L'intelligence artificielle transforme profondément l'industrie du logiciel. Mais contrairement à ce que laissent parfois entendre les marchés publics - où la pression sur les valorisations SaaS côtoie des niveaux records pour les pure players de l'IA - cette transformation ne remet pas en cause l'ensemble du secteur. Elle accentue les écarts entre les acteurs.
C'est la conviction centrale de Main Capital Partners, et elle rejoint la nôtre chez Altaroc : la vraie question pour un investisseur n'est pas de savoir si l'IA va transformer le logiciel. C'est d'identifier quelles entreprises disposent des actifs stratégiques pour transformer cette rupture en avantage concurrentiel durable.
Les logiciels les plus exposés : quand l'IA abaisse les barrières à l'entrée
Tous les éditeurs ne font pas face au même niveau de risque. Pour Main Capital, les plus vulnérables sont clairement identifiés : les « point solutions », ces logiciels répondant à un cas d'usage limité, peu intégrés dans les processus de leurs clients, et relativement faciles à remplacer.
L'IA réduit mécaniquement les barrières à l'entrée sur ces marchés. De nouveaux acteurs peuvent aujourd'hui développer et lancer des solutions comparables beaucoup plus rapidement et à moindre coût. La différenciation s'effondre, la pression sur les prix s'intensifie.
C'est d'ailleurs une des raisons pour lesquelles Main Capital s'est historiquement peu exposé à ce type d'actifs. Leur filtre d'investissement élimine très tôt les solutions trop légères, avant même la due diligence.
Pourquoi les logiciels mission critical disposent d'un avantage stratégique
À l'inverse, les logiciels dits « mission critical » apparaissent structurellement bien positionnés - et peuvent même voir leur avantage se renforcer à l'ère de l'IA.
La définition de Main Capital est précise : un logiciel est critique lorsque l'organisation qui l'utilise ne peut tout simplement plus fonctionner sans lui. Pas question d'une interruption d'une journée ou d'une semaine, l'arrêt est immédiatement paralysant. Ces solutions constituent aussi très souvent la source unique de vérité pour les données.
Or c'est précisément ce dont l'IA a besoin pour créer de la valeur. Pour automatiser des processus et produire des résultats pertinents, les modèles d'IA doivent s'appuyer sur des couches de données fiables. Les éditeurs qui contrôlent ces données stratégiques ne sont donc pas menacés par l'IA : ils en deviennent des partenaires naturels.
Parmi les exemples concrets du portefeuille de Main Capital : SDB Groep, éditeur de logiciels de santé critique pour les établissements de soins néerlandais, ou Mach, dont les systèmes de comptabilité sont intégrés dans les processus du gouvernement allemand.
Un point important, souvent mal compris : la distinction pertinente n'est pas celle entre logiciels verticaux et horizontaux. Dans les logiciels horizontaux, on trouve aussi des systèmes d'enregistrement critiques et des données propriétaires. Et dans les logiciels verticaux, certaines solutions ponctuelles peuvent être facilement remplacées. Le critère déterminant est la profondeur de l'intégration, la criticité réelle de la solution, et la qualité des données qu'elle détient.
La monétisation de l'IA : plus rapide qu'on ne le croit
L'un des enseignements les plus concrets de notre échange avec Main Capital concerne la monétisation et la rapidité à laquelle elle peut se matérialiser.
Ajouter une fonctionnalité d'IA ne suffit pas. Les acteurs les plus performants repensent simultanément leur offre produit, leur stratégie commerciale et leur modèle économique. C'est un travail de fond mais lorsqu'il est bien mené, les résultats sont visibles rapidement.
Dans le portefeuille de Main Capital, un impact direct sur l'ARR peut apparaître en trois à quatre mois après le lancement de fonctionnalités IA bien conçues. Certaines participations ont enregistré des gains de productivité développeur compris entre 20 % et 60 %. WoodWing, éditeur de solutions pour les médias et maisons d'édition, a généré près de 3 millions d'euros de valeur contractuelle en quelques mois grâce à un outil IA destiné aux équipes éditoriales.
Sur les modèles tarifaires, la tendance est claire : le marché évolue progressivement vers des modèles hybrides, combinant une base de licence ou de plateforme avec des composantes liées à l'usage ou aux résultats générés par l'IA. La tarification purement par utilisateur, dominante aujourd'hui, sera progressivement complétée, sans disparaître brutalement, notamment sur les marchés grands comptes où la volatilité des coûts est mal acceptée.
L'IA élargit le marché adressable du logiciel
Une tendance de fond mérite une attention particulière : la convergence croissante entre logiciel et services.
Historiquement, le logiciel était avant tout un outil. Il améliorait la productivité des équipes, mais c'était toujours un humain - ou une équipe de prestataires - qui réalisait le travail. Avec l'IA générative et les agents autonomes, le logiciel commence à exécuter directement certaines tâches.
La conséquence est structurelle : les éditeurs de logiciels peuvent désormais attaquer des modèles économiques historiquement dominés par des entreprises de services. Leurs produits ne captent plus seulement des budgets informatiques, ils peuvent capter une part des budgets opérationnels, voire de masse salariale. C'est un élargissement considérable du marché adressable.
Ce que cela change pour les investisseurs en Private Equity
Pour Main Capital, l'IA rend la spécialisation encore plus importante et plus difficile à imiter. Évaluer correctement le positionnement d'un éditeur de logiciels à l'ère de l'IA suppose de comprendre finement si ses données sont réellement critiques, si elles lui appartiennent vraiment, si son intégration dans les processus clients est suffisamment profonde.
Un investisseur non spécialisé aura du mal à faire cette distinction. Beaucoup d'entreprises affirment être des « systems of record ». La due diligence doit permettre de vérifier si c'est réellement le cas.
L'accompagnement post-investissement est l'autre enjeu. Main Capital s'appuie sur ses 57 participations pour identifier les cas d'usage IA qui fonctionnent et les diffuser dans l'ensemble du portefeuille. L'équipe Performance Excellence - qui réunissait une seule personne il y a six ans - compte aujourd'hui près de vingt spécialistes (produit, IA, go-to-market, finance). Ce type de ressource mutualisée est difficile à construire pour un fonds généraliste qui ne détient qu'un ou deux éditeurs de logiciels parmi de nombreux secteurs différents.
Chez Altaroc, c'est précisément ce type de conviction sectorielle et de capacité d'accompagnement opérationnel que nous cherchons dans nos gérants. L'IA ne transforme pas le Private Equity appliqué au logiciel de manière uniforme, elle récompense la spécialisation et la profondeur d'expertise. C'est le critère central de notre démarche de sélection.
.webp){kind=spacer}
.webp)
