👩‍💻 Excel a blessé l'entreprise ?

Hey Snowballers,

J'espère que vous allez bien en cette (encore) nouvelle semaine courte de mai.

Avant de commencer, je souhaitais vous dire que la nouvelle édition de mon livre L'Effet Snowball vient de sortir aux éditions Eyrolles. Au programme, plus de 30 pages supplémentaires et des centaines d'éditions de texte. Une vraie V2. il est dispo à la Fnac, sur Amazon ou dans des librairies indépendantes.

🎁 Pour fêter sa sortie, on offre une édition brochée pour tout nouvel abonnement annuel à Snowball+, notre offre de contenu prémium, ou à Money Buddy, votre copilote financier. ⚠️ Offre valable seulement jusqu'au 12 mai 2026 à 23 h 59 (il faudra remplir le formulaire présent dans le mail de bienvenue post-inscription pour recevoir votre livre).

Ceci étant dit, je voulais consacrer cette édition à un sujet un peu plus deep et économique (au sens des sciences économiques) : l'évolution de la structure des entreprises et l'impact que cela va avoir sur vos vies.

Avant de continuer, place à notre partenaire du jour chez qui nous plaçons notre propre trésorerie et qui pourrait aussi vous être utile si vous avez beaucoup de cash à placer tout en restant flexible (entreprises ou particuliers).

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Je vais commencer par vous partager une des conclusions d'un des cours que j'ai préférés pendant mes études d'économie.

Nous sommes en 1937, un économiste de 27 ans nommé Ronald Coase pose une question relativement naïve : si le marché est si efficace, pourquoi des entreprises existent-elles ? Legit.

Sa réponse va, près de 90 ans plus tard, expliquer pourquoi Boeing est en chute, pourquoi Hermès va mieux que LVMH, et pourquoi l'IA pourrait faire disparaître (ou du moins les transformer profondément) la moitié des grandes entreprises cotées. On terminera par des recommandations concrètes pour prendre soin de votre portefeuille.

Pour comprendre où va l'entreprise, et donc votre argent (via vos investissements), il faut comprendre pourquoi elle existe.

Remontons bien avant Ronald Coase : nous sommes en 1776, Adam Smith décrit une économie où le prix coordonne tout. Si vous voulez une baguette, le boulanger vous en vend une. Pas besoin de structure intermédiaire : le marché s'auto-organise.

Pourtant, presque tout dans l'économie réelle se passe à l'intérieur d'entreprises. Une développeuse ne "vend" pas chaque ligne de code à son patron contre rémunération à l'unité (et heureusement). À la place, on trouve un contrat de travail unique qui couvre des milliers de tâches à venir. Au sein d'une entreprise, la notion de marché disparaît. On est presque face à une économie planifiée similaire à des économies communistes. La hiérarchie remplace le marché.

Mais alors pourquoi ?

C'est ce que Coase remarque en 1937 dans un article fondateur, The Nature of the Firm, qui lui vaudra le prix Nobel d'économie en 1991. Son intuition et ses recherches constituent le fil rouge des trois mutations qu'on va parcourir :

• la naissance de l'entreprise moderne ;
• sa transformation par le tableur ;
• et sa redéfinition par l'IA.

On repérera, à chaque étape, un type d'investisseuse ou d'investisseur qui gagne et un autre qui perd.

Ronald Coase observe ceci : passer par le marché a un coût. Coût de recherche d'un prestataire. Coût de négociation. Coût de rédaction du contrat. Coût de surveillance de l'exécution. Ces frictions, il les baptise "coûts de transaction".

Une entreprise est un pari, en gros : un pari qu'il sera moins cher d'organiser certaines tâches sous une seule autorité (un boss, une hiérarchie, un contrat de travail unique) que de signer un contrat séparé à chaque fois (avec des freelances, par exemple). Si je devais écrire un contrat avec Emeline, notre développeuse, chaque matin pour qu'elle code une fonctionnalité différente, je perdrais un temps fou. Mieux vaut l'embaucher.

Mais cette logique a bien évidemment une limite. À mesure que l'entreprise grandit, coordonner devient plus difficile. Les couches managériales s'épaississent. L'information se déforme en remontant. Les décisions ralentissent. Il existe donc une taille optimale en théorie : celle où le coût d'une transaction interne supplémentaire égale le coût d'aller chercher cette ressource sur le marché.

