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Salesforce et Oracle chutent alors que le vibe coding et la tarification aux résultats rebattent les cartes du SaaS - Récapitulatif hebdomadaire des podcasts SaaS/logiciels - Semaine du 19 juillet 2026
Veille podcast SaaS et logiciels pour la semaine du 12 au 19 juillet 2026. Opérateurs et investisseurs se sont penchés sur une réévaluation d'environ 1 400 milliards de dollars de la valorisation du secteur logiciel, le basculement d'une tarification par siège vers une tarification aux résultats et à l'usage, la menace du « vibe coding » — ces entreprises qui construisent leurs propres outils —, des modèles d'IA bon marché et banalisés, et la question de savoir si les dépenses d'investissement des centres de données IA seront rentables, avec des avis nommément ciblés sur Salesforce, Oracle, Microsoft, CrowdStrike, Palo Alto Networks et d'autres.
Récapitulatif hebdomadaire des podcasts SaaS/logiciels
Semaine du 19 juillet 2026 : Salesforce et Oracle chutent alors que le vibe coding et la tarification aux résultats rebattent les cartes du SaaS
La version en une phrase : Cette semaine, la question « le logiciel est-il mort ? » a cessé d'être une abstraction effrayante pour devenir un ensemble de chiffres concrets, de citations réelles, et de gagnants et de perdants nommément désignés. Presque toutes les conversations sérieuses sur le logiciel dans les podcasts sont revenues sur les mêmes idées : une perte d'environ 1 400 milliards de dollars de valeur boursière du secteur logiciel depuis fin 2025, un basculement rapide de la facturation « par connexion » vers une facturation aux résultats, une vague d'entreprises qui construisent leur propre logiciel plutôt que de l'acheter (le « vibe coding »), et une inquiétude grandissante quant au fait que la construction, à hauteur de mille milliards de dollars, des centres de données IA pourrait ne jamais être rentable. L'ambiance n'était pas « le logiciel est fini ». Elle se rapprochait davantage de ce qu'a formulé un investisseur chevronné : le logiciel « n'est pas mort. Il est juste devenu plus difficile. »
Ci-dessous : les thèmes vers lesquels tout le monde revenait sans cesse, les débats où des gens intelligents étaient en désaccord frontal, et un tour d'horizon entreprise par entreprise de qui a été porté aux nues et qui a été descendu en flammes.
1. Thèmes dominants
Thème 1, La « SaaSpocalypse » et la grande réinitialisation des multiples
Le sujet le plus bruyant, et de loin, a été l'effondrement des valorisations des actions logicielles et la question de savoir s'il s'agit d'une réévaluation juste ou d'une surréaction. Le cadrage le plus clair est venu d'Ahmad AlZaini, fondateur de Foodics, l'entreprise de logiciels pour restaurants valorisée 13 milliards de dollars, sur with Loulou(16 juillet). Il a relié cette vague de ventes à un déclencheur précis : « Au moment où Anthropic a lancé ce modèle [en février], le repli sur le marché américain a été d'environ 300 milliards de dollars... dans le logiciel, dans le SaaS. » En cumulant depuis octobre 2025, dit-il, « la capitalisation boursière perdue s'élève à environ 1 400 milliards de dollars... Figma a perdu 70, 80 % de sa valeur, Salesforce, 30, 40 %. » Son diagnostic sur le pourquoi : « avant, les investisseurs se disaient que la croissance du SaaS serait liée à la croissance [des sièges] », plus on embauche de personnes, plus on achète de sièges logiciels, et « ils découvrent que ce n'est plus vrai. Parce que les entreprises n'embauchent pas forcément plus de monde. »
Mais, et c'est la nuance importante, il a insisté sur le fait que le socle économique est sain : « le logiciel n'est en réalité pas en train de mourir. L'IA ne tue pas le logiciel. En fait, cette année, le chiffre d'affaires total des entreprises de logiciels est de 1 500 milliards de dollars... une croissance de 15 % par rapport à l'an dernier. » Les actions ont chuté ; la demande, non.
