Logiciels d'entreprise et IA : ce que font réellement les entreprises
Malgré la récente baisse des valeurs technologiques liée à l’IA, les grandes entreprises n’abandonnent pas leurs logiciels de gestion de base. Des entreprises comme Salesforce, SAP et Workday restent au cœur des infrastructures numériques.
Plutôt que de remplacer ces systèmes, les entreprises profitent de l’occasion pour négocier de meilleurs prix avec les fournisseurs et revoir les contrats dans un contexte d’incertitude technologique.
L’objectif n’est pas de supprimer ces outils, mais de les adapter au futur : l’IA représente une opportunité de repenser les coûts et les modes d’usage.
Parce que remplacer un logiciel est difficile
Les responsables informatiques soulignent que le remplacement complet des logiciels d'entreprise est complexe et souvent peu rentable. Les systèmes tels que les ERP gèrent les réglementations, les langues, les marchés mondiaux et les processus complexes.
Construire des systèmes équivalents avec l’IA à partir de zéro reste extrêmement difficile. De plus, le développement de logiciels internes implique des coûts de maintenance élevés et une utilisation continue de ressources d'ingénierie.
Pour de nombreuses entreprises, il est donc plus judicieux d’investir dans des solutions innovantes et différenciantes plutôt que de reconstruire l’ensemble de l’écosystème technologique.
L’essor du « vibe-coding » et des outils d’IA
Tandis que les principaux systèmes demeurent, d’un autre côté, l’utilisation de ce qu’on appelle le vibe-coding se développe : développement rapide de petites applications personnalisées grâce à l’IA.
Selon Gartner, 96 % des organisations d'ingénierie logicielle proposent des outils d'IA à leurs développeurs, et plus de 70 % utiliseront des outils basés sur des agents d'ici deux ans.
Cette tendance permet aux entreprises de créer des solutions personnalisées sans avoir à acheter des mises à niveau coûteuses auprès des fournisseurs.
Un avenir piloté par des agents intelligents
Certaines entreprises expérimentent déjà cette approche. Chez Ernst & Young, par exemple, ils continuent d'utiliser le logiciel ERP de SAP, mais développent des personnalisations internes à l'aide de l'IA.
Cisco Systems a également créé son propre agent IA pour remplacer le logiciel de présentation, économisant ainsi des millions de dollars par an. L'entreprise vise à remplacer progressivement d'autres outils coûteux par des solutions développées en interne.
Selon les dirigeants, le changement le plus important réside dans la façon dont vous interagissez avec les logiciels : les agents d’IA pourraient devenir l’interface principale, automatisant les processus et réduisant le besoin d’applications traditionnelles.
Le logiciel comme base de données, plus comme centre d'opérations
Le rôle des logiciels d’entreprise est appelé à évoluer. À l’avenir, elle pourrait devenir avant tout une base de données, tandis que les agents IA géreraient les opérations et les interactions.
Selon les leaders technologiques, tous les employés n’auront pas besoin de logiciels complexes comme les CRM traditionnels : des interfaces plus simples, basées sur le chat ou des agents intelligents, suffiront.
PME plus agiles, grandes entreprises plus prudentes
Les petites et moyennes entreprises évoluent plus rapidement : certaines ont déjà développé elles-mêmes un CRM et d’autres systèmes grâce à l’IA.
Amjad Masad, PDG de Replit, souligne cependant que les grandes entreprises ne devraient pas reconstruire des logiciels complexes à partir de zéro. Au lieu de cela, ils devraient se concentrer sur la création de processus, de flux de travail et d’automatisations au-dessus des plates-formes existantes.
Un équilibre entre innovation et stabilité
L’image qui se dessine n’est pas celle d’une révolution immédiate, mais d’une transformation progressive. Les entreprises maintiennent les systèmes existants, mais les enrichissent avec de l'intelligence artificielle et des solutions personnalisées.
L’avenir ne sera pas fait de remplacements radicaux, mais d’intégrations intelligentes : moins de logiciels monolithiques, plus d’agents d’IA capables d’orchestrer les processus et les données de manière flexible et efficace.
