Le DSI de Cohesity explique comment l'IA peut rogner les revenus de ServiceNow et Splunk

Comment Lovable a généré 500 millions de dollars de revenus avec l’IA ?

La startup européenne Lovable a franchi le cap des 500 millions de dollars de revenus annualisés (ARR) en juin 2026, quelques mois seulement après avoir dépassé les 400 millions. Fondée fin 2023, l'entreprise emploie 146 personnes et affiche une croissance qui force l'admiration : en mars dernier, elle avait ajouté 100 millions de dollars de revenus en un seul mois. Plus de 50 millions de projets ont déjà été créés sur sa plateforme, à un rythme qui atteint désormais un million de nouveaux projets par semaine. Les applications développées via Lovable cumulent 720 millions de visites mensuelles, signe que ces créations sont bien utilisées, pas seulement testées. Ce chiffre d'affaires extraordinaire repose sur un changement de paradigme dans la création logicielle. Lovable permet à des utilisateurs sans compétences techniques avancées de développer des applications complètes à partir de simples instructions en langage naturel, une approche connue sous le nom de vibe-coding. Selon les données publiées par l'entreprise, 80 % de ses utilisateurs ne sont pas des développeurs professionnels : on y trouve surtout des fondateurs de startups, des designers, des responsables commerciaux et des entrepreneurs qui cherchent à produire rapidement des outils adaptés à leurs besoins. Ce qui prenait auparavant des mois de travail, des équipes techniques et des budgets conséquents se résume aujourd'hui à quelques heures de prompting. Cette démocratisation de la création logicielle est le principal moteur de la croissance fulgurante de Lovable. Les usages observés sur la plateforme dessinent une menace directe pour l'industrie du SaaS traditionnel. Les projets les plus fréquents sont des CRM, des systèmes de gestion des stocks, des plateformes RH et des outils opérationnels sur mesure, des catégories historiquement dominées par des éditeurs comme Salesforce, SAP ou ServiceNow. Si une entreprise peut désormais construire elle-même son propre logiciel métier en quelques heures pour un coût marginal, la pertinence des abonnements SaaS standardisés devient discutable. Lovable n'est pas seul dans cette course : Bolt, Replit et Cursor occupent un terrain similaire, mais la startup nordique se distingue par sa vitesse de croissance et sa base d'utilisateurs non-techniques. Les investisseurs et les analystes regardent désormais ce secteur avec attention, anticipant un remodelage profond du marché du logiciel d'entreprise dans les prochaines années.

💬 500 millions d'ARR avec 146 personnes, c'est du jamais vu à cette vitesse, je ne vais pas le nier. Ce qui m'intéresse vraiment, c'est pas la croissance en elle-même, c'est le 80% de non-développeurs qui construisent des CRM et des outils RH qui tournent (720 millions de visites mensuelles, c'est pas un gadget). Salesforce et SAP ont un vrai problème sur les bras.

IDC : comment les DSI de la zone EMEA peuvent accélérer leurs déploiements IA

Selon une étude IDC publiée en 2026, seulement 9 % des organisations de la région EMEA ont réussi à tirer des résultats business quantifiables de la majorité de leurs projets d'intelligence artificielle au cours des deux dernières années. Les 91 % restants sont enlisés dans la même impasse : des pilotes qui ne franchissent jamais le stade de la production. Après dix-huit mois d'investissements massifs dans les grands modèles de langage et le machine learning, les conseils d'administration freinent désormais, réduisent la voilure ou réorientent leurs initiatives IA. La cause n'est pas un désintérêt technique, mais une incapacité à démontrer un retour sur investissement concret face à des directions financières de plus en plus sceptiques et des pressions macroéconomiques croissantes. Le problème central tient à une inadéquation entre les méthodes traditionnelles d'évaluation et la nature réelle de la valeur générée par l'IA. Les outils de procurement classiques mesurent le logiciel à l'aune de la réduction de personnel, alors que les bénéfices des modèles génératifs se matérialisent différemment : nouveaux flux de revenus, accélération de la productivité, réduction des risques opérationnels. Un outil de maintenance prédictive dans une usine manufacturière n'élimine pas des postes d'ingénieurs, mais peut éviter une panne catastrophique de la chaîne d'assemblage, une économie réelle qui n'apparaît sur aucun tableau de bord budgétaire standard. Sans cadre financier adapté, les pilotes prometteurs perdent leur financement avant d'atteindre les réseaux de production. À cela s'ajoute le gouffre infrastructurel : passer d'un environnement sandbox AWS ou Azure à un déploiement d'entreprise complet expose des incompatibilités majeures entre bases vectorielles modernes et systèmes Oracle ou SAP vieillissants, des données mal structurées qui alimentent les hallucinations, et des coûts d'inférence et de fine-tuning qui explosent à mesure que le déploiement s'étend. Ce blocage s'inscrit dans un contexte réglementaire européen particulièrement exigeant, où les lois sur la protection des données et la cybersécurité imposent des contraintes strictes : documentation des arbres de décision des modèles, protection contre les attaques par injection de prompts, gouvernance formelle. Si beaucoup d'équipes vivent ces obligations comme un frein, IDC observe que les rares organisations ayant réussi à scaler leurs projets adoptent la posture inverse : elles intègrent la conformité dès la conception, ce qui accélère in fine le déploiement, améliore la résilience des systèmes et renforce la confiance des clients. Pour débloquer la situation, IDC recommande aux DSI de retravailler activement leurs calculs de ROI pour capturer ces bénéfices indirects, et de traiter la réglementation non comme un obstacle mais comme un levier d'architecture.

