Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, affirme que c’est « la chose la plus illogique au monde » de croire que l’IA va tuer le SaaS, et affirme que les marchés « se sont trompés » en faisant chuter les actions SaaS. Pourquoi « illogique » ? Car, comme le souligne l’analyste Benedict Evans, le fait que tout le monde puisse désormais facilement exécuter du code ne résout en fait aucun problème SaaS, car créer du code et des outils est la partie la plus facile : « Le plus difficile est de savoir en premier lieu que vous avez besoin d’un outil pour cela, puis de savoir ce que l’outil doit faire.
Si cela est vrai, alors ce que Shopify fait avec Sidekick est potentiellement révolutionnaire en adoptant et en étendant le modèle SaaS traditionnel.
En décembre, Shopify a introduit la génération d’applications personnalisées via Sidekick. Un commerçant (client Shopify) décrit un outil et Sidekick écrit le code, en utilisant les composants de l’interface de Shopify et en se connectant à son API d’administration. C’est une option intéressante et très populaire. Shopify affirme que les commerçants ont créé près de 4 000 applications personnalisées au cours des trois premières semaines suivant la sortie.
Cela n’est pas surprenant : Shopify offre la personnalisation que les clients attendent depuis longtemps du SaaS d’entreprise tout en garantissant qu’ils bénéficient toujours du confort d’un support continu et de la stabilité de la plate-forme.
Je soupçonne que nous verrons davantage de SaaS d’entreprise comme celui-ci, malgré les prédictions idiotes selon lesquelles l’IA tuerait le SaaS. Un code moins cher donne aux clients un moyen de corriger les éléments qu’ils n’aiment pas dans une application sans remplacer tout ce qu’ils aiment. Pour un fournisseur disposé à s’adapter à cela, l’IA pourrait rendre son produit considérablement plus utile et, par conséquent, beaucoup plus « collant ».
La fonctionnalité qui n’est jamais livrée
Jeremy Morrell de Cloudflare en parle dans un excellent essai sur les logiciels extensibles. « Au cours de la dernière année, vos utilisateurs ont soudainement acquis la capacité de faire exister du code », écrit-il, permettant ainsi « des marchés uniques ». Son argument est que les logiciels devraient permettre aux clients de mettre cette capacité à profit, en construisant des ajouts autour d’un noyau établi.
Morrell a ici un intérêt commercial, qu’il révèle : il travaille chez Cloudflare et pense que son infrastructure est bien adaptée à l’exécution de ces ajouts. Il n’a pas tort. Mais c’est l’opportunité générale d’allier personnalisation et stabilité qui compte le plus.
Il existe de très (très) bonnes raisons pour lesquelles les fournisseurs n’autorisent pas la personnalisation de leurs produits principaux. Les éditeurs de logiciels d’entreprise limitent la personnalisation approfondie pour éviter les coûts de maintenance élevés, les risques de sécurité et les mises à jour système interrompues. Oh, et pour éviter que leurs produits ne deviennent des bloatwares alambiqués. Peu importe à quel point vous souhaitez la fonctionnalité X, cette fonctionnalité ne serait probablement pas pertinente pour presque tout le monde, donc l’ajouter compliquerait le produit pour la majorité. Personne ne veut ça.
Les clients paient depuis longtemps des consultants pour personnaliser leurs logiciels ou engagent des développeurs pour le faire eux-mêmes (tout en prenant soin de ne pas violer les licences de leurs fournisseurs). Morrell cite Salesforce, qui a passé des années à laisser les entreprises intégrer leur propre logique dans sa plateforme. En d’autres termes, l’IA n’a pas inventé l’extensibilité. Non, l’IA le rend incroyablement bon marché. Il existe ici une opportunité significative pour les clients qui peuvent décrire le changement dont ils ont besoin mais qui n’ont jamais réussi à le mettre en œuvre. Certains économiseront de l’argent sur les logiciels ou les personnalisations qu’ils ont achetés précédemment, tandis que d’autres obtiendront enfin des logiciels que personne ne pourrait leur vendre de manière rentable.
Suivre l’argent
Ce changement, bien que bienvenu pour les entreprises, ne sera pas confortable pour les développeurs vendant un outil de reporting étroit ou une petite amélioration du flux de travail. Leurs clients peuvent décider qu’une extension générée par LLM est suffisante. Une personnalisation basée sur l’IA ne doit pas nécessairement correspondre à toutes les fonctionnalités du produit commercial. Il lui suffit de faire le travail pour lequel le client a payé.
