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Le super logiciel : le salut de l’IA générative et la fin des solutions SaaS spécialistes ?

Mathieu Jolly

Auteur

Cet article est issu d'une étude d'anticipation de l'évolution du paysage de l'interface digitale dans le contexte de la banalisation de l'Intelligence Artificielle (IA) générative. L'étude est propulsée par le framework des cartes de Wardley qui offre un cadre conceptuel de simplification des problèmes économiques complexes. Par l'intégration des règles du jeu capitaliste occidental et grâce à l'heuristique du dispositif des cartes de Wardley, il est possible d'anticiper le futur du marché.

La carte suivante est une approximation de la réalité qui rassemble plusieurs informations traitées dans trois articles différents. La carte décrit le système qui produit valeur fonctionnelle pour les parties prenantes finales, c'est-à-dire l'utilisateur d'interface adaptée et la personne responsable de l'accessibilité des outils numériques.

Dans cet article, nous allons explorer comment l'essor des interfaces adaptées et le rôle croissant de l'intelligence artificielle générative redéfinissent les écosystèmes numériques. Ce contexte met en lumière l'évolution des pratiques de construction des outils qui façonnent les interactions entre utilisateurs et technologies.

Carte de Wardley du marché des interfaces digitales dans le contexte du développement de l'IA générative afin d'anticiper l'évolution de ce marché en 2025
Carte de Wardley du marché des interfaces digitales dans le contexte du développement de l'IA générative afin d'anticiper l'évolution de ce marché en 2025

Super logiciel

Les interfaces présentes actuellement sont déjà adaptées, mais contingentées à un certain panel d'usages dont la déviation est très limitée. Autrement dit, les logiciels actuels sont des solutions adaptées, mais suivant la pratique de « l'enveloppe fixe pour des usages déterminés ». La zone en jaune sur la carte de Wardley de cette étude met en avant cette enveloppe fixe pour des usages fixes dans la partie droite du pipeline « interface adaptée ». Cette notion d'enveloppe déterminée entre en contradiction avec les promesses des interfaces adaptatives. Cette zone d'ombre est celle d'une nouvelle manière de faire, celle des super logiciels.

Une nouvelle pratique d'interface adaptée coévolue avec les capacités de génération des IA. L'industrie de l'intelligence artificielle suit une direction différente. Cette nouvelle pratique consiste à faire évoluer l'enveloppe en fonction de l'évolution du contenu ou des usages. Cette pratique est nouvelle et entièrement liée à la capacité de l'entreprise à développer son modèle d'IA. Dans la figure suivante, à l'extrémité droite du pipeline interface adaptée se trouve la pratique : enveloppe évolutive d'usages évolutifs.

Le paradigme le plus ancien, celui de l'enveloppe fixe et des usages déterminés, bénéficie de son hégémonie, mais pourrait sérieusement être remis en question par l'effet d'écosystème des solutions IA natives qui peuvent facilement faire de la rétention d'utilisateurs en déployant un maximum de solutions. Prenons les exemples de Meta et WeChat qui jouent, certes sur des enveloppes déterministes, le jeu de l'écosystème interne.

Meta mène une stratégie d'acquisition pour faire croître son écosystème d’application interne. Meta a d'abord racheté WhatsApp, Instagram, puis avec l'émergence de Twitter a développé Threads et pour terminer Facebook Marketplace, l'équivalent de Leboncoin en situation de monopole dans certains pays.

De manière encore plus évidente, WeChat use d'une stratégie d'écosystème en intégrant le paiement. Quatre millions de commerçants utilisent WeChat Pay dans le monde. WeChat intègre aussi des fonctionnalités de billetterie et de commande de repas. Mais le jeu d'écosystème le plus important pour WeChat est donné par la fonctionnalité miniprogramme qui permet à tous les développeurs d'intégrer un service tiers dans WeChat sans avoir à sortir de l'application.

Ces cultures d'écosystème d’usage commerçant sont exactement la trajectoire que pourraient prendre les IA génératives pour tous les systèmes de fonctionnalités numériques, par exemple, les outils pour la comptabilité, la communication. La figure suivante montre l’émergence de la pratique “écosystèmes d’usages” fondés sur l’IA qui se trouva à gauche du pipeline “automatiser les tâches”.

Le secteur des interfaces de développement (IDE), comme VS Code, Visual Studio ou Sublime Text, est le premier secteur qui est affecté par cette transformation des pratiques. Des acteurs comme ChatGPT, Claude, Lovable, Bolt, sont des solutions AI First qui menacent les acteurs classiques de l'édition de code. Le caractère communautaire et non lucratif de la plupart des IDE du marché fait de ce secteur une très bonne porte d’entrée pour ces acteurs AI First qui ne menacent pas le chiffre d'affaires d'autres organisations. À la fin de l'histoire, cette nouvelle génération d'IDE, AI first, aura mis un prix sur des outils initialement gratuits. Ceci est une illustration de la compétition sous-jacente qui aura lieu entre le marché du SaaS et les majors de l'IA qui joueront le jeu d'intégrer les fonctions des outils bien compris dans leur écosystème.

Dans cette remise en question des pratiques, les modèles open source d'IA bousculent les codes. Ces derniers permettent à l'industrie du logiciel SaaS d'apprendre pour rattraper son retard sur les majors de l'industrie (Mistral, Meta, Google, Deepseek, Alibaba, OpenAI). Intégrer ces modèles open source, c'est opérer un « Culture switch » (Article suivant).

Ressources

Perfection Game - Évaluation

Je donne à cet article une note de 8/10. Voici ce que j'apprécie particulièrement :

  • Une structure claire avec une introduction contextuelle et des exemples concrets (Meta, WeChat)
  • Une analyse approfondie de l'évolution des interfaces adaptées et leur relation avec l'IA générative
  • Des références solides et variées pour appuyer l'argumentation
  • Une utilisation pertinente des cartes de Wardley pour illustrer les concepts

Pour atteindre 10/10, voici mes suggestions d'amélioration :

  • Ajouter une section "Implications pour les entreprises" qui détaillerait les impacts concrets pour les organisations qui développent des solutions SaaS
  • Développer davantage la partie sur les modèles open-source d'IA et leurs implications spécifiques pour le marché du SaaS
  • Inclure un paragraphe de conclusion qui synthétise les points clés et propose une vision prospective