L’IA redéfinit le paysage logiciel d’entreprise

Des baisses de 10 % ont frappé des géants du SaaS, effaçant plus de 300 milliards de dollars de valeur. Cette volatilité a été déclenchée par la sortie de Claude Cowork avec ses plugins et les révélations selon lesquelles l’IA écrit désormais 90 % du code de Claude.

Alors que les marchés se sont légèrement stabilisés, cette évolution soulève des questions fondamentales pour les cadres informatiques :

  • L’IA va-t-elle remplacer nos solutions SaaS existantes ?
  • Comment devrions-nous réévaluer nos investissements technologiques ?
  • Quelles compétences seront essentielles à l’avenir de l’informatique d’entreprise ?

Une transformation en profondeur

Selon Udo Sglavo, VP appliqué AI et modélisation chez SAS, « l’IA ne remplacera pas complètement les applications SaaS traditionnelles, mais elle redéfinit activement le rôle du logiciel dans l’entreprise ». Les agents d’IA deviendront de plus en plus autonomes, interagissant avec les systèmes via langage naturel plutôt que par des interfaces graphiques.

Questions clés pour les DSI

  1. Quand remplacer le SaaS par une approche « vibe coding » ? L’IA démocratise le développement comme l’ont fait no-code et low-code, permettant aux équipes de prototyper rapidement des solutions personnalisées.
  2. Comment optimiser les décisions de renouvellement ? Plutôt que de consolider aveuglément nos investissements SaaS existants, devrions-nous envisager de développer des agents d’IA pour des cas spécifiques ?
  3. Quels critères guideront nos choix de développement ? Nous devons désormais évaluer non seulement la fonctionnalité mais aussi l’exactitude des modèles et leur intégration aux flux de travail existants.
  4. Comment gérer les risques liés à l’IA générée ? Des pratiques robustes de SDLC, des tests automatisés et une gouvernance des données sont essentiels pour garantir la sécurité et la conformité.
  5. Comment évaluer le coût total de possession ? Au-delà du prix d’achat, il faut considérer les coûts cachés liés à l’intégration, à la maintenance et à la gestion continue.

En adoptant une approche stratégique et en se concentrant sur des cas d’utilisation à forte valeur ajoutée, les entreprises peuvent tirer parti de l’IA pour innover plus rapidement tout en optimisant leurs dépenses technologiques.