Orlando Bravo, investisseur tech, dénonce le manque de rentabilité chez la majorité des entreprises de logiciels

En bref

• Orlando Bravo, figure de l’investissement technologique, estime que les actions de logiciels sont survendues en raison d’un manque de rentabilité généralisé.
• La plupart des entreprises cotées se valorisent encore sur des multiples de chiffre d’affaires, un modèle jugé risqué par l’investisseur tech.
• L’IA accélère la production de code, mais ne remplace pas les fonctions cœur de la R&D; la réduction massive des coûts reste limitée.
• Les actifs avec 30 ans d’expertise métier intégrée offrent un avantage défensif et des opportunités d’arbitrage en Bourse.
• Les acquisitions récentes, comme Dayforce (12,3 Md$) et Jeppesen ForeFlight (10,55 Md$), confirment une stratégie ciblant des logiciels critiques.
• Pour les startups et le capital-risque, le cap se déplace vers la rentabilité unitaire et la discipline d’allocation de capital.

Un signal fort traverse la sphère logicielle: selon Orlando Bravo, les valorisations pâtissent d’une obsession pour la croissance déconnectée des profits. Le cofondateur de Thoma Bravo rappelle que de nombreuses entreprises de logiciels cotées se paient encore sur des multiples de revenus, alors que les bénéfices peinent à suivre. En conséquence, plusieurs dossiers de qualité seraient devenus attractifs après une correction jugée excessive.

Le contexte tech change vite. L’IA génère du code plus rapidement que prévu, mais elle ne remplace pas les métiers de la recherche, de l’architecture et de l’intégration. Le cœur de la rentabilité reste une affaire de design produit, de distribution et d’exécution go-to-market. Dans ce paysage, les logiciels nourris par des décennies d’expertise métier résistent mieux à la désintermédiation. Les acheteurs institutionnels, lassés des promesses, exigent des marges nettes crédibles, une trajectoire de cash-flow et des unités économiques solides.

Orlando Bravo alerte sur le manque de rentabilité des entreprises de logiciels

Le message est tranchant: une majorité d’acteurs logiciels cotés souffrent d’un manque de rentabilité persistant. Pour Orlando Bravo, s’appuyer principalement sur des multiples de chiffre d’affaires entretient un mirage. Le marché a récompensé la vitesse de croissance plutôt que la création de valeur durable. Cette logique s’essouffle lorsque les taux se normalisent et que la prime de risque remonte.

Les valorisations indexées sur les revenus ignorent le coût du service, la performance du support et l’intensité de la R&D. Deux entreprises au même rythme de croissance peuvent afficher des marges radicalement différentes. Dans ce cadre, un multiple de 8x le chiffre d’affaires peut paraître bon marché, mais se révèle cher si la marge brute flirte avec 60% et que le churn client dépasse 20%.

Le piège des multiples de chiffre d’affaires

Valoriser une entreprise à partir de son revenu récurrent paraît logique pour le capital-risque. Pourtant, ce raccourci masque les coûts d’acquisition de clients, la lourdeur d’intégration et l’effort d’innovation. Un ARR qui progresse à 35% peut cacher des remises agressives, une dette commerciale et une dépendance à quelques comptes.

Le recours aux multiples simplifie le débat, mais il peut égarer quand le cycle tourne. L’investisseur tech averti préfère analyser la marge brute ajustée des coûts cloud, la productivité commerciale et la rétention nette. C’est là que se joue la rentabilité future et la capacité à supporter la dette ou à financer l’innovation sans dilution.

Pourquoi les marchés survendent le logiciel

Les marchés publics sanctionnent les promesses non tenues. Des plans de productivité basés sur des réductions de personnel créent des gains ponctuels, mais ils n’améliorent pas la proposition de valeur. Dès que la croissance ralentit, le modèle basé sur l’expansion de comptes atteint ses limites et la volatilité s’installe.

La rotation sectorielle amplifie le phénomène. Quand les investisseurs migrent vers des actifs générateurs de cash, les profils « croissance sans profits » subissent un double choc: contraction des multiples et attentes accrues sur la marge. Cette combinaison explique des décotes jugées exagérées sur des actifs pourtant stratégiques.

Dans ce contexte, Orlando Bravo pointe des « perles » oubliées. Certaines plateformes incorporent 30 ans d’expertise métier codifiée en règles, taxonomies et workflows. Leur remplacement coûte cher, leur empreinte est profonde et leurs clients résistent à l’idée de migrer. Cette inertie positive vaut souvent plus que deux points de croissance additionnelle.

