des risques, la gestion des flux de travail, les mécanismes de responsabilité et le support après-vente, c’est manifestement exagéré. Lorsqu’un système tombe en panne ou qu’un litige survient, les entreprises ont besoin d’une équipe de support dédiée, pas d’un chatbot générique.

Jensen Huang a également illustré son propos par une comparaison frappante : utiliseriez-vous simplement un tournevis existant ou réinventeriez-vous un tournevis identique juste pour visser ?

Bloomberg estime que, pour Anthropic, tenter de remplacer ces géants sectoriels n’est pas judicieux. Un chemin commercial plus intelligent et plus rentable serait de vendre les capacités d’IA à ces entreprises, les transformant ainsi en clients d’Anthropic, et permettant une monétisation plus simple en renforçant les logiciels existants.

En réalité, des plateformes comme Canva et Replit montrent déjà la voie : elles intègrent l’IA en tant qu’assistant, voire appellent directement les modèles sous-jacents d’Anthropic pour accroître leur efficacité.

Bloomberg poursuit en indiquant que ce type d’affolement n’est pas inédit à Wall Street. Dans le passé, lorsque Amazon a annoncé son entrée dans le secteur médical ou de l’épicerie, les segments concernés ont également connu des chutes brutales. Quand Facebook a lancé sa fonctionnalité de rencontres, la capitalisation boursière de Match Group s’est évaporée de 20 % en un instant. Un exemple récent s’est produit dans le secteur du jeu vidéo : après l’annonce par Google de Project Genie, la capitalisation boursière des sociétés de jeux a fondu de 40 milliards de dollars, faisant chuter l’action Take-Two de près de 8 %. Le marché semble croire que l’arrivée d’outils d’IA rendrait inutile l’équipe créative derrière le jeu GTA, comme s’il suffisait d’inventer une nouvelle caméra pour licencier Spielberg ; c’est tout aussi absurde.

Comme le disent les analystes de JP Morgan, les actions de logiciels sont « condamnées sans procès » ; Wall Street manque encore de sérénité face à l’ère de l’IA, oscillant sans cesse entre une panique extrême et une euphorie irrationnelle.

Jason estime que si l’on accepte totalement l’idée que le SaaS sera un jour supplanté par l’IA, logiquement, l’IA finira aussi par tout bouleverser : le logiciel, la main-d’œuvre, la créativité et même l’allocation du capital. Alors pourquoi les autres secteurs n’ont-ils pas été autant délaissés ? Serait-ce simplement parce que l’industrie du logiciel est plus vulnérable, ou sera-t-elle perturbée plus rapidement ? Si tel est vraiment l’avis du marché, cette réponse est elle-même pleine de paradoxes.

Premièrement, au niveau du code, il est vrai que la spécialisation logicielle pourrait être affectée par l’IA, par exemple en générant un logiciel similaire via des outils d’IA. Mais la barrière du B2B ne réside pas que dans le code, mais aussi dans l’humain, l’insight et la responsabilité. Les sociétés cotées de logiciels ne fournissent pas qu’un simple outil à leurs milliers de clients professionnels, mais un service basé sur l’expérience sectorielle. Comme dit dans l’article, face à une panne critique ou un problème de compatibilité complexe, les clients ont besoin d’une équipe réactive pour résoudre la situation, pas de dialoguer avec une IA en espérant identifier le bug.

Ensuite, l’architecture cloud et l’écosystème collaboratif des logiciels professionnels sont difficiles à remplacer par l’IA. Prenons l’exemple du déploiement multi-cloud de Snowflake ou des fonctions collaboratives cloud d’Adobe : leur grande valeur réside dans le partage sécurisé dans le cloud et la collaboration transfrontalière. Est-ce que l’IA peut faire cela ? Elle peut générer des logiciels, voire créer un clone fonctionnel à 90 %, mais comment ce logiciel généré passerait-il un audit de sécurité ? Comment garantir une intégration dans un environnement cloud d’entreprise complexe ? Sans compter la collaboration en temps réel entre plateformes et régions, autant de défis architecturaux que la génération de code ne suffit pas à relever.

Par ailleurs, la conformité et les risques liés aux droits d’auteur sont des lignes rouges que les grandes entreprises ne peuvent ignorer. L’un des principaux objectifs lors de l’achat de logiciels est la gestion du risque. Même si un logiciel généré par IA offre certaines fonctionnalités, le noyau du code enfreint-il des brevets ? Le workflow est-il conforme aux normes sectorielles ? Autant d’incertitudes difficiles à standardiser et à résoudre. Pour une multinationale, abandonner un écosystème mature et conforme pour adopter un logiciel généré par IA – et risquer une faille juridique – coûterait bien plus cher que l’abonnement logiciel lui-même.

Bien sûr, je ne nie pas que, pour des usages B2C ou des scénarios légers, générer un logiciel puisse être une option, car les risques juridiques et les exigences de spécialisation sont plus faibles pour l’utilisateur individuel. Mais dans les domaines professionnels, le rôle de l’IA est d’augmenter, non de remplacer. Par exemple, auparavant, les données d’une entreprise étaient éparpillées dans l’ERP SAP, les historiques de communication Teams, le système téléphonique Cisco et les documents Office.

Aujourd’hui, Microsoft intègre Copilot dans Dynamics 365 pour offrir une expérience intégrée entre systèmes et départements. On peut, par exemple, demander directement à Copilot d’envoyer à Nadella le tableau de détail des coûts trimestriels d’Xbox, et d’analyser s’il faut lancer la prochaine génération de produit en 2026. Autrefois, cela nécessitait plusieurs étapes et une collaboration inter-départements. Aujourd’hui, une simple instruction en langage naturel suffit. Voilà le gain d’efficacité permis par l’IA.

Imaginez maintenant : un logiciel généré dans une fenêtre de chat pourrait-il atteindre ce niveau ? Pourrait-il franchir les barrières du code, des brevets, de la sécurité et de l’expérience ? J’en doute fort, et je pense que la plupart des leaders du SaaS utiliseront activement l’IA pour élever encore leurs barrières à l’entrée.

Je suis donc convaincu que le bruit à court terme finira par se dissiper, comme ce fut le cas avec DeepSeek fin janvier dernier, et le marché comprendra qu’aussi longtemps que l’architecture Transformer reste basée sur la prédiction probabiliste, elle ne pourra pas remplacer les logiciels verticaux exigeant 100 % de certitude. Ce n’est que si une nouvelle architecture dépassant le Transformer apparaît, dotant l’IA d’une véritable pensée logique humaine, qu’il faudra s’inquiéter pour la survie du logiciel. Mais à ce moment-là, le logiciel et le business ne seront peut-être plus centraux : les questions d’éthique sociale et de gouvernance humaine seront des points de friction bien plus préoccupants.