AI eats software vendor for breakfast : l’IA cannibalise t-elle le modèle de l’édition logicielle ?

le 20/02/2026 par Sylvain Fagnent

Tags: Data & AI, Software Engineering, Intelligence Artificielle

1. Introduction

Pour les éditeurs, qu’ils développent des logiciels simples, intermédiaires ou même très complexes, le risque de disruption par de nouveaux entrants s’appuyant sur l’IA générative est bien réel. La barrière technologique liée à la production du code s’abaisse progressivement et de plus en plus vite : l’IA permet aujourd’hui de générer rapidement un code fonctionnel, testable et maintenable. Ce qui nécessitait hier des équipes importantes et des cycles de développement longs peut désormais être réalisé avec une efficacité et une vitesse inédites. La valeur ne réside donc plus uniquement dans la capacité à produire du logiciel « pur et dur ». La production de code devient progressivement une commodité. Soit !

Mais cette analyse est-elle toujours valable pour les éditeurs de logiciels évoluant dans des environnements fortement réglementés ?

Cannibalisation le retour : l’IA générative peut-elle accélérer l’émergence de nouveaux éditeurs ? (illustration réalisée avec ChatGPT)

1.1 Use case : développer un logiciel de paie à l’aide d’une IA générative

Prenons l’exemple d’un nouvel entrant qui souhaiterait développer, à l’aide de l’IA générative, un logiciel de paie en France. Le marché français de la paie est l’un des plus complexes et exigeants du monde. Comme le résumait un ancien client du secteur : « Si tu sais faire la paie en France, les autres pays, c’est ‘piece of cake.’ » Les éditeurs positionnés sur ce segment sont soumis à une réglementation dense, évolutive et contraignante. Ils doivent intégrer sans erreur des règles sociales et fiscales complexes, appliquer des conventions collectives multiples et respecter un calendrier législatif strict (évolutions de cotisations, réformes sociales, obligations déclaratives comme la DSN - Déclaration Sociale Nominative, etc.). La conformité n’est pas une option : elle engage directement la responsabilité des entreprises clientes.

La barrière à l’entrée est telle qu’aucun acteur étranger majeur n’est véritablement parvenu à s’imposer sur ce marché. Le secteur reste dominé par quelques éditeurs historiques, solidement implantés. Le seul nouvel entrant significatif de ces dernières années est PayFit, arrivé en 2016, qui a réussi à se positionner principalement sur le segment des PME grâce à une approche SaaS moderne.

**La question à 1000 euros : qu’est ce qui ferait qu’un nouvel entrant s’appuyant sur l’IA générative pourrait venir perturber le marché des éditeurs dans un cadre réglementaire tel que celui de la paie. **

Le marché français de la paie par sa réglementation est une barrière à l'entrée pour de nouveaux éditeurs (illustration réalisée avec Gemini)

2. La barrière réglementaire protège…mais elle ne rend pas intouchable

L’utilisation de l’IA générative par un nouvel entrant ne supprimera ni les responsabilités légales, ni la nécessité d’une éventuelle certification, ni la crédibilité des acteurs en place ou la gestion du risque client.

Donc non, un nouvel entrant qui s’appuie sur l’IA ne peut pas “cloner” un software de paie complet en 6 mois. Là où l’IA change vraiment la donne, c'est sur le coût et la vitesse de délivrance du logiciel. Historiquement, pour attaquer un éditeur réglementé, il fallait d’une part une équipe experte, du temps et du capital (cf. dernière levée de Payfit en 2022). Il fallait alors plusieurs années pour atteindre une couverture fonctionnelle suffisante (Solution robuste multi-conventions par exemple).

Avec l’IA générative, certains verrous s’abaissent car l’IA accélère fortement l’implémentation des règles en partant (par exemple) directement des textes légaux (i.e. une capacité à absorber la complexité réglementaire). Elle permet d’accélérer la génération de moteurs de calcul, de contrôles et de tests tout comme la génération de la documentation, du paramétrage et des interfaces : le coût pour atteindre un “socle conforme minimal” chute alors fortement.