Ce point, « c'est le taux de croissance, pas la mort du logiciel », a trouvé un écho sur The Official SaaStr Podcast(15 juillet), où Rory O'Driscoll de Scale Venture Partners a donné son titre à l'épisode : « Software Isn't Dead. It's Gotten Harder. » (« Le logiciel n'est pas mort. Il est juste devenu plus difficile. ») Son message aux fondateurs : « l'effondrement des multiples SaaS s'est produit à cause de l'effondrement du taux de croissance du SaaS... l'entreprise moyenne croissait autrefois à 30 % et maintenant, c'est quoi ? C'est sous les 10 %... Donc elles ne meurent pas pour rien. Wall Street ne se comporte pas juste comme une garce, Wall Street s'en prend à elles parce qu'elles ne croissent plus. »
Sur le terrain, la chute est brutale. Sur Money School Elite(16 juillet), un gestionnaire de fortune pour familles fortunées a déclaré que les actions SaaS étaient « en baisse de 50 % », les portefeuilles de crédit privé « en baisse de 25 à 50 % », et que ses clients posaient la question évidente : « est-ce exagéré ? »
Thème 2, De « payer pour les connexions » à payer pour les résultats
Si les sièges sont morts comme modèle de tarification, qu'est-ce qui les remplace ? Presque tout le monde converge vers la même réponse : l'usage et les résultats. AlZaini, à nouveau : « En 2030, les gens commenceront à vendre des résultats, des aboutissements et de l'usage... ils ne paieront plus par siège. » Au lieu de se connecter à un portail pour changer le prix d'un menu, « on parlera simplement à son agent. »
La version la plus concrète est venue de Bret Taylor, président d'OpenAI et PDG de la start-up d'agents IA Sierra, ancien co-PDG de Salesforce, sur Squawk on the Street(16 juillet). Son argumentaire pour un nouveau modèle de tarification : « Avec un agent Sierra, vous ne payez pas pour des jetons. Vous payez pour des résultats commerciaux livrés. Vous payez pour ce rendez-vous qui a été pris. » Il a été direct sur ce que cela signifie pour le logiciel traditionnel : « Je pense que cela devrait instiller de la peur chez beaucoup d'entreprises de logiciels. Si elles sont habituées au modèle par abonnement, si l'on commence à payer pour des résultats, cela pourrait être une conversation plus longue. » Le nouveau produit « Horizon » de Sierra, dit-il, poursuit des « objectifs à long horizon » — un client du secteur de la santé a « 100 000 recommandations médicales... qui restent non traitées chaque année », et un agent Sierra va « appeler le spécialiste au téléphone pour faire programmer ce rendez-vous » sur plusieurs jours ou semaines afin de récupérer ce revenu perdu.
L'expert en tarification Dan Balcauski, sur Navigating the Customer Experience(14 juillet), a avancé un chiffre saisissant illustrant l'ampleur de ce bouleversement : parmi toutes les entreprises de logiciels d'application ayant déployé des fonctionnalités IA, « 100 % d'entre elles ont révisé leur tarification et leur packaging en l'espace de 18 mois. » Son conseil pratique consiste en une nouvelle phase d'« accès anticipé » entre la bêta et la disponibilité générale, où une entreprise « annonce ses limites... met un prix sur ces fonctionnalités, mais ne va pas faire appliquer ces limites ni les mesurer », une façon d'accrocher les clients avant que le compteur ne démarre, afin que « le directeur financier ne fasse pas une crise cardiaque » lorsque la facture des jetons arrive. Une discussion connexe sur AI to ROI(16 juillet) a détaillé le chemin de migration : les entreprises de services natives de l'IA « commencent par une tarification basée sur le travail humain parce que c'est ce que les acheteurs comprennent », puis passent à une tarification aux résultats « à mesure que leurs capacités d'IA mûrissent. »
Thème 3, Le « vibe coding » : construire son propre logiciel plutôt que l'acheter
