L'IA, le grand "Game Over", de Salesforce à votre banquier, la fin d'un monde ?

Un vent de panique souffle sur les marchés, et il ne s'agit pas d'une simple turbulence passagère. C'est une secousse sismique qui ébranle les fondations de l'économie numérique. Le scénario est devenu tristement familier ces dernières semaines : une annonce d'innovation en intelligence artificielle, et aussitôt, des géants que l'on croyait invincibles dévissent en bourse. Les investisseurs vendent d'abord, et réfléchissent ensuite. Ce fut d'abord le tour des fleurons du logiciel comme Salesforce ou Thomson Reuters, puis des mastodontes de l'assurance tels que Willis Towers Watson et Aon. Aujourd'hui, le spectre de la disruption plane sur l'ensemble du secteur financier.

La vraie question n'est plus de savoir si l'IA va améliorer nos outils, mais si elle ne va pas tout simplement les remplacer. Sommes-nous face à une simple correction boursière ou au début d'un grand basculement dans la manière dont la valeur se crée et se capture ? L'IA a commencé par tester la solidité des modèles existants, et beaucoup se révèlent être des châteaux de cartes.

Le mécanisme implacable, L'IA et la chute du coût marginal.

Pour comprendre ce qui se joue, il faut revenir à un principe économique de base. L'intelligence artificielle fait une chose redoutable : elle réduit drastiquement le coût marginal d'un service et transforme une compétence rare en une simple commodité. Autrement dit, une expertise qui valait de l'or hier, comme la capacité à analyser des milliers de documents juridiques ou à comparer des millions de polices d'assurance, peut demain ne coûter que quelques centimes, le prix d'une requête à une IA.

Le secteur du logiciel ("software") a été le premier laboratoire de cette transformation brutale. Pendant des années, son modèle économique reposait sur une rente confortable : un abonnement mensuel pour accéder à une infrastructure indispensable, avec des marges élevées et des hausses de prix régulières. L'IA arrive avec une promesse redoutable : accomplir la même tâche sans même passer par l'interface traditionnelle du logiciel. De nouveaux agents, comme le fameux Claude Cowork d'Anthropic, ne sont plus de simples "copilotes" qui assistent l'humain ; ils deviennent des substituts capables d'exécuter des tâches complexes de A à Z, notamment dans le monde juridique.

Dès lors, pourquoi payer une licence onéreuse quand un agent peut fournir le même résultat pour un coût marginal proche de zéro ? Le risque n'est plus la simple substitution, mais la négociation. Le client, qui dispose désormais d'une alternative crédible, peut réclamer une baisse de prix. Le fameux "pouvoir de fixation des prix" (pricing power), qui justifiait des valorisations stratosphériques, s'érode à une vitesse stupéfiante.

Après le software, la finance en ligne de mire.

Cette logique s'applique maintenant avec une force décuplée au secteur financier. Pourquoi ? Parce que la finance, dans son essence, repose sur des règles, des calculs et des décisions répétitives sous contrainte. C'est un terrain de jeu idéal pour l'IA. Un outil capable de lire des contrats, d'analyser des relevés et de proposer des stratégies standardisées vient fragiliser toutes les prestations qui ne sont pas suffisamment différenciées.

L'assurance et le courtage, l'intermédiaire court-circuité.

L'assurance a été la première touchée. Le lancement par Insurify d'un agent capable de comparer des millions de contrats en quelques secondes a provoqué un véritable carnage boursier pour les grands courtiers. Le message du marché était limpide : une large partie de la chaîne d'intermédiation peut être entièrement automatisée, comprimant au passage les commissions qui faisaient vivre le secteur.

Analyse, notation et gestion de patrimoine, la fin de l'avantage informationnel ?

Le débat s'est ensuite logiquement étendu aux acteurs de la donnée et de la notation, comme S&P Global, Moody's ou FactSet. Leur valeur reposait sur l'accès à des bases de données propriétaires et à des modèles analytiques complexes. Mais si une IA peut désormais agréger et synthétiser l'information à l'échelle mondiale en quelques instants, la rareté perçue de cette information s'effondre. En gestion de patrimoine, le conseil standardisé pourrait voir sa valeur s'effondrer. En banque d'investissement, l'avantage informationnel se réduit comme peau de chagrin. La production analytique peut être massivement accélérée.

Le grand tri, comment survivre à la "SaaSpocalypse".

Cette crise, que certains nomment déjà la "SaaSpocalypse", est amplifiée par un retournement du cycle du crédit. Pendant des années, l'argent facile a permis de financer des entreprises de logiciels à forte croissance mais sans rentabilité. La hausse brutale des taux d'intérêt entre 2022 et 2023 a mis fin à cet équilibre. Ces entreprises, privées de l'accès aux fonds propres, se sont massivement tournées vers la dette privée pour survivre. Elles se retrouvent aujourd'hui étranglées par des coûts de financement élevés au moment même où l'IA vient disrupter leur modèle économique.

Dans ce nouveau monde, tout le monde n'est pas logé à la même enseigne. Un grand tri est en train de s'opérer.

D'un côté, les perdants. Ce sont les entreprises qui vivent encore de tâches facilement automatisables, qui n'ont pas de données réellement propriétaires ou de réseau de distribution captif. Les maisons établies mais trop standardisées verront leurs marges fondre si elles ne se réinventent pas. Pour elles, l'IA est une concurrence frontale et mortelle.

De l'autre, les gagnants. Ceux-ci ne subiront pas l'IA, ils l'utiliseront. Les mieux armés sont ceux qui combinent trois atouts : des données uniques et propriétaires, une forte crédibilité réglementaire et une intégration profonde dans les processus de leurs clients, créant ainsi un coût de changement élevé. Pour les banques traditionnelles, par exemple, l'IA doit d'abord être un levier interne pour réduire les coûts et accélérer les processus. Mais la valeur de demain ne résidera plus dans le simple calcul. Ce qui se facturera, ce sera la relation client, la profondeur des données historiques, la capacité à expliquer une décision complexe, l'accompagnement, la discipline et la vision de long terme.

L'IA, plus qu'une technologie, un nouveau cycle économique.

Il faut bien le comprendre : la Bourse n'anticipe pas une vérité absolue, mais une trajectoire de marges. Elle teste l'idée, devenue soudainement crédible, que de nombreuses rentabilités confortables n'existaient que parce que la concurrence était lente et inefficace. Les mouvements violents que nous observons ne sont pas une condamnation définitive de ces secteurs, mais une réévaluation brutale de leur valeur future.

Le marché fait déjà la distinction entre l'IA qui construit (les fabricants de puces, les infrastructures, les data centers) et l'IA qui fragilise (les couches applicatives et les services). L'intelligence artificielle a commencé par ébranler le logiciel, elle s'invite désormais dans la finance et bientôt, dans l'immobilier, les services juridiques, et tous les métiers de l'intermédiation et du conseil.

La question n'est donc pas de savoir si les banques ou les assureurs disparaîtront, mais lesquelles sauront intégrer l'IA pour renforcer leur modèle et enrichir leur service. Dans un monde où la technologie accélère tout, l'inertie et le statu quo deviennent les risques stratégiques les plus mortels. Ce n'est pas la fin d'un monde, c'est le début d'un tri beaucoup plus exigeant. À suivre...