Note : Payfit a développé son MVP - la paie pour les PME/TPE - en un an environ avec une petite équipe expérimentée dans le domaine de la paie.

l’IA générative accélère fortement la réalisation du logiciel de paie en partant directement des textes légaux (illustration réalisée avec Gemini)

3. Disrupter l’expérience utilisateur et le modèle de déploiement

Un nouvel entrant ne se positionnera pas comme le meilleur de la paie de prime abord mais plutôt comme un éditeur qui offre une paie conforme mais radicalement plus simple, une paie auto-paramétrable, sur la base d’une interaction en langage naturel - à base d'interfaces conversationnelles / assistant virtuel : l’IA permet aussi aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel. Mais surtout son modèle de déploiement cherchera à le faire sans consultant (Professional Services) ni paramétrage lourd. Il s’agit d’un positionnement à l’inverse des éditeurs qui, historiquement, souffrent souvent d’une UX héritée, pensée pour des experts, à base de paramétrages complexes impliquant une certaine dépendance (forte?) aux consultants / intégrateurs (qui justifient au final des coûts élevés). L’IA permet donc aussi d’attaquer la couche de valeur perçue, pas la conformité en tant que telle.

Pour un client déjà équipé d’une solution, le changement de fournisseur devient d’autant plus envisageable que les coûts de paramétrage et d’intégration diminuent. La baisse des coûts de transition réduit les barrières à la mobilité et facilite la remise en concurrence des éditeurs en place. Un nouvel entrant peut ainsi conquérir des parts de marché auprès des clients de ses concurrents. Le coût du changement ne constitue plus un frein rédhibitoire.

Un éditeur en place est donc menacé à plus long terme s’il reste techniquement figé, organisationnellement lent et surtout économiquement dépendant de sa complexité. On peut dire qu’un nouvel entrant qui s’appuie sur l’IA dans son développement logiciel désintermédie une partie de la valeur des acteurs en place. Ce n’est pas une mort brutale, mais plutôt une perte progressive de compétitivité des acteurs historiques.

4. Reste que l’IA aura un impact faible dans la conquête pure des clients

Un nouvel entrant peut clairement prendre l’avantage sur le développement logiciel, l’expérience utilisateur et le déploiement. Toutefois, ces gains ne suffisent pas à garantir le succès commercial : le business model (modèle d’affaires) et l’acquisition de clients restent des leviers critiques sur lesquels la simple maîtrise du code a un impact limité.

Dans le cas du B2B, un nouvel entrant peut séduire les early adopters sans recourir à une force commerciale massive sur le terrain. En revanche, pour des marchés adressant les entreprises — comme celui de la paie — un soutien commercial terrain solide peut devenir indispensable. Point qui reste vrai, même si l’intégration du progiciel est facilitée. La confiance dans un domaine réglementé ne se gagne pas en claquant des doigts.

À l’instar du cadre réglementaire et législatif, la capacité à déployer une stratégie commerciale efficace constitue donc une barrière sérieuse à l’entrée pour tout nouvel éditeur de logiciels B2B d’autant plus que l’on navigue dans un domaine réglementé.

Rappel : pour accélérer l’adoption d’un logiciel par les futurs clients, plusieurs leviers sont possibles :

Un produit simple et explicite : clair dans sa promesse et ses fonctionnalités, afin que l’utilisateur comprenne immédiatement ce qu’il apporte.
Une expérience d’onboarding exceptionnelle : inspirée par des références comme Stripe, avec un logiciel SaaS facile à prendre en main et à configurer
Un produit standardisé mais clair : Packages de fonctionnalités bien définis, pricing transparent, et contrats uniformisés si nécessaire. Cette standardisation limite la personnalisation commerciale mais facilite la maintenance, la compréhension et l’adoption rapide par les clients.
Des partenariats stratégiques : Collaboration avec un acteur tiers ou combinaison fonctionnelle avec un autre produit métier. L’objectif : créer une solution à forte valeur ajoutée finale.
Un support client adapté : Disponible à la demande ou ciblé pour les clients de taille significative (chiffre d’affaires, nombre d’employés, besoins spécifiques).

5. Le véritable angle mort : croire que l’adoption de l’IA générative sera aussi rapide que ses progrès technologiques

“Work smarter, not harder”: Un scénario crédible dès 2026 pourrait voir émerger un nouvel entrant s’appuyant sur une petite équipe d’experts augmentée par l’IA. Cette équipe serait capable de garantir la qualité, la robustesse et la maintenabilité du code, tout en accélérant drastiquement les cycles de développement. Dans cette configuration, le lancement d’un produit en 6 à 12 mois devient envisageable, à condition de cibler un segment précis — par exemple les TPE ou les indépendants (pour commencer ;-)).

Quelle pourrait être alors la réaction par les acteurs du secteur (ou même les prospects) ou les intégrateurs du domaine ? Demandons donc à Monsieur Jean, expert chez “MyBeautifulPayroll” depuis plus de 10 ans.

