L’ère du Software as a Service (SaaS) a profondément bouleversé la manière dont les logiciels sont utilisés à travers le monde. Alors que le cloud computing a ouvert la voie à cette révolution à la fin des années 1990, c’est désormais l’intelligence artificielle (IA) qui en devient le principal vecteur d’innovation. En intégrant des solutions d’IA dans leurs outils, les éditeurs de logiciels voient naître de nouvelles opportunités pour transformer les SaaS. Examinons de plus près cette évolution.
1. Un nouvel impératif pour les éditeurs de logiciels
Pour les éditeurs de logiciels, l’adoption de l’IA n’est plus une simple question de différenciation marketing. Elle est devenue vitale. Depuis la pandémie de COVID-19, le marché du SaaS reste en croissance constante, mais les entreprises cherchent à rationaliser le nombre d’applications utilisées – en moyenne, 269 par entreprise, souvent sous-exploitées. Dans ce contexte, l’IA représente un atout de taille pour maximiser la valeur ajoutée des logiciels et enrichir leurs fonctionnalités.
Aujourd’hui, même sans expertise technique avancée, il est possible pour un éditeur de logiciels de tirer parti de modèles d’IA préentraînés. Des plateformes comme Hugging Face, avec ses 500 000 modèles d’intelligence artificielle et 250 000 ensembles de données, permettent d’exploiter ces technologies à grande échelle.
2. Structurer et enrichir les données grâce à l’IA
L’une des forces de l’IA réside dans sa capacité à organiser, trier et enrichir les données. Ce qui nécessitait auparavant l’intervention de data scientists est désormais accessible à un plus grand nombre. Que ce soit lors de la collecte ou sur des données historiques, l’IA permet d’exploiter immédiatement les informations, par exemple en facilitant la recherche intelligente.
Algolia, une plateforme française spécialisée dans la recherche alimentée par l’IA, a ouvert la voie à cette transformation. La technique du Retrieval-Augmented Generation (RAG), en optimisant les résultats des modèles de langage avec des ressources externes spécifiques, illustre bien ce potentiel.
Cependant, un obstacle persiste : l’exploitation des données peut se heurter à des régulations strictes. La création de données synthétiques, c’est-à-dire artificielles mais calquées sur les données d’origine, pourrait résoudre ce problème en ouvrant de nouvelles perspectives.
3. Prédiction et réduction de l’incertitude en temps réel
L’IA excelle dans la modélisation prédictive, en analysant de grandes quantités de données historiques pour produire des scénarios ajustables en temps réel. Cela permet non seulement de prévoir des tendances, mais aussi d’agir de manière proactive pour minimiser les risques. Par exemple, la LegalTech française Predictice utilise des algorithmes pour estimer les chances de succès d’un procès, guidant ainsi les avocats dans l’élaboration de leurs stratégies.
Dans d’autres secteurs, comme le marketing ou la maintenance prédictive, l’IA aide à optimiser les processus en analysant les données issues de capteurs connectés, réduisant ainsi les coûts et améliorant l’efficacité.
4. Révolutionner l’interface homme-machine
L’utilisation des chatbots alimentés par l’IA pour interagir avec les données ou générer des tableaux de bord sur demande redéfinit la manière dont les utilisateurs accèdent aux informations. Cette tendance, combinée à la montée en puissance du low code, permet aux développeurs de se concentrer davantage sur l’assemblage de blocs technologiques que sur l’apprentissage de langages de programmation complexes. Des outils comme GitHub Copilot assistent désormais les développeurs, qu’ils soient novices ou confirmés.
5. L’hyperpersonnalisation, nouvelle ère du marketing
Les moteurs de recommandation, déjà bien ancrés dans les secteurs de l’e-commerce ou du streaming, entrent dans une nouvelle phase grâce à l’IA. Il n’est plus question de cibler des groupes d’utilisateurs aux comportements similaires, mais bien de personnaliser l’expérience à l’échelle de l’individu. Avec l’IA générative, les SaaS peuvent envisager des campagnes marketing entièrement adaptées aux préférences personnelles des consommateurs.
Cette personnalisation extrême pourrait aussi révolutionner d’autres secteurs, tels que l’éducation ou la santé, où les contenus et traitements pourraient être générés sur mesure pour chaque utilisateur.
6. Automatisation : du Micro SaaS aux agents intelligents
L’un des aspects les plus prometteurs de l’IA réside dans sa capacité à automatiser des tâches répétitives, augmentant ainsi la productivité. Dans le domaine juridique, par exemple, des solutions comme celles du Groupe Septeo automatisent la rédaction de documents, tandis que des chatbots comme Tortus.ai assistent les médecins lors des consultations en résumant les dossiers patients.
La tendance du micro-SaaS, qui se concentre sur des solutions logicielles légères pour répondre à des besoins très spécifiques, est en plein essor. Cette évolution, couplée à l’utilisation d’agents d’IA pour organiser des workflows complexes, ouvre la voie à de nouvelles possibilités d’innovation du SaaS.
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