Et pour complexifier les choses, cette frontière n'est évidemment pas fixe. Elle dépend de la technologie. À chaque grand saut technologique, les coûts de transaction évoluent (donc la taille optimale des entreprises change). Vapeur en 1850, électricité en 1900, ordinateur en 1980, IA en 2025 : à chaque fois, la carte des entreprises est redessinée.

OK, passons maintenant à l'une des révolutions de ces dernières décennies…

Mais avant, place à notre deuxième partenaire du jour qui vous permet justement d'investir dans les potentiels leaders de demain...

En 1979, Dan Bricklin, étudiant à Harvard Business School, regarde son professeur empiler des chiffres au tableau pour évaluer une entreprise. Il se dit qu'on pourrait faire ça sur ordinateur. Quelques mois plus tard, il sort VisiCalc, le premier tableur électronique, pour l'Apple II. Malin, Dan.

Ce qui prenait des semaines de calcul prend désormais quelques minutes. L'Apple II se vend tellement à cause de ce seul logiciel qu'on le surnomme "l'accessoire de VisiCalc" (😅). Lotus 1-2-3 prendra le relais en 1983.

Puis, évidemment, le OG Microsoft Excel s'impose à partir de la fin des années 80. Aujourd'hui, entre 1,1 et 1,5 milliard de personnes utilisent Excel, environ un sixième de l'humanité. My god. 😱

KKR, un fonds d'investissement fondé en 1976 par trois banquiers de Bear Stearns, comprend immédiatement la révolution VisiCalc. En 1979, le fonds rachète Houdaille Industries pour 355 millions de dollars : la première grande leveraged buy-out (LBO) d'une société cotée.

Sur ce montant, KKR ne mobilise qu'environ 48 millions de fonds propres totaux, dont à peine 1 million directement de la firme elle-même. Le reste est de la dette, garantie par les actifs de Houdaille. Et grâce aux tableurs, ce genre de montage devient industrialisable.

45 ans plus tard, le secteur du private equity gère plus de 7000 milliards de dollars. Blackstone seul pèse 1300 milliards. KKR en pèse 686.

Comme nous le dit David Oks dans cet article, le tableur a facilité les LBO, OK, c'est cool, mais il a aussi imposé une grille de lecture : l'entreprise n'est qu'un simple objet financier à optimiser.

Ce qui ne rentre pas dans une cellule Excel – comme la culture d'ingénieur, le savoir-faire collectif ou encore l'éthique du métier – devient invisible. Et on peut donc le sacrifier. Tout simplement.

Un exemple très parlant selon Oks :

• Boeing. Après la fusion avec McDonnell Douglas en 1997, la culture financière prend le pouvoir. Entre 2013 et 2019, Boeing dépense 43,4 milliards de dollars en rachats d'actions contre 15,7 milliards en R&D. Le 737 Max est conçu comme un patch logiciel sur un avion vieillissant pour éviter le coût d'un nouveau modèle. Bilan : deux crashs, 346 morts, et selon une analyse de la Harvard Business School, 87 milliards de capitalisation détruits depuis 2018. Même si c'est un peu caricaturé, Boeing est devenue une victime du tableur.

À l'inverse, Hermès – et sa famille qui contrôle 67 % du capital avec refus net d'ouvrir à LVMH en 2010 – est une entreprise bien moins financiarisée. Et ça peut se voir dans le cours de son action (même si ce n'est pas la folie en ce moment). OK, c'est une exception, car c'est dans le secteur du luxe, mais cela n'en reste pas moins un exemple intéressant face à d'autres entreprises du luxe bien plus financiarisées.

Revenons un peu à la théorie. Coase nous dit : la taille d'une entreprise dépend du coût de coordination interne. Or, l'IA fait s'effondrer ce coût d'une manière qu'aucune technologie précédente n'avait permise.

Mark Zuckerberg est en train de bâtir un agent IA personnel pour faire son job de CEO. Selon le Wall Street Journal, l'outil lui permet d'obtenir des informations sans passer par les couches managériales qui le séparent des 78 000 employés de Meta. Sa formule, lâchée lors du dernier earnings call : "On élève les contributeurs individuels et on aplatit la hiérarchie".

Traduit en termes de Coase : si un agent IA peut faire le travail d'analyse, de synthèse et de coordination que faisaient plusieurs couches managériales, alors le coût marginal d'une transaction interne s'effondre. Les entreprises peuvent donc réduire leur taille tout en continuant de croître en générant énormément de valeur.