Une menace concurrentielle véritablement nouvelle n'a cessé de resurgir : des entreprises utilisant l'IA pour construire en interne ce qu'elles achetaient auparavant à des éditeurs de logiciels. The Accounting Podcast(17 juillet) a présenté les exemples les plus frappants : Starbucks « veut éliminer ou réduire drastiquement ses dépenses logicielles, qui atteignent désormais 400 millions de dollars par an. » Un cabinet comptable classé parmi les 100 premiers avait besoin d'un outil de reporting financier qui, auprès d'un éditeur, « aurait coûté environ 200 000 dollars par an » ; « à la place, son équipe a utilisé l'IA, Word et Excel, et ils l'ont construit eux-mêmes. » Un autre PDG s'est vu proposer un devis de 300 000 dollars par an pour un logiciel d'audit et a « construit une application qui a coûté moins de 30 000 dollars grâce au vibe coding » (Claude combiné à Retool). Les animateurs ont honnêtement signalé le piège : « il est la seule personne à savoir comment ça marche », un risque de point unique de défaillance sur lequel les éditeurs parient pour limiter les dégâts. Xero, de son côté, embrasse la tendance et dit à ses utilisateurs : « nous ne visons plus les développeurs traditionnels. Nous visons... les comptables... pour qu'ils fassent du vibe coding sur leur propre code. »
Le monde du capital-risque observe la même vague côté offre. Avishai Abrahami, fondateur de Wix, sur 20VC(13 juillet), a admis avec une franchise rafraîchissante qu'il s'agit en partie d'une force qui réduit le marché (« peut-être 20 %... le TAM qui était de 100 % est maintenant de 80 % »), mais a soutenu que la plupart des petites entreprises ne le feront pas elles-mêmes : « votre activité dans la vie, c'est de faire des pizzas. » La couverture de Wix, c'est Base44, la start-up de vibe coding qu'elle a rachetée — une célèbre entreprise à une seule personne — pour « environ 80 millions de dollars », qui génère aujourd'hui « probablement le double du revenu pour lequel elle a été achetée. »
Thème 4, La couche des modèles se banalise, et cela pourrait être bon pour le logiciel
L'un des grands fils narratifs a été une guerre des prix entre les « modèles » d'IA sous-jacents, et ce que cela signifie pour tout ce qui est construit par-dessus. Sur Big Technology Podcast(17 juillet), les animateurs ont passé en revue l'analyse largement partagée de l'investisseur Gavin Baker sur le nouveau modèle chinois Kimi K3. Son idée centrale : un monde avec « seulement 2 à 3 laboratoires de pointe dominants, avec des marges d'inférence de 90 % » est nettement négatif pour toutes les autres couches. Donc « tout ce qui réduit les marges et accroît la concurrence au niveau de la couche des modèles est bon pour toutes les autres couches de l'IA : électricité, semi-conducteurs, hyperscalers... et oui, même le logiciel. » Kimi K3 est « 40 % moins cher que GPT-5.6, 70 % moins cher que Fable » tout en restant compétitif en qualité, contrairement aux modèles chinois précédents qui rivalisaient uniquement sur le prix.
La lecture pratique pour les investisseurs du logiciel : si l'intelligence brute devient bon marché et interchangeable, la valeur se déplace vers celui qui possède la relation client, les données et le flux de travail. Bret Taylor a défendu exactement cet argument : « L'IA elle-même va se banaliser de plus en plus... Que vous reste-t-il alors ? Vous avez vos relations avec vos clients et vous avez la mémoire de toutes ces interactions. » Satya Nadella, de Microsoft, a forgé une expression pour expliquer pourquoi les acheteurs devraient se méfier de fournir directement leurs données à un fabricant de modèles, le « paradoxe inverse de l'information » : « vous payez essentiellement deux fois pour l'intelligence, une fois avec de l'argent et une autre fois avec... les connaissances propriétaires que vous devez révéler pour rendre cette intelligence utile. »
Thème 5, La construction des centres de données IA : qui paie, et les comptes sont-ils bons ?
