Quand un logiciel s'écrit tout seul : l'illusion de l'ERP fait maison

Il y a quelques jours, Bas van der Veldt, CEO du géant néerlandais du logiciel AFAS, a partagé une anecdote personnelle fascinante qui illustre parfaitement la crise existentielle que traverse actuellement le secteur technologique.
En un week-end, sans écrire une seule ligne de code, il a créé une application de « gestion des vitamines » entièrement fonctionnelle pour son foyer.
Il a utilisé une technique appelée « vibecoding », consistant simplement à dialoguer avec une interface d'IA qui gérait la base de données, le backend et l'interface utilisateur. Il a ensuite vu un collègue développer un outil automatisé de vérification des licences partenaires en quelques heures seulement, en utilisant la même méthode.

Ce cycle de développement rapide l'a amené à poser une question profondément gênante pour quelqu'un qui dirige une grande entreprise de logiciels.

Si n'importe qui peut programmer ses propres applications aujourd'hui, pourquoi les éditeurs de logiciels traditionnels existent-ils encore ? Pourquoi les entreprises ne conçoivent-elles pas simplement leurs propres systèmes ERP personnalisés et cessent-elles de payer des abonnements exorbitants ?

Cette question agite actuellement les conseils d'administration de la Silicon Valley et du secteur technologique mondial.
Avec le développement fulgurant d'agents d'IA autonomes capables de générer des architectures logicielles complètes, les barrières à l'entrée pour le développement d'applications sont tombées à zéro.
La réaction du marché a été immédiate et brutale, alimentée par la conviction que chaque entreprise développera bientôt ses propres outils internes et abandonnera les fournisseurs traditionnels.

Cependant, ce discours repose sur une incompréhension fondamentale de la nature des logiciels d'entreprise. La capacité à générer du code est confondue avec la capacité à concevoir un système d'information conforme, évolutif et sécurisé.

Le sophisme du jeu vidéo

Pour comprendre le fossé entre la génération de code et la construction d'un système, prenons l'exemple de l'industrie du jeu vidéo. Aujourd'hui, l'IA générative peut créer sans effort un superbe modèle 3D d'un personnage ou écrire un script basique pour les mouvements des ennemis. Un adolescent ayant accès à ces outils peut générer des éléments visuels impressionnants en un après-midi.

Créer un chef-d'œuvre exige un niveau d'ingénierie totalement différent. Un jeu multijoueur coopératif complexe requiert une conception de niveaux élaborée, des mécaniques de combat parfaitement équilibrées, une architecture réseau robuste pour gérer la latence et une structure narrative captivante. Les modèles 3D générés ne sont que la couche visuelle d'un moteur physique et logique sous-jacent colossal.

Les logiciels d'entreprise fonctionnent selon le même principe. Un système ERP comme Infor LN ou SAP n'est pas simplement un ensemble de scripts Python et de tables de base de données encapsulés dans une interface utilisateur. Ces plateformes sont de véritables référentiels de connaissances commerciales internationales. Elles intègrent des décennies de logique relative à la conformité de la chaîne d'approvisionnement, aux réglementations fiscales locales de dizaines de pays, aux principes comptables rigoureux et aux protocoles de sécurité stricts.

Créer un formulaire web pour mettre à jour une base de données clients est un jeu d'enfant. En revanche, concevoir un système qui calcule automatiquement l'amortissement correct d'un actif selon la législation fiscale nationale, tout en actualisant l'évaluation des stocks et en déclenchant un processus d'approvisionnement conforme, représente un tout autre défi. Le code est la partie la plus simple de l'équation (à tous les développeurs qui lisent ceci : ne me tuez pas !). La véritable difficulté réside dans la compréhension du réseau complexe de règles qui régissent le monde des affaires.

Le coût de la responsabilisation

Lorsqu'une entreprise achète une licence de logiciel d'entreprise, elle acquiert bien plus que le code source sous-jacent : la responsabilité.

Dans sa réflexion, le CEO d'AFAS a souligné que si son application de vitamines, développée en interne, fonctionne parfaitement, il lui est impossible d'en examiner le fonctionnement interne pour corriger un éventuel dysfonctionnement structurel de l'IA. Pour une application grand public, un bug n'est qu'un désagrément mineur. Pour une multinationale, une seule donnée erronée peut paralyser les chaînes d'approvisionnement et déclencher de sérieux audits de conformité.

Van der Veldt a souligné que la véritable raison d'être d'une entreprise de logiciels réside dans sa capacité à prendre des risques considérables pour son produit. Une expertise pointue, tant au niveau du contenu que de la technologie, est indispensable pour garantir qu'un système réponde aux exigences rigoureuses de fiabilité des audits financiers et de la gouvernance d'entreprise.

Ce sentiment est largement partagé par les dirigeants pragmatiques du secteur technologique. Sateesh Seetharamiah, CEO d'EdgeVerve, a récemment évoqué le pouvoir de transformation de l'IA en entreprise. Il a reconnu les gains de productivité considérables, mais a fermement affirmé qu'en fin de compte, la responsabilité humaine reste indispensable.

