Le passage du logiciel 1.0 au logiciel 2.0 marque un changement fondamental dans la création et le déploiement des logiciels: on passe du code écrit par l’homme à l’automatisation pilotée par l’IA. Avec la chute massive des coûts et la forte augmentation des capacités, les logiciels d’entreprise traditionnels sont confrontés à des perturbations provoquées par des concurrents exploitant l’apprentissage machine et les réseaux neuronaux. Clare Pleydell-Bouverie, CFA (analyste financière agréée), et Storm Uru, membres de l’équipe en charge de l’innovation mondiale au sein de Liontrust, analysent cette transformation, se demandant non pas si les entreprises natives de l’IA vont concourir à la refonte du secteur, mais à quelle vitesse elles seront prépondérantes.
Depuis l’avènement de l’ère des ordinateurs centraux dans les années 1950 jusqu’aux deux transitions les plus récentes concernant les plateformes informatiques – mobile et cloud – le logiciel 1.0 est resté au cœur de la pile technologique, contribuant à la création de l’un des plus grands marchés au monde, dominé par des entreprises telles que Microsoft, Apple et Alphabet. Historiquement, le coût de la puissance de calcul et le nombre limité de développeurs de logiciels constituaient les principaux obstacles à l’accroissement de la numérisation. Cependant, l’apparition du logiciel 2.0 a radicalement redéfini les possibilités offertes par les logiciels, réduisant les coûts d’élaboration d’applications intelligentes hautement personnalisées et, par conséquent, ouvrant la voie à un marché appelé à décupler sa croissance au cours des deux prochaines décennies.
Le passage du «logiciel 1.0» au «logiciel 2.0» représente un changement de paradigme dans la manière dont le logiciel est développé et déployé, passant de la programmation structurée traditionnelle à l’apprentissage machine et aux réseaux neuronaux. Les conséquences disruptives sont difficiles à mettre en exergue: l’ensemble de la pile informatique est réinventé pour se concentrer sur le développement de l’IA plutôt que sur les logiciels classiques, ce qui a des répercussions notables pour les entreprises de logiciels, de matériel informatique et de traitement de données.
Le logiciel 1.0 est notre instrument d’interaction quotidien, que ce soit via Microsoft Word ou Excel, le portail CRM de Salesforce ou le système de gestion des ressources humaines de Workday. Ici, les humains écrivent du code explicite – des milliers et des milliers de lignes – pour indiquer à l’ordinateur comment agir dans chaque situation donnée (on parle aussi d’«algorithme déterministe»). L’unité de calcul sous-jacente du logiciel 1.0 est le CPU (processeur, vendu principalement par Intel et AMD) ; le système d’exploitation le plus répandu est, bien sûr, Microsoft.
Au cours de la décennie écoulée, la transformation de chaque entreprise en éditeur de logiciels et la popularisation des modèles économiques de SaaS («Software as a Service», logiciel en tant que service) ont représenté des investissements remarquables. Les clients étaient enclavés dans ces écosystèmes, les revenus étaient homogènes, et la concurrence peinait à percer les barrières du logiciel 1.0. La situation est en train de changer. Les éditeurs de logiciels d’entreprise traditionnels sont pour la première fois défiés par une cohorte d’entreprises basées sur le logiciel 2.0 dès le départ.
Le logiciel 2.0, un concept introduit par Andrej Karpathy en 2017, repose sur l’apprentissage machine, avec un modèle d’IA intégré au logiciel.
Ce type de logiciel est capable de décider lui-même de la meilleure marche à suivre : de grands ensembles de données définissent le comportement souhaité et les architectures de réseaux neuronaux fournissent l’ossature du code logiciel, les pondérations des modèles étant déterminées par le processus d’apprentissage machine. La programmation est effectuée par le biais d’instructions de haut niveau ou d’exemples, et le système traduit automatiquement ces instructions en code exécutable ou en comportements de modèles. L’unité de calcul sous-jacente est le GPU (processeurs graphiques, vendus principalement par Nvidia, nécessaires à l’accélération des calculs et permettant le traitement en temps réel de tâches complexes auparavant impossibles à réaliser), et le système d’exploitation sous-jacent est également celui de Nvidia.
En quoi est-ce important?
Les concurrents du logiciel 2.0 proposent des produits supérieurs à un prix bien inférieur à celui des opérateurs historiques du logiciel 1.0. Cela intervient à un moment où les DSI et les dirigeants d’entreprise examinent attentivement leurs budgets informatiques afin d’investir dans l’IA et d’améliorer la productivité de leurs entreprises. Le logiciel 2.0 est fondé sur le calcul accéléré, une innovation architecturale lancée par Nvidia, basée sur les GPU, 100 fois plus rapide et 98 % moins chère que le calcul traditionnel basé sur les architectures CPU. Il est impossible de recourir à l’IA sur un calcul traditionnel. Par conséquent, ces concurrents du logiciel 2.0 proposent des prix nettement inférieurs à ceux des fournisseurs de logiciels existants.
La meilleure façon de contextualiser cet écart de prix est de considérer le coût du logiciel 2.0 comme le reflet du coût d’inférence (c’est-à-dire le déploiement de l’IA). Le coût d’inférence a diminué d’environ 95 % en 2024, grâce aux progrès des modèles d’OpenAI, et nous constatons déjà des réductions de coûts tangibles en 2025, grâce aux innovations de DeepSeek. La poursuite de la chute du coût d’inférence entraîne un plongeon notable du coût de développement des applications logicielles d’IA. Ces dernières semaines, les perturbations potentielles de l’infrastructure d’IA et de la couche matérielle, liées à la rentabilité accrue des modèles d’IA, ont fait couler beaucoup d’encre. Mais nous pensons que le bouleversement le plus éloquent concerne ce qui repose sur ces modèles : les obstacles au lancement de logiciels disparaissent à un rythme galopant.
Quel est le degré d’amélioration du logiciel 2.0 par rapport au logiciel 1.0?
Considérable. Alors que les coûts du logiciel 2.0 s’effondrent parallèlement aux coûts d’inférence, leurs capacités s’améliorent parallèlement à celles du raisonnement des modèles. Au premier semestre 2024, l’IA était capable d’automatiser environ 20 % des tâches d’un ingénieur logiciel (mesurées par SWE-bench, l’indice de référence pour les tâches effectuées en moyenne par un ingénieur logiciel). Fin 2024, ce chiffre est passé à 50 % avec le lancement du modèle de raisonnement o1 d’OpenAI. Avec le modèle o3 récemment lancé par OpenAI, ce chiffre monte à 73 %. Cela signifie que les agents logiciels ont de bien meilleures capacités : les agents d’IA peuvent désormais accomplir environ les trois quarts de nos tâches, un chiffre qui devrait atteindre environ 90 % d’ici la fin de l’année.
Alors que le logiciel 2.0 continue de remodeler le secteur, le paysage concurrentiel des logiciels d’entreprise évolue à un rythme sans précédent. La capacité à exploiter les logiciels basés sur l’IA devient rapidement un facteur de différenciation entre les entreprises aptes à s’adapter et celles qui restent à la traîne. Si les opportunités sont immenses, les risques le sont tout autant : les investisseurs doivent évaluer avec soin les entreprises qui sont bien placées pour tirer profit de ce tournant et celles qui pourraient avoir des difficultés à suivre cette évolution. Dans ce contexte, décider ce qu’il ne faut pas conserver peut être aussi important que ce qu’il faut conserver.
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