Thoma Bravo, avec plus de 181 Md$ d’actifs sous gestion à l’automne dernier, chasse justement ces dossiers. L’équipe cible des catégories où la spécialisation confère un avantage défensif. Les environnements réglementés, l’aéronautique, la santé ou la finance de marché réservent souvent ces profils.

Sur le terrain, l’IA accélère le cycle de livraison, mais elle ne fabrique ni la vision produit ni la conformité. Les gains apparaissent surtout dans les tests, la génération de squelettes de code et la documentation. En revanche, l’architecture, la sécurité et la fiabilité exigent toujours une maîtrise humaine pointue.

Conclusion provisoire de cette séquence: la croissance reste un atout, mais la rentabilité redevient le juge de paix. Les valorisations suivent ce mouvement et récompensent la discipline plutôt que l’hypercroissance subventionnée.

Rentabilité logicielle à l’ère de l’IA: discipline, coûts et leviers mesurables

Le débat autour de l’IA et de la productivité en R&D s’ancre dans les chiffres. Les équipes d’ingénierie ne se limitent pas à écrire du code. Elles alignent l’architecture, la qualité, la sécurité, l’intégration et le support niveau 3. D’après Orlando Bravo, 80% du travail porte sur ces chantiers périphériques mais cruciaux.

Les dirigeants rêvent de ramener une dépense R&D de 15% du chiffre d’affaires à 2%. La réalité dément cette chute brutale. Les gains sont réels dans la génération de code, toutefois la validation, la sécurité applicative et la conformité gardent un coût incompressible. Les cycles de publication se raccourcissent, mais l’industrialisation reste exigeante.

Unit economics: la boussole qui remplace les slogans

Pour stabiliser la marge, trois ratios dominent: LTV/CAC, Magic Number et marge brute après coûts cloud. Un LTV/CAC supérieur à 3 indique un canal sain. Un Magic Number proche de 0,8 à 1,0 valide l’efficacité commerciale. Au-delà, un effet de levier existe, en dessous il faut corriger le mix.

En pratique, les directions fiabilisent les coûts d’hébergement, renégocient avec les hyperscalers et investissent dans l’observabilité. Ce trio réduit la facture et améliore la prédictibilité. Une entreprise fictive, « SoftStream », a réduit de 18% ses coûts cloud en réécrivant ses pipelines et en activant l’auto-scaling fin de mois.

R&D et IA: mythe de la réduction à 2%

L’IA générative fait gagner du temps sur les composants répétitifs. Cependant, la dette technique engloutit vite ces gains si la revue de code faiblit. Les contrôles de sécurité (SBOM, SAST, DAST) s’intensifient et exigent du personnel senior. La conformité sectorielle (DO-178C, HIPAA, PCI DSS) impose des tests formels longs.

Résultat, la dépense R&D baisse rarement sous 10–12% du chiffre d’affaires pour un produit sérieux en B2B. Le cœur de la valeur ne tient pas au code produit par minute, mais à la pertinence des fonctionnalités, à la fiabilité et au succès d’adoption par les utilisateurs finaux.

Cas d’école: SoftStream passe en cash-flow positif

« SoftStream » vend une plateforme d’intégration pour la supply chain. Après une phase d’hypercroissance, la société a recentré son offre sur trois modules rentables. Le churn a chuté de 7 points après un chantier d’onboarding piloté par données. Le NPS a progressé, entraînant des expansions plus fréquentes.

Les équipes commerciales ont cessé les remises systématiques. Un plan d’upsell sur la gouvernance des données a relevé l’ARPU de 11%. La société a atteint un free cash-flow positif en quatre trimestres et son multiple s’est réévalué, malgré une croissance moins flamboyante.

Au total, l’IA constitue un excellent amplificateur quand les bases sont solides. Elle échoue quand elle sert à colmater des failles de produit ou de go-to-market. La discipline opérationnelle demeure le catalyseur de la rentabilité.

Stratégies d’investissement technologique: ce que traque Orlando Bravo sur les marchés

La thèse privilégie les logiciels critiques où l’expertise métier protège la marge. Les domaines réglementés constituent des châteaux forts: aéronautique, santé, fintech régulée, cybersécurité. Dans ces univers, la continuité d’activité et la conformité valent plus que des gains cosmétiques de productivité.

Thoma Bravo a multiplié les opérations ciblant des actifs essentiels. Les rachats de Dayforce (12,3 Md$) et de Jeppesen ForeFlight (10,55 Md$) illustrent cette préférence pour des plateformes ancrées dans des processus critiques. Ces montants traduisent une conviction: la valeur se niche dans le workflow et la qualité des données métiers.