Même sur les émissions centrées sur le logiciel, l'éléphant dans la pièce était la construction d'infrastructures à mille milliards de dollars derrière l'IA. Les estimations volaient dans tous les sens : Facts vs Feelings(15 juillet) a cité une hausse des dépenses d'investissement des hyperscalers « de 470 milliards de dollars initialement prévus en 2026 à 740 milliards de dollars », et pour 2027 « de 530 milliards à près de 900 milliards de dollars », un bond de « 1,7 % à 2,5 % du PIB américain. » Squawk Pod(17 juillet) a cité des estimations pour 2026 passant « de 500 milliards à 700 milliards de dollars. »
Le contrepoids baissier est venu de Jim Chanos sur RiskReversal Pod(17 juillet). Son indicateur clé : le rendement du capital investi incrémental (ROIIC) des hyperscalers est passé, pour le groupe, de « 40 % il y a un an et demi à environ 20 % aujourd'hui. Et si les dépenses se poursuivent au même rythme... il évoluera vers 10 %. » Son avertissement le plus pertinent pour les investisseurs du logiciel : « Aucune entreprise dont l'existence dépend de NVIDIA ne devrait se négocier à une valorisation plus élevée que NVIDIA elle-même. Et pourtant, beaucoup, beaucoup d'entreprises le font. » Il a également souligné que l'ensemble de cette construction repose sur des contrats courts finançant des actifs longs : « les gens s'engagent dans des projets d'investissement à long terme sur la base de prix spot à court terme... c'est une chose terrifiante. »
L'angle du risque de contrepartie est apparu sur The Dividend Cafe(17 juillet), citant la dégradation de la note de crédit d'Oracle par S&P : OpenAI « représente à peu près la moitié des 638 milliards de dollars d'obligations de performance restantes. Si OpenAI ne pouvait pas payer Oracle... Oracle se retrouverait avec des baux de centres de données massifs dont elle pourrait ne pas être en mesure de sortir. » L'animateur a ajouté que les hyperscalers « ont déjà dépensé plus de 100 % de leur flux de trésorerie disponible » sur l'IA, ce qui les contraint à émettre de nouvelles dettes ou actions.
Thème 6, La cybersécurité : le seul secteur logiciel où l'IA est un vent porteur incontestable
La cyber est le sous-secteur où l'histoire de l'IA est perçue comme clairement positive pour la demande, compensée par des valorisations très élevées et une frénésie de transactions. Plus de détails sur les noms ci-dessous, mais le fil conducteur (venant de Wall Street Wildlife, 12 juillet) est que l'IA rend les attaques moins coûteuses et plus dangereuses, de sorte que « le monde a besoin d'environ 10 fois plus de cybersécurité qu'aujourd'hui. »
Thème 7, Les logiciels d'infrastructure : des bases de données conçues pour les agents, pas pour les humains
Du côté des plateformes de données, l'argument avancé est que l'utilisateur du logiciel devient un agent IA plutôt qu'une personne. Reynold Xin, cofondateur de Databricks, sur DataFramed(13 juillet), a décrit de nouveaux produits — LTAP (une plateforme unifiant données transactionnelles et analytiques), des requêtes en temps réel sous les 100 millisecondes, et une couche de gouvernance pour les agents — en soutenant qu'« il faut repenser complètement la manière dont les bases de données et les entrepôts de données sont construits » maintenant que ce sont les agents, et non les analystes, qui sont les principaux utilisateurs.
2. Débats clés
Débat 1, Le SaaS est-il mort, ou juste réévalué ? (les baissiers contre le camp « c'est plus difficile, pas mort »)
D'un côté, le marché a voté brutalement, environ 1 400 milliards de dollars de valeur perdue, les actions SaaS en baisse d'environ 50 %. De l'autre, opérateurs et investisseurs soutiennent que la peur a dépassé les fondamentaux. Rory O'Driscoll (SaaStr) : « Le logiciel n'est pas mort. Il est juste devenu plus difficile... c'est délicat, mais ce n'est pas mort. » Cameron Adams, cofondateur de Canva, sur Masters of Scale(14 juillet), a rejeté catégoriquement la « SaaSpocalypse » : « cette idée qu'il existera un seul endroit où le monde entier ira pour effectuer tout son travail, je ne pense pas que ce sera une réalité. Des outils comme Canva, qui se concentrent sur des domaines particuliers... seront capables de créer une expérience bien plus approfondie. » L'argument de valeur pour un logiciel massacré a été formulé concrètement sur Yet Another Value Podcast(14 juillet), autour du consolidateur comptable CBIZ ($CBZ) : l'invité a soutenu que l'action avait chuté car « elle se négociait autrefois à 18x parce qu'on pensait que c'était résistant à la récession », et que désormais « tout le monde... craint que l'automatisation par l'IA ne perturbe le secteur », mais que les acteurs historiques bien capitalisés « à l'ère de la disruption par l'IA... sont bien positionnés pour en bénéficier massivement » en consolidant des rivaux plus faibles (l'action se négocie près de « 9x le flux de trésorerie disponible »). Le point de friction : l'IA plafonne-t-elle durablement le taux de croissance du logiciel, ou les franchises les plus solides vont-elles réaccélérer, faisant des multiples actuels un cadeau.
