L’économie du logiciel#

Le logiciel est partout, mais comment génère-t-il de la valeur économique ? La question peut sembler simple, mais elle cache une particularité fondamentale : le logiciel a un coût de reproduction essentiellement nul. Copier un programme ne coûte rien. C’est ce qui distingue radicalement l’économie du logiciel de celle des biens physiques, et c’est ce qui explique pourquoi l’industrie a passé des décennies à chercher le bon modèle. Comment faire payer quelque chose qui se copie gratuitement ? Comme nous l’avons vu dans la section précédente, l’open source a proposé une réponse radicale : ne pas faire payer le logiciel lui-même, mais les services autour. Mais l’open source n’est qu’un modèle parmi d’autres. Cette section retrace l’évolution des manières de vendre du logiciel, depuis les premières licences propriétaires jusqu’aux abonnements cloud, en passant par le shareware, le freemium et les marketplaces d’applications.

Du logiciel en boîte au shareware#

Avant que le logiciel ne devienne une industrie à part entière, il était indissociable du matériel. Dans les années 1960 et 1970, les fabricants d’ordinateurs comme IBM vendaient des machines, et le logiciel était inclus, souvent avec le code source. C’est le consent decree de 1956, puis surtout la décision d’IBM en 1969 de séparer la tarification du matériel et du logiciel (le unbundling), qui a créé les conditions d’une industrie logicielle autonome. Des entreprises comme SAP (fondée en 1972 par d’anciens employés d’IBM en Allemagne) et Oracle (1977) ont bâti des empires sur la vente de licences perpétuelles : le client payait un montant initial élevé pour le droit d’utiliser le logiciel, puis un frais annuel de maintenance pour les mises à jour et le support. Microsoft a poussé ce modèle encore plus loin avec Windows et Office, vendus en boîte dans les magasins d’informatique, un modèle que les anglophones appellent shrink-wrap software (du film plastique qui emballait la boîte). Au Québec, des entreprises comme CGI (fondée à Québec en 1976) et DMR (fondée à Montréal en 1973, acquise par Fujitsu en 2002) se sont positionnées sur un créneau complémentaire : plutôt que de vendre des produits logiciels, elles vendaient des services de développement sur mesure et de consultation, un modèle qui reste dominant dans le secteur des TI au Québec.

Parallèlement au logiciel propriétaire vendu en boîte, le shareware a représenté une expérimentation économique fascinante. Comme nous l’avons mentionné dans la section sur l’open source, le shareware distribuait le programme gratuitement, mais demandait un paiement volontaire après une période d’essai. Ce qui rendait ce modèle possible, c’était la nature même du logiciel : un bien qui se copie sans coût. Plutôt que de lutter contre la copie, le shareware l’utilisait comme canal de distribution. Les disquettes circulaient de main en main, les fichiers se retrouvaient sur les BBS (Bulletin Board Systems) et les CD-ROM de compilation vendus en kiosque. Le modèle reposait sur la confiance et la bonne foi : un écran de rappel au démarrage, parfois une fonctionnalité limitée, mais rarement un vrai verrou. DOOM (id Software, 1993) a poussé cette logique à l’extrême en distribuant gratuitement le premier épisode du jeu, puis en vendant les suivants. Ce modèle, qu’on appellerait aujourd’hui freemium, a été un succès commercial majeur. Le shareware a progressivement disparu avec l’arrivée du web, qui a rendu la distribution numérique triviale et ouvert la voie à des modèles plus sophistiqués. Mais il a laissé une idée durable : donner le produit pour vendre autre chose. L’industrie du jeu vidéo a d’ailleurs été un laboratoire pour pratiquement tous les modèles économiques du logiciel. Du shareware de DOOM, elle est passée aux abonnements mensuels (World of Warcraft, 2004), puis au free-to-play financé par des microtransactions (Fortnite, League of Legends), et enfin aux abonnements de type catalogue (Xbox Game Pass). Chaque transition reflétait un changement technologique : l’arrivée du haut débit a rendu le jeu en ligne viable, et les smartphones ont créé un marché de masse pour les jeux gratuits.

Le logiciel comme service#

La transformation la plus profonde de l’économie du logiciel est venue d’une idée simple : et si, au lieu de vendre un programme que le client installe sur sa machine, on lui vendait l’accès à ce programme via Internet ? Salesforce, fondée en 1999 par Marc Benioff (un ancien cadre d’Oracle), a été la première entreprise à bâtir un empire sur cette proposition. Son slogan, “No Software” (accompagné d’un logo montrant le mot “software” barré), résumait la promesse : plus besoin d’installer, de configurer ou de mettre à jour quoi que ce soit. Le logiciel tourne sur les serveurs du fournisseur, et le client y accède via son navigateur web. Le modèle économique passe de la licence perpétuelle à l’abonnement mensuel ou annuel, ce qui transforme un revenu ponctuel en revenu récurrent. Pour le fournisseur, c’est une révolution : la prévisibilité du revenu permet de planifier, d’investir, et de lever du capital. Pour le client, c’est la fin des migrations douloureuses entre versions majeures, puisque tout le monde utilise toujours la dernière version. Ce modèle, le SaaS (Software as a Service), est devenu le modèle dominant de l’industrie logicielle. Microsoft lui-même a pivoté : Office, autrefois vendu en boîte pour quelques centaines de dollars, est devenu Microsoft 365, un abonnement. Adobe a fait de même avec Creative Suite devenu Creative Cloud. Cette transition n’a pas été sans friction : quand Adobe a annoncé en 2013 qu’il n’y aurait plus de version perpétuelle de Photoshop, la communauté créative a protesté vigoureusement, mais le modèle s’est imposé.