Le « moat » de l’expertise métier

Un logiciel embarquant 30 ans de connaissances codifiées crée une barrière à l’entrée redoutable. Les glossaires, règles de calcul, systèmes de permissions et historiques d’incidents sont difficiles à recréer. Le client paie pour réduire son risque opérationnel, pas pour une interface séduisante uniquement.

Ce capital invisible se voit dans la rétention nette élevée, la faible sensibilité au prix et une vente axée sur le ROI. Les intégrateurs le savent: changer un tel système implique des projets pluriannuels et des coûts de transition lourds. C’est précisément là que l’investisseur voit une asymétrie.

Pipeline d’acquisitions et signaux de marché

Après une phase de contraction des multiples, des actifs de qualité sont devenus « abordables » relativement à leur flux de trésorerie. Les marchés publics ignorent parfois la valeur du backlog, la visibilité des revenus et la capacité à augmenter les prix. C’est une fenêtre pour un acheteur industriel.

La discipline d’intégration s’avère déterminante. Centraliser l’achat cloud, mutualiser la sécurité, et harmoniser la donnée financière augmentent la marge consolidée. Les équipes sectorielles spécialisées accélèrent ces synergies sans abîmer les roadmaps produits locales.

Grille de lecture et comparatif

Les critères ci-dessous aident à situer une cible dans le cycle de création de valeur. Ils éclairent le débat « croissance vs profits » et montrent la sensibilité des multiples.

Type d’entreprise	Croissance annuelle	Marge opérationnelle	Dépenses R&D / CA	Multiple implicite
SaaS rentable	15–25%	15–25%	10–15%	5–7x CA
SaaS en croissance non rentable	30–45%	-5 à 5%	18–25%	3–5x CA
Plateforme avec 30 ans d’expertise	8–15%	25–35%	8–12%	6–9x CA
Startup early-stage	50%+	-20% et +	25–35%	Variable

Checklist opérationnelle pour l’investissement technologique:

• Rétention nette par cohorte sur 12 et 24 mois.
• Contribution margin par segment client et par produit.
• R&D: ratio projets core vs expérimentations; dette technique mesurée.
• Tarification: pouvoir d’augmentation sans churn additionnel.
• Qualité des données et exposition réglementaire.

Au bout du compte, la stratégie récompense la spécialisation utile. Les actifs critiques, même moins « sexy », encaissent mieux les chocs et composent le rendement sur la durée.

Startups et capital-risque: pivoter vers la rentabilité sans casser la croissance

Pour les startups, la page 2021 est tournée. Les tours massifs sans cap sur les coûts appartiennent au passé. Les investisseurs exigent un chemin de rentabilité clair, appuyé par des unités économiques robustes et des objectifs trimestriels vérifiables.

Le nouveau playbook met l’accent sur la qualification amont, l’onboarding assisté et l’upsell mesuré. Les fondateurs réussissent lorsqu’ils segmentent finement le portefeuille et éliminent les clients non stratégiques qui consomment trop de support.

Tarification, expansion et réduction du churn

Une revue de tarification tous les six mois s’impose. Les équipes testent des paliers d’utilisation, des add-ons spécialisés et des contrats pluriannuels. L’objectif vise une expansion nette positive sans dépendre d’un flux incessant de nouveaux logos.

La réduction du churn passe par la valeur perçue dès la première semaine. Un « time-to-first-value » inférieur à 3 jours améliore les taux de conversion. Les playbooks d’adoption et la formation en ligne automatisée soutiennent ce résultat.

Cas pratique: « MedSaaS » structure son go-to-market

« MedSaaS », plateforme de conformité clinique, a réduit son coût d’acquisition de 22% en focalisant le marketing sur les hôpitaux régionaux. Le cycle de vente est passé de 180 à 110 jours après l’ajout de certifications spécifiques et d’études de cas sectorielles.

La société a instauré un prix par dossier validé plutôt qu’un abonnement plat. Cette granularité a augmenté l’ARPU et amélioré la prévisibilité. En parallèle, un socle d’IA a automatisé la préparation documentaire, libérant des heures d’experts pour la relation client.

Outils, métriques et gouvernance

Les CEO organisent une gouvernance mensuelle des KPI avec une vue par cohorte. Les décisions d’embauche suivent des seuils: contribution margin positive à 6 mois pour l’AE, payback inférieur à 12 mois pour la dépense marketing.

