Imaginez un monde où plus personne ne passe des années à maîtriser l’interface complexe de Salesforce, ServiceNow ou SAP. Un monde où il suffit de poser une question en langage courant pour obtenir des analyses pointues sur des téraoctets de données. Ce futur n’est pas si lointain, et selon Ali Ghodsi, co-fondateur et PDG de Databricks, l’intelligence artificielle est en train de le rendre concret – et surtout de bouleverser profondément le modèle économique du SaaS traditionnel.
Le 9 février 2026, Databricks a publié des chiffres impressionnants : un run rate annuel de 5,4 milliards de dollars, en croissance de 65 % sur un an, dont plus de 1,4 milliard provient directement de ses produits IA. Ces annonces interviennent juste après la clôture d’une levée de fonds massive de 5 milliards de dollars valorisant l’entreprise à 134 milliards, accompagnée d’une facilité de crédit de 2 milliards. Mais au-delà des montants, c’est le discours du dirigeant qui interpelle les entrepreneurs, marketeurs et décideurs tech.
Pourquoi le SaaS n’est pas mort… mais va devenir invisible
Beaucoup prédisent la fin du SaaS à cause de l’IA. Les craintes les plus extrêmes imaginent des entreprises qui remplaceraient leurs systèmes de gestion par des solutions codées maison via des prompts. Ali Ghodsi balaie cette vision d’un revers de main.
Pourquoi voudriez-vous déplacer votre système d’enregistrement ? C’est extrêmement difficile de le migrer.
– Ali Ghodsi, PDG de Databricks
Les systèmes de record (CRM, ERP, bases financières…) contiennent les données vitales et certifiées de l’entreprise. Les grands acteurs de l’IA générative (OpenAI, Anthropic, Google…) ne proposent d’ailleurs pas de bases de données transactionnelles fiables pour les remplacer. Leur ambition se situe ailleurs : s’interfacer avec ces systèmes via des API ou, plus révolutionnaire encore, via le langage naturel.
C’est précisément là que se situe la vraie disruption selon Ghodsi : l’interface utilisateur elle-même va disparaître au profit d’une conversation en langage courant. Le logiciel devient alors aussi discret que la plomberie dans une maison : on s’en sert tous les jours, mais personne n’y pense.
Genie : quand une simple question remplace des dashboards entiers
Chez Databricks, cette révolution est déjà en marche grâce à Genie, leur interface conversationnelle propulsée par des LLM. Ghodsi raconte comment il utilise lui-même Genie pour comprendre pourquoi le usage et le revenu de l’entrepôt de données explosent certains jours.
Il y a encore trois ou quatre ans, une telle demande nécessitait :
- d’écrire une requête SQL complexe
- ou de demander à un analyste de créer un rapport dédié
- ou d’utiliser un outil de BI avec des filtres interminables
Aujourd’hui, il tape simplement : « Pourquoi est-ce que le usage warehouse et le revenu ont explosé le 15 janvier ? » et obtient une réponse argumentée avec les causes principales, les datasets impactés et même des visualisations suggérées.
Conséquence directe : l’adoption explose. Les utilisateurs non-techniques deviennent autonomes. Les data analysts passent du temps sur des questions à plus forte valeur ajoutée. Et surtout, la consommation de ressources compute (donc de revenus pour Databricks) s’envole.
Le vrai danger pour les SaaS legacy : la perte de la moat “interface”
Pendant vingt ans, la principale barrière à l’entrée des gros éditeurs SaaS a été la formation massive des utilisateurs sur leurs interfaces spécifiques. Des dizaines de milliers de consultants certifiés Salesforce, des milliers d’heures de formation interne sur SAP, des carrières entières bâties autour de la maîtrise d’un outil.
Des millions de personnes dans le monde ont été formées sur ces interfaces. C’était la plus grande moat de ces entreprises.
– Ali Ghodsi
Avec l’arrivée des interfaces en langage naturel, cette moat s’effrite rapidement. Quand n’importe quel employé peut “parler” à n’importe quel logiciel, la courbe d’apprentissage s’aplatit drastiquement. Cela ouvre la porte à de nouveaux entrants “AI-native” qui n’auront pas à se battre contre des décennies d’inertie utilisateur.