Regardez le revenu par employé des firmes AI-natives (qui sont full IA depuis leur naissance) :

Alors oui, la comparaison avec des boîtes comme Atlassian, Apple, Google, etc., n'est pas forcément idéale, mais cela montre les ordres de grandeur et surtout que des boîtes de relativement petite taille peuvent générer beaucoup de valeur grâce à l'IA.

Par exemple, SaaStr, un média B2B, est passé de plus de 20 employés à 3 humains + 20 agents IA, en multipliant son chiffre par 1,5 sur un an. Est-ce que cela veut dire que tous les emplois vont disparaître ? C'est un sujet pour une autre newsletter, mais je ne pense pas.

Mais comme le tableur, l'IA va imposer sa propre grille de lecture. Pour reprendre l'analyse de David Oks dans Seeing like a spreadsheet, "l'idéologie IA verra l'entreprise comme un vaste réseau de workflows lisibles, des "jobs" qui se décomposent en "tâches" puis en "sous-tâches"".

Tout ce qui n'est pas réductible à un workflow risque d'être oublié. Le talent qui ne tient pas dans une fiche de poste. La culture qui ne tient pas dans un manuel. L'intuition d'ingénieur qui ne tient pas dans une procédure. Bref, on va "invisibiliser" plein de choses.

Point de vue à prendre comme matière à débat plutôt que comme vérités absolues, hein. Comme d'hab'.

Premièrement, on sous-estime à quel point la grille de lecture purement financière domine encore. Beaucoup d'investisseuses et investisseurs pensent uniquement en termes de cash généré, de rendement. C'est la fameuse pensée du tableur, héritée de Welch et Milken. C'est extrêmement utile, c'est vrai, mais insuffisant. Par exemple, une entreprise qui distribue 100 % de son cash-flow aux actionnaires est rarement une entreprise qui a un avenir et je préfère fuir, perso.

Deuxièmement, on surestime ce que l'IA va apporter aux grandes structures en place. La promesse à la Zuckerberg, un agent IA pour court-circuiter la hiérarchie, sous-entend que la hiérarchie était la valeur. Or souvent, elle ne l'était pas du tout. C'était simplement un coût organisationnel. Selon moi, les entreprises qui vont vraiment bénéficier de l'IA, ce ne sont pas les bureaucraties existantes (même s'il y aura des exceptions de ce côté et peut-être Meta, d'ailleurs), mais des organisations AI-natives qui n'auront jamais accumulé ce poids hiérarchique.

Troisièmement, du côté des investissements, les études Bain et Harvard Business Review documentent depuis 25 ans que les entreprises toujours dirigées par les fondatrices ou fondateurs surperforment de 3 à 4 fois celles dirigées par des PDG professionnels qui sont arrivés après. En effet, un fondateur défend une vision plutôt que d'optimiser un Excel (ce fut assez évident quand Steve Jobs s'est fait virer et que John Sculley, ancien PDG de Pepsi, était seul pour diriger Apple). À l'ère de l'IA, ce différentiel devrait s'accentuer encore. We'll see.

Trois indicateurs à mettre dans votre routine d'analyse :

• le ratio (rachats d'actions + dividendes) sur (CapEx + R&D) au-dessus de 1 = signal d'alerte ;
• la présence du ou des fondateurs au capital et à la direction ;
• le revenu par employé, surtout dans les secteurs où l'IA est applicable.

Le piège, c'est de surinvestir dans des entreprises AI-natives à valorisations stratosphériques (bon, anyway c'est compliqué, vu que la plupart sont des boîtes privées) en pensant qu'elles vont toutes écraser les acteurs déjà présents. C'est probablement vrai en moyenne, mais ça ne dit pas du tout que telle ou telle boîte IA en particulier va survivre.

Comme toujours, diversifiez bien : une part de bénéficiaires structurels de l'IA (semi-conducteurs, infrastructures cloud, modèles fondationnels) et une part d'entreprises à actifs irréductibles (Hermès en est l'archétype européen) en contrepoids. On analyse d'ailleurs beaucoup de ces entreprises via nos contenus prémiums Snowball+ (et pour rappel, on vous offre un livre Snowball pour tout abonnement annuel jusqu'à demain soir) :

Coase, même si sa théorie date, nous offre une boussole pour naviguer sur le long terme.

Ensuite, Excel nous a appris ce qui arrive quand on confond l'instrument de mesure avec la chose à mesurer.

L'IA va probablement nous le rappeler encore une fois, en moins de temps…

Et comme toujours, si vous avez des remarques ou autres, n'hésitez pas à répondre à cet email. Je lis et réponds à 100 % de vos messages.

Excellente soirée !

Yoann ❤️