Ce manque de confiance intrinsèque n'est pas seulement un problème d'utilisateurs. Comme je l'ai analysé dans mon récent ouvrage, « L'exode de l'IA : pourquoi les constructeurs se méfient de l'infrastructure », même les ingénieurs et les chercheurs qui développent ces modèles fondamentaux alertent de plus en plus sur les dangers liés au déploiement de systèmes autonomes sans supervision humaine rigoureuse. Si les constructeurs eux-mêmes n'ont pas confiance dans l'infrastructure, on ne peut pas s'attendre à ce que les dirigeants d'entreprise y fondent leurs opérations mondiales.

Il s'agit du rempart impénétrable qui protège les systèmes d'information complexes. Une application personnalisée générée par l'IA est une boîte noire. Si une entreprise développe son propre moteur financier interne basé sur l'IA et que ce moteur calcule incorrectement ses impôts, entraînant des amendes considérables, l'entreprise supporte seule l'intégralité du fardeau juridique et financier. Collaborer avec un fournisseur reconnu permet de transférer une part importante de ce risque. Les entreprises acquièrent des progiciels de gestion intégrée (PGI) car elles ont besoin d'une entité juridiquement responsable qui garantisse le logiciel.

Diriger la main-d'œuvre numérique

La banalisation du code engendre également une transformation radicale dans le monde du conseil. Pendant des années, une grande partie du conseil en ERP consistait en des tâches hautement techniques et répétitives. Les consultants passaient d'innombrables heures à cartographier les champs de données, à écrire des scripts personnalisés pour les intégrations et à configurer les autorisations des utilisateurs.

À mesure que les agents d'IA prennent en charge ces tâches d'exécution de bas niveau, le rôle du consultant doit évoluer. L'accent est alors entièrement mis sur l'architecture système, l'optimisation des processus et la gestion des risques.

On passe d'une question de configuration système à une question de justification de cette configuration. Lorsqu'un agent d'IA suggère de modifier un itinéraire de chaîne d'approvisionnement mondiale pour réduire les coûts, le consultant humain doit évaluer cette suggestion au regard des risques géopolitiques, de la fiabilité des fournisseurs et de la stratégie d'entreprise à long terme. La valeur de l'expertise humaine évolue alors de la rapidité d'exécution à la profondeur du jugement.

Cette réalité est partagée par les dirigeants qui conçoivent le matériel à la base de cette révolution. Réagissant directement à la récente panique boursière autour des valeurs SaaS, de Nvidia CEO Jensen Huang, , a fermement écarté l'idée d'un remplacement immédiat de l'humain. Aux côtés d'autres figures emblématiques du secteur technologique, il a précisé que l'objectif de ces modèles avancés est une productivité sans précédent, permettant aux employés de devenir de véritables chefs d'équipe au sein de leurs propres équipes numériques. Si les algorithmes offrent une puissance d'exécution considérable, la définition des objectifs, le respect des normes et les choix stratégiques demeurent des responsabilités profondément humaines. L'idée que l'IA va simplement supprimer les travailleurs humains ignore totalement les besoins concrets des opérations en entreprise.

De plus, l'inertie humaine demeure la force dominante dans le monde de l'entreprise. Si la technologie progresse de façon exponentielle, les organisations, elles, s'adaptent à un rythme extrêmement lent. La migration d'une entreprise vers un nouveau modèle opérationnel exige de composer avec les jeux politiques internes, de former à nouveau des milliers d'employés et de surmonter une résistance naturelle au changement. Un agent d'IA peut rédiger un script de migration logicielle parfait en quelques secondes, mais il ne saurait convaincre un chef de service sceptique d'abandonner un tableur qu'il utilise depuis vingt ans.

L'avenir du modèle SaaS

Les craintes entourant le modèle SaaS sont en partie justifiées, mais le calendrier et les résultats sont souvent mal interprétés. Le modèle traditionnel de facturation à l'usage est soumis à une forte pression. Les fournisseurs prennent conscience qu'à mesure que l'IA automatise davantage de tâches, le nombre d'utilisateurs ayant besoin de se connecter quotidiennement au système diminuera.

Cette prise de conscience entraîne un virage vers des modèles de tarification axés sur les résultats. Les géants du logiciel commencent à explorer des moyens de facturer la valeur ajoutée du système, comme le nombre de factures traitées automatiquement ou l'optimisation réussie d'un réseau logistique.

Les éditeurs de logiciels qui survivront à cette transition seront ceux qui auront compris que leur code n'est plus leur principal atout. Leurs véritables atouts résident dans leur connaissance approfondie des réglementations sectorielles, leurs architectures de sécurité robustes et leur volonté d'assumer la responsabilité envers leurs clients.

L'idée que chaque entreprise deviendra du jour au lendemain son propre éditeur de logiciels ignore les réalités fondamentales des risques et de la conformité. Le marché connaîtra sans aucun doute une disparition des applications superficielles qui se contentent d'une interface attrayante masquant des fonctionnalités d'IA basiques.
Cependant, les systèmes fondamentaux qui régissent l'économie mondiale resteront fermement entre les mains des organisations capables d'en garantir la fiabilité à grande échelle. L'avenir appartient à ceux qui comprennent que si le code est devenu bon marché, la confiance, elle, demeure extrêmement précieuse.

Écrit par Andrea Guaccio 

24 février 2026