Débat 2, Tarification par siège contre tarification aux résultats/à l'usage
Presque tout le monde s'accorde à dire que les sièges sont sous pression, mais il existe un vrai désaccord sur la rapidité et la propreté avec lesquelles ce basculement s'opère. Le camp de la tarification aux résultats (Bret Taylor/Sierra, Foodics, AI to ROI) la voit comme inévitable et imminente. Les sceptiques pointent le désordre que cela crée en pratique — le « 100 % de tarifications révisées en 18 mois » de Dan Balcauski est une histoire de chaos, pas de transition harmonieuse, et il avertit que « là où l'on voit beaucoup de changements de tarification exploser, ce n'est pas que les entreprises les changent, mais qu'elles les communiquent mal. » Le point de friction : la tarification aux résultats aligne l'éditeur et le client, mais elle rend aussi le chiffre d'affaires plus difficile à prévoir, un vrai problème pour les multiples de valorisation logicielle des marchés publics, construits sur des revenus récurrents prévisibles.
Débat 3, L'IA bon marché et banalisée aide-t-elle le logiciel ou lui nuit-elle ?
Le cadrage de Gavin Baker (via Big Technology) est que la banalisation des modèles est « une bénédiction pour le logiciel » — des intrants moins chers, plus de marge pour la couche applicative. La réponse baissière, formulée sur Marketing in the Age of AI(13 juillet) : si tout ce que vous êtes, c'est « un prompt astucieux... vous n'avez pas d'entreprise. Vous avez un wrapper », et « le modèle de fondation livre gratuitement votre fonctionnalité. » Le point de friction : l'intelligence bon marché récompense les entreprises de logiciels dotées de véritables barrières à l'entrée (données propriétaires, flux de travail engageants, distribution propre) et anéantit les fines couches d'habillage entre les deux.
Débat 4, La construction des centres de données IA est-elle une bulle ? (le camp baissier de Chanos contre le camp haussier « on ne peut pas arrêter le train »)
La thèse de Chanos sur la dégradation du ROIC (40 % → 20 % → 10 %) s'oppose au point de vue haussier sur TFTC(18 juillet) : « les rouages tournent et on ne peut pas arrêter le train », et les hyperscalers « possèdent l'infrastructure de calcul, donc ils en profitent, que ce soit OpenAI ou Anthropic qui réussisse. » Peter Schiff, sur The Peter Schiff Show(15 juillet), a adopté la ligne la plus dure : le matériel « devient obsolète en 2-3 ans plutôt que de durer 20-30 ans, ce qui en fait réellement une dépense d'exploitation, pas un investissement en capital. » Le point de friction : les dépenses actuelles finiront-elles par générer un rendement acceptable, ou fin 2026/2027 verra-t-il, selon les mots de Chanos, « les gens commencer à faire leurs calculs sur papier... et à se dire, attendez une minute, est-ce que ce prochain millier de milliards de dollars a du sens si l'on ne va gagner que 50 milliards dessus ? On peut gagner ça avec des bons du Trésor. »
Débat 5, Des acteurs historiques comme Salesforce et ServiceNow peuvent-ils réellement monétiser les agents IA ?
Le scénario optimiste est venu directement de l'intérieur de Salesforce sur Everyday AI(14 juillet) : son bot Slack est « la fonctionnalité qui croît le plus vite dans l'histoire de Salesforce », avec « 1,8 million de messages du bot Slack... envoyés au sein des équipes de vente par les employés de Salesforce la semaine dernière uniquement », présenté comme « les 2 % de vos dépenses IA qui débloquent la valeur des 90 % restants. » Le scénario sceptique est venu d'un panel d'analystes en logiciels d'entreprise sur WBSRocks(14 juillet) : l'Agentforce de Salesforce vit dans « un jardin clos » sans « contexte métier complet » (la plupart des entreprises utilisent aussi ServiceNow, des applications maison, etc.), le « packaging » tarifaire « n'a pas encore été bien calibré », et « si les capacités DevOps d'agentforce mûrissent, ce positionnement exclusif à Salesforce devient presque un point unique de défaillance. » Le point de friction : les acteurs historiques possèdent les données et le client, mais les challengers natifs de l'IA (Sierra, Legora) ne sont pas alourdis par des modèles tarifaires hérités et se déplacent plus vite.
