A few weeks ago, Julien Bek, a partner at Sequoia Capital, published an analysis that has since been circulating widely among investors and startup founders in Silicon Valley. His core thesis is that the next major wave of AI value creation will not come from software, but from services — hence the title, “Services: The New Software.”

The key distinction is between AI products that act as “copilots” and those designed as “autopilots.” Most current AI startups sell tools to professionals — lawyers, accountants, engineers — who remain in control of the work. Harvey sells to law firms, Rogo to investment banks, in a model that resembles SaaS enhanced by AI. By contrast, a new generation of startups is selling the outcome directly to the end customer. Crosby does not sell software to law firms; it drafts NDAs for companies that need them. WithCoverage does not sell to insurance brokers; it sells directly to a CFO. In this model, the AI captures the labor budget from the outset, rather than merely a software budget.

Sequoia’s framework for identifying the sectors most exposed to this shift is simple: separate “intelligence” tasks from “judgment” tasks. Intelligence tasks are those that involve turning a specification into code, classifying a medical document, or completing a regulatory form. Judgment tasks rely on experience, discernment, and intuition built over years of practice. Software engineering was the first profession to cross the threshold where AI can autonomously handle most intelligence work, leaving judgment to humans. It now accounts for more than half of all AI tool usage by professional category, while every other profession remains below 10%. Sequoia believes the same pattern will spread across professions.

Bek highlights several large markets where this disruption could happen first, based on the ratio of intelligence to judgment and the extent to which work is already outsourced. The logic is that if a task is already outsourced, the company has already accepted that the work can be done externally, that there is a substitutable budget line, and that the buyer is already purchasing an outcome. Replacing an external provider with an AI autopilot is therefore just a change of supplier; replacing internal employees is a reorganization.

Among the markets identified are:

• Insurance brokerage: a $140 billion to $200 billion market, where standard commercial lines are highly standardized and the broker’s value largely comes down to comparing insurers’ offers and filling out forms — pure intelligence work.
• Accounting and auditing: $50 billion to $80 billion outsourced in the U.S. alone. The country has lost about 340,000 accountants in five years, 75% of CPAs are nearing retirement, and the pipeline of new talent is shrinking. That structural shortage is pushing firms to adopt AI faster than almost any other sector.
• Healthcare revenue-cycle management: $50 billion to $80 billion. Medical billing consists of translating clinical notes into roughly 70,000 standardized ICD-10 codes. The rules are complex, but they are still rules — intelligence, not judgment.
• Managed IT services: more than $100 billion. SMEs outsource IT monitoring, provisioning, and alert management, all of which is repetitive intelligence work across thousands of similar environments.
• Recruitment and temporary staffing: more than $200 billion. The top of the funnel — screening, matching, outreach — is pure intelligence, while assessing cultural fit remains judgment.
• Management consulting: $300 billion to $400 billion. This is a huge market, but most of the work is judgment-heavy. The question is whether AI can automate the intelligence components — data collection, benchmarking — while leaving strategic recommendations to humans.

Bek argues that 2025’s fastest-growing AI companies were copilots, but in 2026 many will try to become autopilots. They will have the advantage of product maturity and customer knowledge, but they also face the classic innovator’s dilemma: selling the work means cutting customers off from doing that work themselves. That hesitation creates an opening for new entrants that are built as autopilots from day one.

For Sequoia, the most telling statistic is that for every $1 spent on software, $6 is spent on services. That services market — six times larger than the one SaaS has already transformed — is the one AI is now poised to attack.

Il y a quelques semaines, Julien Bek, associé chez Sequoia Capital, l’un des fonds de capital-risque les plus influents de la Silicon Valley , a mis en ligne une analyse qui circule depuis dans les cercles d’investisseurs et de fondateurs de startups.

L’argument central est que la prochaine grande vague de création de valeur par l’IA ne viendra pas des logiciels, mais des services. Son titre : Services: The New Software.

Vendre le travail, pas l’outil

La distinction peut sembler subtile. Elle est en réalité radicale. Jusqu’ici, la plupart des startups d’IA se sont positionnées en « copilotes » : elles vendent un outil à des professionnels ( avocats, comptables, ingénieurs ) qui restent maîtres de leur activité. Harvey vend aux cabinets d’avocats. Rogo vend aux banques d’investissement. Le modèle est celui du SaaS dopé à l’IA.