ServiceNow impose de nouvelles restrictions aux agents IA

ServiceNow a annoncé lundi, lors de sa journée dédiée aux analystes financiers à Las Vegas, la création d'une nouvelle couche d'infrastructure baptisée "Action Fabric". Ce dispositif constitue un point de passage obligatoire que les agents d'intelligence artificielle devront traverser pour interagir avec les données hébergées dans les applications ServiceNow. Amit Zavery, directeur des opérations de l'entreprise, a précisé que ServiceNow mesurera la fréquence d'accès à cette Action Fabric, mettra en place un système de comptage et facturera les clients en conséquence. Concrètement, cette tarification s'apparente à une taxe imposée aux entreprises qui utilisent des agents IA externes, comme ceux de Microsoft, Salesforce ou d'autres fournisseurs, pour interroger leurs données stockées chez ServiceNow. L'analyste Mark Murphy de JPMorgan a qualifié le mécanisme en ces termes dans une note adressée aux investisseurs. ServiceNow rejoint ainsi HubSpot et Workday, qui ont récemment dévoilé des stratégies similaires de monétisation des accès par agents IA. Pour les entreprises clientes, cela signifie un coût supplémentaire chaque fois qu'un agent automatisé consulte ou manipule des données dans ces plateformes, quelle que soit l'origine de l'agent. Ce mouvement s'inscrit dans une tension croissante au sein de l'industrie du logiciel d'entreprise (SaaS). Alors que l'essor des agents IA remet en question les modèles de licences traditionnels basés sur le nombre d'utilisateurs humains, les éditeurs cherchent de nouveaux leviers de revenus. La stratégie des "péages logiciels" soulève cependant un débat stratégique de fond : ces barrières tarifaires protègent-elles la valeur des plateformes existantes, ou risquent-elles d'inciter les clients à migrer vers des écosystèmes plus ouverts et moins coûteux ? La réponse du marché dans les prochains trimestres sera déterminante pour savoir si cette approche renforce ou fragilise la compétitivité à long terme des grands éditeurs SaaS.

Perplexity voit ses revenus grimper de 50% grâce aux agents IA

Perplexity, la startup américaine connue pour son moteur de recherche conversationnel, a vu son chiffre d'affaires annuel récurrent (ARR) bondir à 450 millions de dollars en mars 2026, soit une hausse de 50 % en un seul mois. Cette progression fait suite au lancement de Computer, un agent IA capable d'exécuter des tâches concrètes comme effectuer des achats en ligne, résumer l'actualité ou envoyer des e-mails à partir d'instructions en langage naturel. La société a également introduit un nouveau modèle de tarification à l'usage, qui facture les clients au-delà d'un certain quota de crédits, en complément de ses abonnements mensuels allant de 20 à 200 dollars. Perplexity revendique désormais plus de 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels et plusieurs dizaines de milliers de clients professionnels. Pour replacer l'ampleur de cette croissance : l'ARR de la société était de 16 millions de dollars il y a deux ans, avant d'atteindre 305 millions début 2026. Ce bond de 50 % en un mois illustre un pivot stratégique majeur : Perplexity ne cherche plus seulement à concurrencer Google sur la recherche d'information, mais à se positionner sur le marché des agents IA autonomes, un segment en pleine explosion. En proposant des outils capables d'agir à la place de l'utilisateur, la startup s'attaque à un marché beaucoup plus vaste et potentiellement plus rentable que la simple requête web. L'ajout du navigateur Comet, qui intègre des fonctionnalités agentiques directement dans la navigation, et de Model Council, qui interroge plusieurs modèles d'IA en parallèle pour comparer leurs réponses, témoigne d'une diversification rapide de l'offre. Pour les entreprises et les professionnels, ces outils représentent une alternative crédible aux assistants IA des géants comme Google ou Microsoft. Cette ascension se déroule pourtant dans un contexte juridique tendu. Perplexity est visée par plusieurs poursuites d'éditeurs de presse, dont le New York Times et Britannica, pour violation de droits d'auteur et plagiat dans le cadre de son moteur de recherche. Une plainte distincte l'accuse également d'avoir partagé des données d'utilisateurs avec Google et Meta sans consentement, ce que la société rejette. Sur le plan financier, la rentabilité reste hors de portée : Perplexity dépend d'OpenAI, d'Anthropic et d'autres fournisseurs externes pour accéder aux modèles de langage, ce qui génère un coût à chaque requête. Malgré cela, les investisseurs maintiennent leur confiance. La valorisation de l'entreprise a atteint 20 milliards de dollars en septembre 2025, contre 500 millions début 2024, avec au capital des noms comme Nvidia, SoftBank, Jeff Bezos et Yann LeCun. La prochaine étape sera de transformer cette traction commerciale en profitabilité durable.