Débat 6, Construire soi-même contre acheter (le vibe coding)
Traité plus haut : le risque pour les éditeurs (Starbucks réduisant une facture logicielle de 400 M$ ; des entreprises remplaçant des outils à 200-300 K$ par des outils à moins de 30 K$) contre la réplique « les éditeurs de logiciels ne perdent pas encore le sommeil », selon laquelle les outils construits en interne créent un risque d'homme-clé unique et manquent de support. Le point de friction : un code « documenté par l'IA » et de meilleurs outils finiront-ils par neutraliser le problème de maintenabilité qui protège aujourd'hui les acteurs historiques.
Débat 7, Où la valeur s'accumule-t-elle, dans les modèles, l'infrastructure ou les applications ? (le point de vue de Coatue sur le talent et le capital)
Sur How I Invest with David Weisburd(13 juillet), un investisseur de Coatue a soutenu que l'avantage durable réside dans les laboratoires de pointe qui ont « du talent et du capital », notant qu'OpenAI et Anthropic combinés auraient « plus de 80 milliards » de revenus rumeurs, « en ajoutant 10 milliards de dollars par mois », et que, dans cette ère, « le talent... compte bien davantage que dans un monde SaaS où toutes les entreprises SaaS avaient le même goût de poulet (c'est-à-dire, se ressemblaient toutes). » Cela constitue un défi direct à la thèse selon laquelle « la valeur va vers la couche applicative. »
3. Noms précis, qui a été porté aux nues et qui a été descendu en flammes
Logiciels et infrastructures cotés
Salesforce (CRM), Titre mitigé à baissier, engagement produit haussier. Cité comme l'une des principales victimes de la réinitialisation (Foodics : « Salesforce, en baisse de 30, 40 % »). Point de données haussier : l'usage interne explosif du bot Slack (1,8 M de messages/semaine). Baissier/sceptique : les limites du jardin clos d'Agentforce et une tarification peu claire (WBSRocks).
Oracle (ORCL), Penchant baissier sur le risque de crédit. La dégradation de S&P et l'exposition à la contrepartie OpenAI (environ la moitié des 638 milliards de dollars d'obligations) figuraient sur The Dividend Cafe. Chanos : Oracle « a les pires de ces indicateurs ROIIC. » Sur The a16z Show(15 juillet), a été noté comme un gagnant de parts de marché dans le cloud, avec « Azure perdant beaucoup de parts au profit d'Oracle, de CoreWeave et de Google. »
Microsoft (MSFT), Sévèrement critiqué sur l'exécution. Sur le show a16z, l'invité a été cinglant : « Azure perd beaucoup de parts de marché... son effort interne sur les puces est de loin le pire de tous les hyperscalers. GitHub Copilot échoue. Microsoft Copilot est toujours nul... ils ont la meilleure relation B2B avec tant d'entreprises... mais ils finissent par ne pas avoir le produit réel à leur vendre. » Le relancement de l'application de bureau de GitHub Copilot a été traité de manière plus neutre sur MacBreak Weekly(15 juillet).
