La disruption de l’Intelligence Artificielle ne se limite plus à un débat sur le produit, elle devient désormais une problématique de financement. Après plusieurs semaines de correction boursière, le secteur des logiciels commence à ressentir le prochain domino : les dettes aussi se compliquent. Plusieurs entreprises reportent leurs opérations de crédit car elles doivent faire face à un double filtre : des taux encore élevés et, surtout, une lecture beaucoup plus exigeante de la part des banques et des acheteurs de dettes, qui n’investissent plus dans des « narratifs » mais dans la capacité réelle à se défendre face à l’IA.

Le message du marché est clair : si une partie du secteur logiciel devient plus facilement substituable — par automatisation, outils génératifs ou plateformes généralistes — alors le risque ne se limite pas à une croissance plus faible. Il s’agit aussi de mieux rembourser, de refinancer dans des conditions plus tendues et de supporter une prime de risque qui n’existait pas auparavant.

De la chute en bourse au coût accru du crédit

La première phase de cette histoire s’est manifestée sur les marchés : l’indice S&P 500 Software & Services a perdu environ 2 000 milliards de dollars depuis son sommet d’octobre, selon Reuters. Cette correction ne s’explique pas uniquement par la macroéconomie ou la hausse des taux. Elle résulte d’une question difficile que les comités d’investissement abordent désormais : quelle part des revenus du logiciel est protégée lorsque l’IA réduit le coût de fonctions auparavant facturées cher ?

La seconde phase concerne le crédit. La même logique qui faisait baisser les multiples en bourse accroît désormais le coût de l’argent. Si le marché considère que la croissance future d’une entreprise est plus fragile, il exige :

• plus de rendement (plus d’intérêt ou un taux de remise plus élevé à l’émission),
• plus de garanties (clauses plus strictes),
• et une meilleure visibilité sur la trésorerie (moins de confiance et plus de métriques).

Pourquoi le problème se voit d’abord dans les prêts à effet de levier

Tout le crédit ne réagit pas de la même façon. L’attention se concentre particulièrement sur les prêts à effet de levier, où le secteur tech — et surtout les logiciels — occupe une place plus importante. Le marché y est plus sensible à toute menace structurelle car la marge d’erreur y est faible : endettement élevé, notations plus faibles et dépendance à la refinancement.

Reuters indique que l’exposition du secteur tech dans les prêts à effet de levier aux États-Unis avoisine 260 milliards de dollars, contre environ 60 milliards dans le high yield. Cette différence de taille est significative car elle concentre le risque « là où ça fait mal » : dans des instruments où une faible perte de confiance peut rapidement se traduire par des conditions de crédit plus strictes.

Tableau — Où la peur de l’IA affecte-t-elle d’abord la dette ?

UBS : le marché commence à « évaluer » le risque entre 2026 et 2027

Le point clé n’est pas seulement l’effet alarmant de l’IA, mais aussi le fait que des institutions financières commencent à intégrer cette incertitude dans leurs prévisions. UBS met en garde : le risque de perturbation par l’IA pourrait se refléter de façon croissante entre 2026 et début 2027, et dans un scénario de disruption plus rapide, les impayés pourraient grimper à 3-5%, dépassant ainsi les prévisions consensuelles, selon Reuters.

Cela ne signifie pas que le secteur va s’effondrer. Cela indique plutôt que le marché commence à les considérer comme des « entreprises en transition », et non comme des machines à revenus récurrents protégées par définition.

Le vrai déclencheur : « la substituabilité » et le pouvoir de fixation des prix

Dans le domaine du crédit, le risque se mesure notamment par des ratios. Mais l’origine du problème est plus conceptuelle : si le logiciel n’est plus perçu comme unique, sa capacité à fixer un prix diminue. Et si le pouvoir de fixation des prix baisse, les marges se compressent. Si les marges se réduisent, le coût du capital augmente car le marché voit moins de marge de sécurité pour rembourser la dette.