Monsieur Jean : « Construire un logiciel aussi complexe en si peu de temps, je n’y crois pas. Il nous a fallu dix ans pour atteindre une vraie couverture fonctionnelle et obtenir la reconnaissance du marché. Sans compter l’expertise nécessaire pour interpréter les textes de loi et les implémenter correctement. Entre le vote d’un texte, son intégration dans le logiciel, les tests de non-régression et le déploiement chez nos clients, il nous faut généralement entre six mois et un an. »

Monsieur Jean réfléchit songeur … et de reprendre : “Et là vous me dites qu’en 12 mois à peine,... en partant de rien, cette startups a réussi à implémenter un domaine suffisant pour aller le proposer sur le marché et ce avec seulement une équipe réduite de 5 personnes….j’y crois pas, vous me faites marcher.”

Ce qu’il faut retenir :

L’efficacité des IA est telle qu’elle est déroutante: Aujourd’hui, la capacité des IA génératives à accompagner l’analyse — qu’il s’agisse de documentation, de textes législatifs ou de contextes métier complexes — et à produire un code de qualité sur cette base est possiblement impressionnante. À condition, bien sûr, de savoir les piloter correctement. Leur efficacité est telle qu’elle peut s’avérer déroutante, y compris pour les développeurs expérimentés qui les utilisent au quotidien.
L’IA accélère tout en seulement quelques mois, il y a forcément un loup: Admettre, à toutes les échelles — dans l’entreprise comme dans la société, et y compris parmi les investisseurs de startups — que ce qui semblait impossible hier (par ex. en 2024) peut devenir réalité en quelques mois… eh bien, beaucoup auront spontanément cette réaction : “C’est pas possible, comment peut on aller aussi vite, il y a forcément un loup !”

“C’est pas possible, on ne peut pas aller aussi vite, il y a forcément un loup !” (©DR)

Mais, la transformation technologique par l’IA, ne s’impose pas que par sa performance. Une innovation peut transformer rapidement — et parfois localement — un usage. En revanche, sa diffusion à l’échelle des organisations et de la société prend généralement plus de temps. Certes, les innovations se propagent de plus en plus vite. Mais il ne faut jamais sous-estimer leur temps d’adoption. Celui-ci débute souvent par une phase de suspicion, voire de rejet, surtout lorsque l’innovation bouscule les schémas de pensée établis. De plus, il ne faut pas non plus sous-estimer le rôle de la culture. Comme on le rappelle souvent, “culture eats strategy for breakfast” (Peter Drucker). Une transformation technologique, aussi puissante soit-elle, ne s’impose pas uniquement par sa performance : elle doit aussi s’intégrer dans les pratiques, les habitudes et les représentations collectives.

L’efficacité des IA est telle qu’elle déroute même les développeurs expérimentés (illustration réalisée avec Gemini)

Voilà Monsieur Jean un peu rassuré !

Enfin, rattraper un acteur installé sur la profondeur réglementaire et la robustesse prend toujours plusieurs années. Cela lui laisse du temps à Monsieur Jean, en tant qu’éditeur installé pour faire évoluer son logiciel de paie en le refactorant à l’aide de l’IA générative, le moderniser et le rendre moins économiquement dépendant de sa complexité.

6. Conclusions

6.1 La réglementation n’est plus un bouclier absolu, même si elle demeure un filtre puissant

Le développement logiciel assisté par l’IA générative réduit significativement le coût d’entrée sur ces marchés. Elle accélère en effet la production de code, facilite l’absorption de la complexité réglementaire, génère automatiquement des tests et leurs scénarios, et simplifie la maintenance évolutive. Cependant, l’IA ne remplace ni la crédibilité marché, ni la capacité de conquête commerciale, ni l’historique de conformité qu’un acteur établi a construit au fil des années. Elle ne substitue pas davantage la solidité juridique nécessaire pour opérer dans des environnements régulés. Enfin, elle n’accélère pas, à elle seule, la constitution d’un écosystème de partenaires — nécessaire dans les marchés B2B complexes.

À l’inverse, pour un acteur historique, la menace ne vient pas uniquement de la technologie elle-même, mais aussi de l’expérience utilisateur, du modèle économique et de la complexité de déploiement de sa solution. Les éditeurs historiques ne survivront que s’ils parviennent à intégrer intelligemment l’IA dans leur produit, à l’utiliser pour moderniser et refactorer leur socle technique (souvent alourdi par le poids de l’histoire: empilement d’architectures, technologies vieillissantes, dette technique accumulée, déploiements complexes…) et enfin à capitaliser sur leur crédibilité par la connaissance du domaine et l’historique auprès de leurs clients.