CrowdStrike (CRWD), Thèse haussière, mais valorisation à « saignement de nez ». Sur Wall Street Wildlife : un ARR de « 5,5 milliards de dollars... en hausse de 24 % sur un an », un flux de trésorerie disponible record de « 469 millions de dollars avec une marge de flux de trésorerie disponible de 34 % », une « capitalisation boursière de 174 milliards de dollars », négocié à « 33 fois la valeur d'entreprise sur le chiffre d'affaires. » L'argument haussier : l'IA rend les cyberattaques bien plus dangereuses, stimulant la demande ; le modèle de crédit flexible « Falcon Flex » dynamise fortement l'expansion chez les clients existants ; et la gestion par le PDG George Kurtz de la panne de 2024 a bâti une confiance durable. L'argument baissier : « un prix qui prévoit la perfection... je ne sais pas à quel point je dormirais bien en achetant aux valorisations actuelles. »
Palo Alto Networks (PANW), Haussier mais « Frankenstein », et moins cher que CRWD pour une bonne raison. L'ARR sécurité de nouvelle génération est « supérieur à 8 milliards de dollars », une capitalisation de « 228 milliards de dollars », « 21 fois le chiffre d'affaires historique » — cher, mais « objectivement moins cher que CrowdStrike. » La croissance affichée est de « 31 %... le chiffre réel est plus proche de 14, 15 % » car une grande partie provient de revenus acquis : l'entreprise a racheté CyberArk pour « 25 milliards de dollars » (sécurité des identités) ainsi que l'acteur de l'observabilité Chronosphere. Le reproche : une « plateformisation » à la « Frankenstein » de produits assemblés, comparée à la conception à agent unique de CrowdStrike.
Databricks (privée, mais un indicateur avancé), Fortement haussier. Coatue : le PDG Ali Ghodsi a surfé plusieurs vagues technologiques, et « le taux de croissance de Databricks dépasse désormais 80 % » contre « le double chiffre moyen » de Snowflake. De nouveaux produits pour l'ère des agents (LTAP, lakehouse en temps réel) via DataFramed. A atteint une valorisation privée de « 188 milliards de dollars » (Practical News, 18 juillet). S'oriente aussi vers la cybersécurité (rachat de Panther) selon Resilient Cyber(16 juillet).
Snowflake (SNOW), Baissier relatif. La lecture de Coatue était peu flatteuse : sa croissance plus lente « reflète un talent et des décisions stratégiques inférieurs » comparé à Databricks.
NVIDIA (NVDA), L'ancrage de valorisation. Chanos : rien de ce qui dépend de NVIDIA ne devrait se négocier au-dessus de NVIDIA elle-même. Le show a16z a désigné la véritable menace comme les puces sur mesure, Google « fabriquant des millions de TPU », Amazon « des millions de Trainium », avec la suggestion provocatrice que les TPU de Google pourraient valoir davantage vendus sur le marché ouvert que conservés en interne.
Micron (MU), Prudence baissière de la part de Chanos, qui a noté qu'une entreprise « qui avait des marges brutes négatives il y a trois ans » se voit désormais attribuer une capitalisation boursière énorme sur la base de contrats de mémoire à long terme (LTA) construits sur les prix spot actuels.
IBM, Un avertissement. Sa « pire journée de l'histoire pour cette action » (selon Squawk on the Street) est survenue après avoir réorienté ses dépenses d'investissement vers des serveurs, du stockage et de la mémoire à approvisionnement contraint, en anticipation de hausses de prix.
Wix (WIX), Défendu par le fondateur, sanctionné par le marché. Abrahami a affirmé que l'action « se négocie en fonction des nouvelles d'autres entreprises » — « principalement en fonction de ce que disent OpenAI, Anthropic ou Google » —, a admis que le rachat de Base44 avait été mal chronométré, mais a défendu l'acquisition d'environ 80 M$ de Base44 (désormais environ 160 M$ de revenus) ainsi que les rachats d'actions en général. Génère « environ 400 millions de dollars par an de flux de trésorerie disponible », en investissant « 200 et quelques millions de dollars dans Base44. »
CBIZ (CBZ), Position longue de valeur contrariante (Yet Another Value) : se négocie près de 9x le flux de trésorerie disponible, bien positionné pour consolider de petits cabinets comptables menacés par l'IA ; le débat portait sur le fait de relancer sa « roue » de fusions-acquisitions ou de continuer à racheter des actions. Réserve soulevée : un levier de 3,5x face à un risque IA « existentiel », et un conseil d'administration vieillissant.
Canva (privée), Autoportrait haussier. Compte désormais « un quart de milliard de personnes... chaque mois », visant 1 milliard ; a construit « le premier modèle de conception fondamental au monde » ; rejette la SaaSpocalypse. Également mentionné (par Foodics) comme participant à cette bascule narrative de la valeur.