Lakebase : la base de données pensée pour les agents IA
Conscient de cette menace/opportunité, Databricks n’a pas attendu pour réagir. La société a lancé Lakebase, une base de données spécifiquement conçue pour les agents autonomes et les workflows IA.
Les premiers résultats sont déjà parlants :
- en seulement huit mois sur le marché, Lakebase a généré deux fois plus de revenus que le data warehouse historique de Databricks au même stade de maturité
- le produit attire particulièrement les cas d’usage agentiques (automatisation avancée, RAG d’entreprise, retrieval augmenté)
- il s’intègre nativement dans l’écosystème lakehouse, ce qui permet de conserver les données critiques dans un environnement sécurisé et gouverné
Pour les startups et les entreprises qui construisent des produits autour d’agents IA, Lakebase pourrait devenir une infrastructure de référence, au même titre que Snowflake l’a été pour le data warehousing moderne.
Stratégie de financement : la prudence avant tout
Avec 5 milliards levés à 134 milliards de valorisation et 2 milliards de dette disponible, Databricks dispose aujourd’hui d’une trésorerie colossale. Interrogé sur une éventuelle IPO ou nouvelle levée, Ali Ghodsi est clair :
Maintenant n’est pas le bon moment pour entrer en bourse. Je voulais juste être extrêmement bien capitalisé au cas où le marché repartirait vers le sud, comme en 2022.
– Ali Ghodsi
Cette prudence est symptomatique d’une génération de fondateurs qui a vécu les excès de 2021 puis la correction brutale de 2022-2023. Avoir “plusieurs années de runway” même en cas de retournement brutal des marchés est devenu un objectif stratégique majeur pour les licornes de la seconde moitié des années 2020.
Quelles leçons pour les entrepreneurs et marketeurs en 2026 ?
Le message de Databricks est limpide et riche d’enseignements pour tous les acteurs du numérique :
- Embrassez le langage naturel dès maintenant – les interfaces traditionnelles vont perdre de leur pertinence. Intégrez des LLM dans vos produits, même de manière simple au début (chat support, analyse de données conversationnelle, génération de contenu assistée).
- Protégez vos données comme jamais – elles deviennent votre principal actif stratégique face aux agents IA. Une gouvernance data irréprochable et un lakehouse moderne seront des avantages compétitifs majeurs.
- Pensez “agent-first” – la prochaine vague ne concerne plus seulement les humains. Construisez des produits qui fonctionnent nativement pour des agents autonomes (API propres, schémas structurés, retrieval efficace).
- Ne sous-estimez pas l’inertie des systèmes de record – les grandes entreprises ne remplaceront pas leurs ERP et CRM du jour au lendemain. Les opportunités les plus immédiates se situent dans l’enrichissement et l’automatisation autour de ces systèmes.
- Capitalisez massivement quand c’est possible – les fenêtres de levée massive se referment vite. Mieux vaut avoir trop de cash que pas assez quand les vents tournent.
Vers un SaaS “invisible” mais omniprésent
L’avenir esquissé par Ali Ghodsi est fascinant : un SaaS qui n’est plus perçu comme un logiciel, mais comme une couche intelligente omniprésente. Les utilisateurs ne “vont plus sur Salesforce”, ils posent des questions à leur entreprise. Les marketeurs ne créent plus des campagnes dans un outil dédié, ils décrivent l’objectif et l’agent marketing les déploie. Les analystes ne construisent plus de dashboards, ils discutent avec leurs données.
Dans ce monde, les vainqueurs ne seront pas forcément ceux qui ont la plus jolie interface, mais ceux qui possèdent :
- les meilleures données
- les intégrations les plus riches
- la gouvernance la plus solide
- et la capacité à s’adapter le plus rapidement aux nouveaux paradigmes agentiques
Databricks, avec son positionnement lakehouse + IA + agents, semble particulièrement bien placé pour capter cette vague. Reste à voir si les géants historiques du SaaS sauront se réinventer assez vite, ou si de nouveaux leaders “AI-native” viendront les disrupter par le haut.
Une chose est sûre : en 2026, ignorer l’impact profond de l’IA conversationnelle et agentique sur le logiciel d’entreprise serait une erreur stratégique majeure. Le SaaS n’est pas mort. Il est simplement en train de disparaître… pour mieux renaître sous une forme invisible, omniprésente et infiniment plus puissante.
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