C’est pourquoi le choc se concentre sur les notations plus faibles. Reuters indique qu’environ la moitié de l’exposition du secteur logiciel dans les prêts à effet de levier se situe dans des tranches B- ou inférieures : précisément là où l’investisseur devient allergique à toute menace structurale. Un « B- » avec une échéance proche et une croissance incertaine ne nécessite pas une crise pour se dégrader : il suffit que le marché refuse de refinancer à un coût raisonnable.

Le symptôme : ralentissement des opérations et vidage du « pipeline »

Lorsque le marché commence à perdre confiance, la première chose qui se détériore est le flux d’opérations. Reuters souligne qu’à ce stade, aucune opération de prêt à effet de levier en cours n’était effectuée pour des sociétés du secteur logiciel, en partie parce que les émetteurs et banques attendent que les prix du crédit se stabilisent après la chute depuis fin janvier.

Par ailleurs, les grands ensembles liés aux acquisitions deviennent des tests de stress. Reuters cite l’exemple du financement de l’acquisition de Qualtrics pour 5,3 milliards de dollars comme indicateur d’appétit. Si les acheteurs de dette exigent trop, ce coût est répercuté sur la transaction… ou celle-ci est rallongée.

En Europe, le schéma est similaire : Reuters mentionne que Team.blue aurait reporté des changements de conditions et la prolongation de prêts en raison de la dégradation du marché.

L’effet secondaire : davantage de remises pour maintenir les revenus

La conséquence « commerciale » revient discrètement : si se financer devient plus coûteux, la pression pour maintenir la trésorerie s’intensifie. Dans le logiciel, cela se traduit souvent par des remises, des packs à valeur ajoutée, des « bundles » ou, dans certains cas, un virage vers des modèles hybrides où le logiciel est vendu comme plateforme intégrant l’IA pour éviter que le client pense pouvoir faire la même chose « gratuitement » ou avec une licence moindre.

C’est ici que l’industrie se trouve à un croisement délicat : si elle réduit ses prix pour soutenir le volume, elle peut éroder ses marges ; si elle conserve ses prix et que la demande baisse, la visibilité des flux de trésorerie se détériore ; et si cette visibilité se réduit, le crédit devient plus coûteux. Un cercle vicieux que le marché commence déjà à anticiper.

Ce qui va changer à partir de maintenant : l’IA comme clause invisible dans le prêt

En 2026, le secteur technologique voit émerger un nouveau type de due diligence : en plus de l’analyse du churn, de l’ARR et de la marge brute, l’évaluation porte désormais sur la part du produit pouvant être automatisée par l’IA et sur l’importance de fonctions dont la « commoditisation » pourrait limiter leur valeur ajoutée.

La conclusion est sans appel mais limpide : l’IA ne se limite pas à réécrire le logiciel, elle redéfinit aussi le coût du capital de celui-ci. Et pour beaucoup d’entreprises, cela pourrait s’avérer plus disruptif que toute nouvelle fonctionnalité.

Questions fréquentes

Pourquoi les investisseurs demandent-ils plus de rentabilité pour la dette du secteur logiciel à cause de l’IA ?
Parce qu’ils perçoivent un risque structurel accru : si l’IA réduit la différenciation et le pouvoir de fixation des prix, la prévisibilité des revenus et la marge de sécurité pour rembourser la dette en pâtissent.

Quelles entreprises sont les plus touchées en 2026 ?
Celles qui combinent des notations faibles (B- ou moins), un endettement élevé et des échéances proches, surtout si leur produit est facilement substituable par d’autres suites, plateformes ou solutions d’automatisation IA.

Quelles métriques les banques surveilleront-elles désormais avant de financer un logiciel ?
Au-delà de l’ARR, elles examineront le churn, la rétention nette, la marge opérationnelle, la discipline des coûts, la visibilité sur la trésorerie… et les signaux de défense concurrentielle face à l’IA (intégrations, coûts de changement, données propriétaires, conformité).

Pourrait-on améliorer la situation si les taux d’intérêt baissaient ou si le marché se stabilisait ?
Cela pourrait soulager, mais le problème structurel de la substituabilité demeure. Même avec des taux plus bas, le crédit continuera à différencier « logiciel défensif » et « logiciel facilement remplaçable ».

source : Noticias Intelligence Artificielle