Perturbateurs privés natifs de l'IA (les noms à surveiller)
Sierra (Bret Taylor), agents IA basés sur les résultats ; nouveau produit à long horizon « Horizon » ; vise explicitement à remplacer la tarification logicielle par abonnement.
Legora, IA pour le droit, sur All-In(13 juillet). Croissance : « 50 % de trimestre en trimestre pendant sept trimestres consécutifs », et vient de devenir l'une des entreprises d'entreprise les plus rapides à passer « de 1 à 150 [millions] », dépassant Sierra. L'opportunité : le droit représente « mille milliards de dollars chaque année en services juridiques... mais les dépenses logicielles sont d'environ 40 milliards. Ce qui signifie qu'il y a 4 % de logiciel, 96 % de service. » Kirkland Ellis à elle seule « génère environ 10 milliards de dollars par an », avec des associés facturant jusqu'à « 4 000 dollars de l'heure. » Legora s'appuie sur des « avocats déployés en avant » (à la manière des ingénieurs déployés en avant de Palantir). Les acteurs historiques LexisNexis et Westlaw ont été décrits comme « écrasés » par l'incertitude liée à l'IA. Le concurrent Harvey a été cité à ses côtés.
Cursor / Anysphere, l'histoire financière la plus remarquable, via Marketing in the Age of AI : « a franchi environ 2 milliards de dollars de revenus annualisés avec une petite équipe », valorisation « dans une fourchette de 50 à 60 milliards de dollars... parmi les entreprises avec le revenu par employé le plus élevé de l'histoire de la tech. » Sur a16z, cité comme ayant (avec Claude Code) largement dépassé GitHub Copilot.
Lovable, « environ 500 millions de dollars d'ARR, plus de 8 millions d'utilisateurs, et une valorisation d'environ 6,6 milliards de dollars », avec « plus de 100 000 nouveaux projets... chaque jour. » (Son PDG était également invité sur All-In cette semaine.)
Base44, l'entreprise à une seule personne que Wix a rachetée pour environ 80 M$, générant désormais environ 160 M$ de revenus.
FieldGuide, audit/comptabilité natif de l'IA (AI to ROI) : utilisé par « près de la moitié, 50 % des 100 premiers cabinets comptables américains », dont KPMG ; Goldman Sachs « a mené une série C de 75 millions de dollars à une valorisation de 700 millions de dollars. » Le concurrent Luminance a été entraîné sur « 150 millions de documents juridiques. »
OpenAI et Anthropic, les laboratoires de pointe au centre de tout. Scénario haussier (Coatue) : environ 80 Md$ de revenus combinés, en hausse d'environ 10 Md$ par mois, des barrières durables en talent et capital. Scénario baissier (Big Technology, Motley Fool Hidden Gems, Tom Bilyeu's Impact Theory) : l'activité de modèles à 90 % de marge est en train d'être banalisée par Kimi K3, Grok et Meta ; OpenAI aurait « brûlé 20,9 milliards de dollars en 2025. » La réponse d'Anthropic a été de se réorienter vers les produits, ses revenus ayant « été multipliés par 10 » au cours de l'année écoulée, et Claude Code a été cité à plusieurs reprises comme un produit véritablement excellent. Sur le calendrier de l'introduction en bourse, le PDG de PowerLaw, sur Brew Markets(17 juillet), a déclaré qu'une introduction en bourse d'OpenAI est désormais « certainement en 27... pas en 26. »
Stripe, Ramp, AlphaSense (levées privées comme signaux), Marketing in the Age of AI a repéré la piste de l'argent : Ramp a levé « 750 millions de dollars pour une valorisation de 44 milliards de dollars » (gestion des dépenses/coûts liés à l'IA), AlphaSense « 350 millions de dollars pour une valorisation de 7,5 milliards de dollars » avec « 650 millions de dollars d'ARR » (intelligence de marché IA). Brew Markets a évoqué l'offre rapportée de Stripe (avec Advent) pour retirer PayPal de la bourse « pour un peu plus de 50 milliards de dollars », et a noté que Stripe et Databricks « fonctionnent désormais comme des entreprises cotées » sans besoin d'introduction en bourse.