Le SaaS a aussi donné naissance à un phénomène plus large : les plateformes. L’App Store d’Apple (2008) et Google Play ont créé un nouveau type d’intermédiaire : le marketplace, un magasin numérique qui met en contact les développeurs et les utilisateurs, et qui prélève une commission sur chaque transaction. La commission de 30 % imposée par Apple est devenue un sujet de controverse majeur, menant notamment au procès Epic Games v. Apple en 2021. Mais au-delà des marketplaces destinées aux utilisateurs finaux, une autre forme de plateforme a émergé : l’API economy. Des entreprises comme Stripe (paiements en ligne), Twilio (communications) et Mapbox (cartographie) ne vendent pas de logiciel au sens traditionnel. Elles vendent l’accès à des fonctionnalités via des APIs, facturées à l’usage. Un développeur qui veut intégrer le paiement par carte de crédit dans son application n’a plus besoin de négocier avec une banque et d’implémenter un protocole complexe : quelques lignes de code suffisent pour appeler l’API de Stripe. C’est le logiciel comme service au sens le plus littéral, et c’est un modèle qui fait directement écho aux APIs que nous avons étudiées dans le module 3. Shopify, fondée à Ottawa en 2006 par Tobias Lütke (un développeur allemand qui avait d’abord créé le framework Ruby on Rails pour ses propres besoins), illustre parfaitement cette convergence : l’entreprise est à la fois une plateforme SaaS pour les commerçants, un marketplace d’applications pour les développeurs tiers, et un fournisseur d’APIs pour l’écosystème e-commerce. Son succès en a fait l’une des plus grandes entreprises technologiques canadiennes.

La culture startup et le capital de risque#

Le SaaS et les plateformes n’auraient pas connu une telle expansion sans un carburant financier particulier : le capital de risque (venture capital, ou VC). Le modèle est simple en apparence : un investisseur finance une jeune entreprise en échange d’une part du capital, en pariant que la valeur de cette part explosera si l’entreprise réussit. La plupart des investissements échouent, mais un seul grand succès peut compenser des dizaines d’échecs. Ce modèle a façonné la Silicon Valley depuis les années 1970, mais c’est à partir des années 2000 qu’il a transformé la culture même du développement logiciel. La logique du VC favorise la croissance rapide au détriment de la rentabilité immédiate. Reid Hoffman, cofondateur de LinkedIn, a formalisé cette approche dans Blitzscaling (2018) : l’idée est de croître le plus vite possible pour conquérir un marché avant les concurrents, quitte à perdre de l’argent pendant des années. “Move fast and break things”, le slogan interne de Facebook popularisé par Mark Zuckerberg, résumait cette philosophie. Le résultat est un écosystème où des entreprises comme Uber, WeWork ou Theranos ont pu lever des milliards de dollars avant d’avoir prouvé la viabilité de leur modèle. Les critiques de cette culture sont nombreuses : pression sur les développeurs, dette technique accumulée volontairement, et une tendance à privilégier les métriques de croissance sur la qualité du produit. Mais le modèle a aussi produit des entreprises qui ont véritablement transformé leur industrie.

Pourquoi le logiciel coûte cher#

Si le logiciel ne coûte rien à copier, pourquoi coûte-t-il si cher à produire ? La réponse tient dans une asymétrie fondamentale : le coût du logiciel est presque entièrement un coût de conception. Il n’y a pas de matières premières, pas de chaîne de montage, pas d’inventaire. Ce qu’on paie, c’est le temps de personnes qualifiées qui réfléchissent à des problèmes complexes. C’est ce que Fred Brooks avait identifié dès 1975 dans The Mythical Man-Month : ajouter des développeurs à un projet en retard le retarde davantage, parce que la communication entre les personnes croît plus vite que leur nombre. Le Standish Group, dans ses rapports CHAOS publiés depuis 1994, a documenté l’ampleur du problème : selon leurs données, une proportion importante de projets logiciels dépasse leur budget ou leur échéancier, et certains sont purement abandonnés. Ces chiffres, bien que contestés méthodologiquement, ont eu un impact durable sur la perception de l’industrie. Le coût du logiciel n’est pas un problème technique qu’on résout avec de meilleurs outils. C’est un problème humain et organisationnel, ce qui explique pourquoi tant de sujets abordés dans ce cours (les tests du module 2, l’architecture du module 3, les méthodes agiles du module 4, l’automatisation du module 5) sont autant de tentatives de réduire ce coût, ou du moins de le rendre plus prévisible.