Sur le plan produit, les équipes mesurent l’usage actif hebdomadaire et l’activation des fonctionnalités « north star ». Les arbitrages de roadmap privilégient la réduction du support récurrent et l’automatisation des intégrations.

En résumé, la croissance saine s’appuie sur la science des coûts, pas sur la magie des multiples. Les fondateurs qui l’acceptent lèvent encore, mais à des conditions alignées sur la réalité.

Marchés 2026: scénarios pour les actions logicielles et le M&A

Les investisseurs scrutent trois variables: taux réels, croissance du cloud et diffusion de l’IA dans l’entreprise. Selon le scénario central, une stabilisation des taux ouvre une fenêtre aux acteurs rentables et aux consolidateurs bien financés.

Un « soft landing » favorise la réévaluation des plateformes critiques. En parallèle, une partie des budgets migre vers l’infrastructure IA, ce qui met la pression sur les applications non différenciées. Les leaders défensifs captent ces arbitrages.

Multiples, cash-flow et discipline

Dans un monde où la trésorerie redevient reine, le flux de cash disponible commande la valorisation. Les entreprises avec marge opérationnelle supérieure à 20% et croissance à deux chiffres peuvent voir leurs multiples se regonfler. À l’inverse, les profils « croissance sans profits » restent contenus.

Les consolidateurs disposent d’un avantage structurel. Ils achètent à des multiples de 6–8x CA, extraient des synergies et réinvestissent dans le produit. Cette mécanique compose le rendement, surtout quand le coût de la dette recule modérément.

Risques et contrepoints

Le premier risque tient à l’illusion d’économies massives via l’IA. Les coupes « horizontales » dans la R&D abîment l’architecture et reportent des coûts de fiabilité. Le deuxième relève de la sécurité: chaque accélération de livraison ouvre de nouvelles surfaces d’attaque.

Autre point d’attention, la cannibalisation par des offres « good enough ». Des modules IA à bas prix peuvent éroder des lignes de produits à forte marge si la différenciation reste floue. Les acteurs dotés d’une expertise métier claire résistent mieux à cette pression.

Qu’attendre du M&A

Le volume d’opérations devrait augmenter sur les segments « mission-critical ». Les vendeurs acceptent des prix plus rationnels et la dette reste accessible pour des cash-flows stables. Les synergies cloud et go-to-market justifient la consolidation de catégories adjacentes.

Au total, le marché sanctionne le bruit mais récompense la substance. Celles et ceux qui prouvent la rentabilité et la valeur d’usage se distinguent dans la prochaine phase du cycle.

Pourquoi Orlando Bravo critique-t-il les multiples de chiffre d’affaires ?

Parce qu’ils masquent la réalité des coûts, de la marge brute et de la qualité des revenus. Deux sociétés au même revenu peuvent générer des profits très différents. Les marchés se recentrent donc sur les flux de trésorerie et la discipline opérationnelle.

L’IA peut-elle réduire la R&D à 2% du chiffre d’affaires ?

Non. L’IA accélère l’écriture de code et les tests, mais l’architecture, la sécurité, la conformité et l’intégration pèsent lourd. Dans les logiciels B2B sérieux, la dépense R&D passe rarement sous 10–12% du CA.

Quels logiciels résistent le mieux à la pression sur les marges ?

Ceux qui intègrent une forte expertise métier et adressent des processus critiques en environnements réglementés. Leur remplacement est coûteux, la rétention est élevée et le pouvoir de fixation de prix demeure.

Quelles priorités pour les startups en 2026 ?

Assainir les unités économiques (LTV/CAC, Magic Number), réduire le churn par une activation rapide, revoir la tarification et concentrer la R&D sur les fonctionnalités génératrices de marge.

Les actions de logiciels sont-elles réellement survendues ?

Plusieurs dossiers le sont, surtout ceux avec flux de trésorerie visibles et expertise métier profonde. Toutefois, les profils croissance sans profits restent vulnérables si les promesses ne se traduisent pas en cash.

On en dit quoi ?

Le marché envoie un message clair: la rentabilité n’est plus négociable. L’analyse d’Orlando Bravo cadre avec une nouvelle hiérarchie où l’expertise métier et la discipline prennent le pas sur la simple course à la croissance.

Les entreprises de logiciels capables de prouver leur valeur d’usage, d’optimiser leurs coûts et de sécuriser leurs flux sortiront gagnantes. Pour les startups comme pour les acteurs cotés, le temps des multiples faciles est passé; la création de valeur redevenue tangible fait la différence.