S’il ne fait rien, un acteur historique ne risque pas une mort brutale, mais plutôt une perte progressive de compétitivité et au final des parts de marché.

La réglementation n’est plus un bouclier absolu, même si elle demeure un filtre puissant (illustration réalisée avec Gemini)

6.2 Le recours à l’IA générative abaisse le montant des levées de fonds nécessaires

Un nouvel entrant, à l’image de PayFit dans le secteur de la paie, pourrait aujourd’hui atteindre un spectre fonctionnel large beaucoup plus rapidement que PayFit n’a pu le faire en 2016. Si cet acteur parvient en parallèle à orchestrer une conquête client “aux petits oignons” — avec un onboarding autonome et fluide — le risque pour les acteurs en place devient tangible.

Le recours à l’IA générative réduit le coût et le temps de développement, ce qui abaisse le montant des levées de fonds nécessaires pour atteindre un produit suffisamment complet — un MVP crédible, voire au-delà. L’entrée sur le marché devient donc plus accessible… même si la bataille ne se joue plus uniquement sur la technologie logicielle.

Note : PayFit a levé environ 433 M€ cumulés dont une série E record de ~254 M€ en 2022.

6.3 L’IA permet aussi d’attaquer la couche de valeur perçue

Grâce aux interfaces conversationnelles et aux assistants virtuels, l’IA permet aux utilisateurs finaux de poser des questions en langage naturel directement au sein du logiciel.

Cela rend l’interaction plus fluide et intuitive, limite le recours au support client et réduit, le cas échéant, la dépendance aux Professional Services.

L’IA agit ainsi sur la couche de valeur perçue par l’utilisateur — l’expérience, la rapidité et la facilité d’usage — plutôt que sur la conformité réglementaire du logiciel en elle-même.

6.4 L’IA, une innovation technologique qui perturbe l’ordre établi, mais jusqu’où

Une transformation technologique n’a de portée réelle que si elle s’accompagne d’un modèle économique viable et d’une adoption effective par le marché. L’IA ne s’imposera pas uniquement par sa performance technique: elle devra d’abord s’intégrer aux pratiques existantes (avant de pouvoir les faire évoluer), aux représentations collectives et aux logiques économiques en place (modèle d'affaires).

Toute rupture technologique — et l’IA en est une — suppose un temps d’appropriation que nul ne maîtrise entièrement. Les usages qui s’inscriront dans la durée ne peuvent être anticipés avec certitude: ils émergent souvent de manière inattendue, au croisement des besoins, des contraintes et des détournements d’usage.

Lorsqu’un équilibre établi est perturbé — ce qui constitue précisément le propre d’une innovation — le processus d’adoption et la conduite du changement deviennent complexes. Cette difficulté peut tenir à l’immaturité du marché, à l’absence de besoin perçu à l’instant considéré, ou encore à des résistances culturelles initiales (voire des peurs).

Innover c’est introduire quelque chose de nouveau dans quelque chose d’établi (Le Petit Robert)

6. Expertise en cannibalisme

J’ai une expérience en cannibalisme; souvenez vous il y a 10 ans déjà: les Fintech Cannibalisent la banque de détail ;-).

Ce qu’on a donc appris :

Dans les domaines métier les plus accessibles les banques traditionnelles se sont faites très sérieusement concurrencer par les FinTech (paiement, neobank, mobile, transfert d’argent à l’étranger…). Elles exercent une pression forte sur les marges obligeant les banques en place à se réinventer.
Les banques qui résistent bien ont amélioré leur efficacité et dès lors qu’elles adoptent les mêmes paradigmes de technologies/modernisation (KYC digital, scoring IA, wallets, etc.).
Les banques universelles restent encore dominantes sur les dépôts ou le crédit immobilier, mais elles ont dû monter des partenariats avec les acteurs innovants (Banking-as-a-Service, APIs, co‑branding, rachat …) pour ne pas perdre toute la valeur. Les fintech sont devenus la couche technologique, tandis que les banques apportent licence, bilan, compliance.

Aujourd'hui, on observe de plus en plus : des banques qui rachètent ou copient les fintech, des fintech qui deviennent banques (licences), des collaborations via les API. La relation devient moins “cannibale” et plus “partenariale”. On assiste à une érosion progressive et une recomposition des modèles. Et si cette trajectoire était un signal pour d’autres industries confrontées aujourd’hui à l’IA ?

Livre blanc: banque digitale, les Fintech cannibalisent la banque de détail