Mais une nouvelle génération de startups choisit d’emblée d’être des « autopilotes ». Elles ne vendent plus l’outil au professionnel, elles vendent directement le résultat au client final. Crosby ne vend pas un logiciel aux cabinets juridiques ; elle rédige les Non-Disclosure Agreement

(NDA) pour les entreprises qui en ont besoin. WithCoverage ne vend pas à un courtier en assurance mais elle vend directement à un directeur financier.

largement celui consacré aux outils. Les autopilotes captent d’emblée le budget travail.

Intelligence contre jugement : la frontière clé

Pour comprendre quels secteurs sont mûrs pour cette disruption, Sequoia propose une grille de lecture simple : distinguer les tâches d’intelligence – traduire une spécification en code, classer un document médical, remplir un formulaire réglementaire – des tâches de jugement, qui mobilisent l’expérience, le discernement, l’intuition forgée par des années de pratique.

L’ingénierie logicielle a été la première profession à franchir le seuil où l’IA peut réaliser l’essentiel du travail d’intelligence de façon autonome, laissant le jugement aux humains. Elle représente aujourd’hui plus de la moitié de l’usage de tous les outils d’IA par catégorie professionnelle, toutes les autres restant en dessous de 10 %. Mais selon Sequoia, ce mouvement est appelé à toucher chaque profession.

La liste des marchés menacés

Julien Bek dresse une carte des secteurs prioritaires, classés selon leur ratio intelligence/jugement et leur degré d’externalisation existante. Le raisonnement est que si une tâche est déjà externalisée, cela signifie que l’entreprise a accepté que ce travail peut être fait en dehors, qu’il existe une ligne budgétaire substituable, et que l’acheteur achète déjà un résultat.

Remplacer un prestataire par un autopilote IA, c’est un simple changement de fournisseur. Remplacer des salariés en interne, c’est une réorganisation.

Parmi les marchés identifiés :

Le courtage en assurance (140 à 200 milliards $) : les lignes commerciales standard sont très standardisées, la valeur ajoutée du courtier se résumant à comparer les offres des assureurs et remplir des formulaires. Soit du travail d’intelligence pure.

La comptabilité et l’audit (50 à 80 milliards $ externalisés aux seuls États-Unis) : le pays a perdu environ 340 000 comptables en cinq ans, 75 % des experts-comptables approchent de la retraite, et le vivier de la relève se tarit. Cette pénurie structurelle pousse les cabinets à accepter l’IA plus vite que dans presque n’importe quel autre secteur.

La gestion du cycle de revenus en santé (50 à 80 milliards $) : la facturation médicale consiste à traduire des notes cliniques en quelque 70 000 codes ICD-10 standardisés. Les règles sont complexes, mais ce sont des règles. Soit du travail d’intelligence, pas de jugement.

L’informatique managée (plus de 100 milliards $) : chaque PME externalise son informatique :  surveillance, provisionnement et gestion des alertes. Soit du travail d’intelligence qui se répète à l’identique dans des milliers d’environnements similaires.

Le recrutement et le travail temporaire (plus de 200 milliards $) : le haut de l’entonnoir – sélection, matching, prise de contact – est de l’intelligence pure ; évaluer l’adéquation culturelle d’un candidat, c’est du jugement.

Le conseil en management (300 à 400 milliards $) : c’est un marché immense, mais dont l’essentiel du travail relève du jugement. La question est de savoir si l’IA peut en extraire les composantes d’intelligence ( collecte de données, benchmarking ) pour les automatiser, laissant les recommandations stratégiques aux humains.

Le dilemme de l’innovateur pour les copilotes

En 2025, les entreprises d’IA à la croissance la plus rapide étaient des copilotes. En 2026, beaucoup tenteront de devenir des autopilotes. Ils ont l’avantage du produit et de la connaissance client. Mais ils font face au dilemme classique de l’innovateur : vendre le travail, c’est couper leurs propres clients de la réalisation de ce travail. C’est précisément cette hésitation qui ouvre la voie aux nouveaux entrants positionnés d’emblée en autopilotes.

Pour Sequoia, le chiffre qui résume tout est celui-ci : pour chaque dollar dépensé en logiciels, six sont dépensés en services. C’est ce marché, six fois plus grand que celui que la révolution SaaS a déjà transformé, que l’IA s’apprête à attaquer.

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