Et si l’intelligence artificielle remettait en question la valeur des logiciels ? Alors que de nouveaux outils facilitent leur rétro-ingénierie, certains investisseurs utilisent déjà l’IA pour tester leur facilité de reproduction. Mais copier rapidement un logiciel ne signifie pas nécessairement savoir le maintenir. Une évolution qui pourrait rebattre les cartes pour les éditeurs et leurs modèles économiques.
REA : quand l’IA s’attaque aux barrières
technologiques
Un projet open source fait actuellement beaucoup parler
de lui sur GitHub : REA (Reverse Engineer Anything). Son principe ? Permettre à
des agents IA comme Claude Code ou Codex d’analyser le fonctionnement
d’applications existantes, même sans disposer de leur code source, et de
faciliter la réimplémentation de certaines fonctionnalités.
REA ne permet pas de cloner de façon magique n’importe quel logiciel, mais il illustre une évolution majeure : la rétro-ingénierie, historiquement réservée à des spécialistes, devient progressivement plus accessible grâce à l’IA…comme tout le reste d’ailleurs.
Et cette tendance dépasse largement REA. Des outils tiers compatibles avec Claude et des connecteurs MCP permettent déjà d’automatiser certaines analyses de programmes. Le développement d’écosystèmes de plugins, comme le Claude Marketplace lancé en septembre 2026, participe d’ailleurs à cette démocratisation accélérée. Mais alors, que vaut encore une fonctionnalité logicielle lorsqu’elle peut être reproduite en 48h comme un claquement de doigts ?
Quand les investisseurs testent la « copiabilité » des
logiciels
Cette interrogation a déjà quitté le terrain
technologique pour rejoindre celui de la finance. Dès octobre 2025, le cabinet américain
Bain & Company expliquait utiliser l’IA dans ses audits préalables à des
acquisitions pour évaluer la solidité des avantages concurrentiels des
entreprises technologiques. En juin 2026, le Financial Times révélait que Bain
avait réalisé des centaines de prototypes logiciels par vibe coding, afin
d’évaluer la facilité avec laquelle certaines fonctionnalités pouvaient être
reproduites.
Dans un cas concernant une entreprise technologique du secteur de la santé, un prototype concurrent développé par Bain a ainsi amené un investisseur à reconsidérer la solidité de son avantage technologique.
La « copiabilité » devient donc un nouveau facteur d’appréciation de la valeur. Pour un investisseur, l’enjeu n’est plus seulement de mesurer ce qu’une entreprise a développé, mais aussi ce qu’il en coûterait à un concurrent pour proposer une alternative ou avec quel facilité un nouvel acteur ou un nouvel entrant pourrait faire vaciller le logiciel voir le disrupter. De quoi potentiellement peser sur les valorisations, les négociations et les stratégies d’acquisition.
Copier l’apparence n’est pas copier la valeur
Faut-il pour autant annoncer la fin des logiciels
propriétaires ? Je ne pense pas car une interface ressemblante ne constitue pas
une solution opérationnelle. Et quelques fonctionnalités reproduites ne
suffisent pas à recréer un éditeur de logiciel. Derrière les écrans se trouvent
souvent des années d’expertise métier, des données structurées, des
intégrations complexes, des processus éprouvés, de la sécurité, du support et
une relation de confiance construite avec les clients.
Le cabinet Bain cite d’ailleurs un contre-exemple révélateur : celui d’un éditeur dont l’intégration profonde dans les processus de ses clients, les données et les coûts de changement élevés constituaient de solides barrières concurrentielles. L’IA représentant alors plus une opportunité de croissance qu’une menace.
La véritable valeur d’un logiciel ne réside donc pas uniquement dans son code, mais aussi dans le capital d’usage construit autour de lui. Sans oublier qu’une fonctionnalité techniquement reproductible n’est pas nécessairement libre de toute contrainte juridique, notamment en matière de propriété intellectuelle.
Copier vite, mais à quel coût demain ?
La rétro-ingénierie et le vibe coding soulèvent deux autres
interrogations : celles de la dette technique et de la dette de compréhension (comprehension
debt), théorisée il y a peu. Lorsque des agents IA produisent du code plus
rapidement que les équipes ne peuvent réellement le comprendre, le risque est
de construire des applications dont les fragilités n’apparaîtront qu’au moment
de les maintenir, de les sécuriser voire tout simplement de les faire évoluer. Un
prototype peut ainsi donner l’illusion d’une reproduction réussie, jusqu’au
jour où surviennent les premiers incidents, les contraintes de performance ou
les demandes d’évolution. Il faut alors remettre les mains dans le cambouis,
parfois sans maîtriser les fondations de ce qui a été développé.
Cette dette n’est pas une fatalité : un code généré par IA peut parfaitement être robuste et maintenable lorsqu’il est conçu, vérifié et documenté avec rigueur. Mais l’IA peut réduire considérablement le coût de création d’un logiciel tout en augmentant le manque de compréhension, de maîtrise et de maintenance dans la durée.
Pour les éditeurs, l’enjeu dépasse désormais la capacité à développer plus rapidement grâce à l’IA. Il s’agit d’identifier, de renforcer et surtout de démontrer ce qui rend leur offre durablement défendable. Quelles données et expertises propriétaires avons-nous réellement construites ? Quels processus critiques notre solution accompagne-t-elle ? Quels bénéfices mesurables créons-nous pour nos clients ? Et surtout, que faudrait-il réellement à un concurrent pour proposer une alternative aussi fiable et pérenne ? Ces questions concernent autant la stratégie produit que le marketing, la relation client, la stratégie d’entreprise ou les investisseurs.
Car si certaines fonctionnalités deviennent plus rapides et moins coûteuses à reproduire, elles pourraient progressivement perdre leur pouvoir de différenciation. Une évolution qui interroge les modèles de licences, d’ARR, mais ouvre également des opportunités : modernisation de logiciels anciens, interopérabilité, développement d’alternatives ou réduction de certaines dépendances technologiques.
Pour les éditeurs, ESN et intégrateurs, cette évolution invite à repenser les avantages concurrentiels. La maîtrise des métiers, la qualité des données, l’intégration aux systèmes clients, la confiance, la fiabilité et la capacité d’innovation pourraient compter davantage encore demain. Nous l’avons d’ailleurs abordé lors du Digital Summ’R en août 2026.
En résumé, dans un monde où produire du code devient toujours plus accessible, la véritable question stratégique n’est peut-être plus de savoir si votre logiciel peut être copié, mais ce que vous avez construit autour de lui qu’un concurrent ne pourra pas facilement reproduire.
Sources :
REA — Reverse Engineer Anything,
GitHub
Bain
& Company — New Diligence Challenge
Financial Times — Bain tests
software takeover targets by vibecoding AI replicas
Anthropic —
Claude Marketplace)
ICPC
2026 — Grasping AI Reliance in Program Comprehension and Coding