Tom Lee, associé-gérant chez Fundstrat et responsable de la recherche, estime que le secteur des logiciels arrive à un point de valorisation plus favorable. Selon lui, le marché aurait sous-estimé la capacité des entreprises de ce segment à tirer parti du cycle lié à l’intelligence artificielle, ce qui plaiderait pour un potentiel de rebond au-delà des attentes actuelles.

Une valorisation qui reflète un possible retournement

Le stratège considère que les « software stocks » sont enfin en train d’intégrer un scénario de reprise. Autrement dit, une partie du pessimisme déjà anticipé dans les cours laisserait davantage de place à une hausse si les résultats et les perspectives se maintiennent. Dans cette lecture, la réaction du marché pourrait ne pas être terminée, notamment si les entreprises parviennent à accélérer leurs revenus et à mieux monétiser les usages de l’IA.

Pourquoi les logiciels pourraient mieux résister au cycle de l’IA

Tom Lee insiste sur un point : les investisseurs sous-estiment, selon lui, la force structurelle de certaines sociétés de logiciels face au défi de l’IA. L’idée n’est pas seulement technologique, mais aussi commerciale. Les acteurs du secteur peuvent s’appuyer sur leurs bases clients, leurs offres et leurs capacités d’intégration pour déployer des fonctionnalités d’IA, optimiser les coûts et renforcer la différenciation.

Cette dynamique pourrait rendre le secteur plus résilient que d’autres segments plus exposés à des cycles d’adoption plus lents. En conséquence, le rebond attendu reposerait sur un mélange d’amélioration de la perception du marché et de fondamentaux susceptibles de mieux absorber l’accélération de l’IA.

Ce qu’il faut surveiller avant de conclure

Même si le scénario de reprise paraît plausible, l’évolution des valeurs de logiciels dépendra de plusieurs facteurs, tels que la progression des marges, la qualité des prévisions (guidances) et la capacité à convertir l’intérêt pour l’IA en revenus concrets. Les investisseurs devraient aussi rester attentifs à la concurrence, aux cycles de signature et aux dépenses des entreprises, qui influencent directement la demande.

• Des indicateurs de croissance plus réguliers (croissance du chiffre d’affaires, rétention, expansion auprès des clients existants)
• L’évolution des marges et la maîtrise des coûts liés au déploiement des solutions d’IA
• La cohérence des perspectives à court et moyen terme avec les attentes du marché

Repères pratiques pour investisseurs particuliers

Pour suivre l’évolution des indices et des valeurs du secteur, certains investisseurs s’appuient sur des outils simples d’analyse et de suivi. Par exemple, un abonnement à une plateforme de suivi financier peut aider à centraliser les performances et les alertes, comme une application de suivi de portefeuille et d’investissements. D’autres privilégient des ressources pédagogiques sur la structuration d’un portefeuille, notamment avec des ouvrages sur les stratégies long terme, par exemple un livre d’initiation à l’investissement dans les entreprises technologiques.

Dans tous les cas, l’approche reste de vérifier la cohérence entre le narratif « IA » et les résultats publiés, afin d’évaluer si le rebond escompté se confirme durablement.