Il fut un temps où les entreprises de logiciels se contentaient de chiffres de croissance impressionnants et de belles histoires de modèles économiques évolutifs. Le chiffre d’affaires était sacré, le bénéfice secondaire. Il y a dix ans, les investisseurs payaient en moyenne six à dix fois le chiffre d’affaires annuel récurrent des entreprises SaaS, ce qui paraissait tout à fait normal. Quiconque évoquait les flux de trésorerie était considéré comme un investisseur dépassé, incapable de comprendre l’avenir. Cette époque est révolue.
Entre 2014 et 2020, le cours des actions des entreprises de logiciels a progressé plus de deux fois plus vite que le reste du marché boursier. Mais depuis, la tendance a changé. Après la hausse des taux d’intérêt consécutive à la frénésie monétaire de la pandémie, les investisseurs se sont recentrés sur les fondamentaux : flux de trésorerie, bénéfices, valorisations basées sur des indicateurs tangibles. Celles qui ne pouvaient afficher que du chiffre d’affaires ont perdu leur valorisation élevée.
Aujourd’hui, un second coup, plus dur encore, frappe le marché. Ce dernier commence à craindre que l’intelligence artificielle ne sauve pas le secteur des logiciels, mais au contraire ne le fragilise. L’introduction de Claude Sonnet 4.5 et 4.6, les derniers modèles d’Anthropic, semble avoir été la goutte d’eau qui a fait déborder le vase. Ces modèles affichent des performances remarquables en matière de raisonnement et de programmation. La crainte que de tels modèles ne rendent obsolètes les sociétés de logiciels spécialisées a entraîné une vente massive d’actions. Les investisseurs ne font plus guère la distinction entre les gagnants et les perdants de l’IA. Ce constat n’est pas totalement injustifié, mais ceux qui voient au-delà des victimes immédiates entrevoient des opportunités.
Le paradoxe de l’IA
Il faut distinguer deux risques. Le premier est le risque de substitution par le développement interne : l’IA a tellement abaissé les barrières au développement logiciel que de nouveaux entrants peuvent menacer les acteurs établis. Ce risque est surestimé. Les coûts de migration élevés, dus par exemple à la migration des données, à la formation des utilisateurs et aux modifications des processus de travail, garantissent que les clients ne changent pas de fournisseur en deux temps trois mouvements. Des alternatives moins chères ont toujours existé ; même avant l’essor de l’IA, les acteurs établis ont su se maintenir.
Le second risque est plus sérieux : le risque lié aux licences. À mesure que les agents d’IA prennent en charge des tâches humaines, les entreprises achètent moins de licences lors du renouvellement de leurs contrats. Le modèle de croissance des entreprises de logiciels facturant par utilisateur est de plus en plus remis en question. Une solution pourrait résider dans une stratégie tarifaire différente : celles qui facturent à l’usage plutôt qu’à la licence en profitent précisément lorsque les agents d’IA utilisent le système plus intensivement que les humains ne l’ont jamais fait.
Actuellement, les entreprises de logiciels affichent des marges brutes de 75 à 90 %. Leur structure de coûts est principalement composée de coûts fixes : personnel de développement, de vente et de service. Ce sont précisément ces coûts qui sont les plus susceptibles d’être remplacés par l’IA. Les entreprises qui réduisent leurs coûts de personnel grâce à la technologie censée bouleverser leur modèle économique verront leur marge nette augmenter de manière structurelle et disproportionnée, car les économies réalisées sur de telles marges brutes se répercutent presque immédiatement sur le résultat net.
Avec une valorisation actuelle de deux à quatre fois le chiffre d’affaires, de nombreuses actions de sociétés de logiciels sont valorisées comme si la croissance était définitivement terminée. Celles qui tablent sur des marges nettes à long terme proches de 30 % (niveau auquel des acteurs établis comme Microsoft et Adobe opèrent depuis des années) ne paient que six à treize fois les bénéfices normalisés : une valorisation digne d’entreprises sans avenir. Dans un monde d’agents d’IA, les marges sont plus susceptibles d’être supérieures qu’inférieures à ce niveau. Le marché a pris en compte les risques mais a complètement ignoré l’histoire des marges compensatoires. Moins de croissance, plus de bénéfices : cela change peu la donne pour l’actionnaire. Ce scénario est actuellement valorisé à zéro.
Possibilités de déclin
Où se situent les opportunités concrètes ? Les entreprises de cybersécurité semblent moins vulnérables : les clients privilégient la réputation et la fiabilité aux économies de coûts en matière de sécurité. Si des sommes aussi importantes sont investies dans les centres de données, la sécurisation de ces données justifie le coût. Les entreprises de données comme ServiceNow et Workday automatisent les processus métier et ont intégré des agents d’IA au cœur de leurs plateformes. À mesure que les flux de travail sont automatisés, l’utilisation des plateformes augmente au lieu de diminuer. Les acteurs historiques comme Salesforce semblent vulnérables, mais leurs faibles valorisations font des gains de marge un catalyseur évident. Salesforce avait pour habitude d’acquérir des entreprises à vingt fois leur chiffre d’affaires ; aujourd’hui, les mêmes cibles d’acquisition sont fixées à vingt fois leur flux de trésorerie disponible. Il s’agit d’une position de négociation fondamentalement plus favorable.
Le ratio cours/bénéfice n’est qu’un point de départ. Les valorisations historiques ne permettent pas de déterminer si une action est bon marché. Ce qui compte, ce sont les flux de trésorerie futurs. Quiconque ne tient pas compte de la normalité des bénéfices sous-jacents (qu’elle soit structurelle ou temporaire, ou de la pérennité des marges) passe à côté de l’élément le plus important de l’analyse. « Bon marché » n’est pas une définition, c’est un questionnement. La solidité des bilans de nombreuses sociétés de logiciels, avec une trésorerie nette positive et un faible endettement, rend leurs faibles valorisations d’autant plus frappantes.
Le repli a certes créé des opportunités, mais pas pour tous et sous certaines conditions. Ceux qui déploient l’IA pour gagner en efficacité, accompagner leurs clients dans l’intégration des nouvelles technologies et prendre en compte les intérêts des actionnaires quant à la distribution des flux de trésorerie ont un narratif à raconter. Et c’est précisément ce que le marché attend. Les autres attendent le prochain phénomène, qui risque de ne jamais arriver. Le moment est venu d’agir, même si la tâche s’annonce ardue.
Han Dieperink est directeur de la stratégie d’investissement chez Auréus Vermogensbeheer. Il a auparavant été directeur des investissements chez Rabobank et Schretlen & Co.