La plate-forme située sous cette extension a un calcul différent. Chaque outil utile construit à partir de ses données et de ses API donne au client une autre raison de rester. L’IA peut rendre une fonctionnalité individuelle moins intéressante à vendre tout en rendant le produit qui l’héberge plus précieux à posséder. (Encore une autre raison de faire des éloges stupides pour les entreprises SaaS.)
En fin de compte, cela devrait profiter à toute personne connaissant l’entreprise et pouvant développer plus efficacement cette entreprise. Benedict Evans souligne ce point dans son bulletin d’information, affirmant qu’un codage moins coûteux ne résout pas le problème de découvrir ce qu’un logiciel devrait faire ou de persuader une organisation de l’utiliser. Une idée utile qui s’étend à plusieurs départements nécessite toujours l’accord de ces départements. Même un excellent code ne peut pas approuver une nouvelle façon de gérer les comptes créditeurs.
Evans décrit également comment les outils improvisés finissent par devenir suffisamment importants pour nécessiter une appropriation et un soutien formels. Quiconque parie que les entreprises se feront un plaisir de maintenir tout ce qu’elles peuvent générer devrait passer du temps avec la personne qui a hérité de la dernière feuille de calcul départementale. Les gens de la Silicon Valley ayant peu de connaissances sur les entreprises du monde réel pourraient penser que les entreprises vont désormais coder tous leurs logiciels, mais ce n’est pas le cas. Ce n’est pas ainsi que les logiciels fonctionnent, car ce n’est pas ainsi que les gens travaillent.
Cela va dans les deux sens pour les éditeurs de logiciels établis. Les clients peuvent continuer à avoir besoin de leur expertise tout en étant moins disposés à accepter les limites d’un produit. Un fournisseur qui facilite la personnalisation peut bénéficier de cette impatience, tandis que celui qui la bloque a donné au client une nouvelle raison d’étudier des alternatives. Les décisions difficiles surviendront lorsque la personnalisation interférera avec ce que le vendeur vend déjà.
J’ai écrit en 2022 sur la relation complexe de Microsoft avec l’open source et sur la manière dont l’engagement général d’une entreprise en faveur de l’ouverture peut entrer en conflit avec les objectifs de revenus d’une division. La même tension s’applique ici. Un PDG peut être enthousiaste à l’idée de laisser ses clients construire n’importe quoi. Le responsable de la vente du package de reporting premium est peut-être moins enthousiaste. La résolution de ce désaccord déterminera ce que les clients pourront réellement construire, quelle que soit la capacité de l’IA.
Être à l’aise
Les clients ont leurs propres calculs à faire. Une candidature adaptée au fonctionnement de votre entreprise peut être formidable, mais il peut aussi être difficile de la quitter.
Il y a des limites à ce que les applications générées par Shopify peuvent faire aujourd’hui. Ce sont des outils d’administration, pas des extensions de vitrine ou de paiement. Shopify demande également aux commerçants de les tester avant l’installation, car ils peuvent modifier les données relatives aux clients. Une application générée peut être erronée, et son exécution dans un produit familier ne dispense pas le commerçant de vérifier son travail.
Shopify permet aux commerçants d’inspecter et de modifier le code généré et de restaurer une version antérieure. C’est utile, mais le code écrit pour l’API d’administration de Shopify dépend toujours de Shopify. Avoir la source ne vous donne pas une autre entreprise prête à la gérer sans changement.
L’IA pourrait éventuellement faciliter également le déplacement de ces extensions. Mais recréer un écran est une chose ; reproduire le comportement sur lequel il s’appuie dans l’ensemble d’une entreprise est une entreprise considérablement plus vaste. Cela inclut les hypothèses concernant les enregistrements et les transactions que le code personnalisé prend pour acquis lorsqu’il s’exécute sur la plate-forme d’origine.
Rien de tout cela ne fait de la personnalisation une mauvaise affaire. Les clients peuvent mieux contrôler leur travail quotidien tout en devenant, ironiquement, plus dépendants d’un fournisseur. Pour les fournisseurs SaaS, c’est une bonne raison commerciale de laisser les clients terminer les éléments que leurs développeurs ne parviendront jamais à construire, même si cela leur coûte une vente complémentaire (et potentiellement des problèmes de support, en fonction de la façon dont ils sont architecturés pour l’extensibilité). Le client effectue un travail qui rend le produit sous-jacent plus précieux.
En bref, l’IA a le potentiel de rendre le SaaS considérablement plus précieux, et non de l’éteindre.
