Gartner prévoit que les dépenses mondiales en logiciels augmenteront de 10,5 %, dépassant les 1 200 milliards de dollars d'ici la fin de 2025 ou le début de 2026. Pour les industries axées sur l'ingénierie, telles que l'aérospatiale, la défense, l'automobile, l'AEC, l'énergie et la fabrication, cette croissance n'est pas due à des capacités accrues, mais à l'augmentation des prix pratiqués par les fournisseurs.
Avec l'augmentation des coûts, les organisations sont confrontées à l'illusion de budgets logiciels plus importants alors que la valeur réelle extraite reste stable ou diminue. Il en résulte une augmentation des dépenses sans amélioration proportionnelle de la productivité, de l'innovation ou des résultats des projets. Pour maintenir le retour sur investissement, les entreprises doivent traiter les logiciels non pas comme un coût fixe, mais comme un actif mesurable et optimisable.
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Le problème : des dépenses gonflées, une valeur statique
Les applications d'ingénierie - CAO, IAO, PLM, simulation, modélisation - comptent parmi les actifs logiciels les plus coûteux de l'entreprise. Les fournisseurs augmentent les prix chaque année, liant souvent les organisations à des offres groupées, des accords d'entreprise ou des abonnements à plusieurs niveaux qui ne reflètent pas l'utilisation réelle. En l'absence de données d'utilisation détaillées, les équipes informatiques et d'approvisionnement se retrouvent à négocier à l'aveuglette, en payant pour des niveaux d'accès et des fonctionnalités rarement utilisés.
Les questions clés sont les suivantes :
- Distorsion budgétaire - L'augmentation du coût des licences absorbe la plupart des nouvelles allocations.
- Distribution inefficace - Les utilisateurs puissants sont confrontés à des refus tandis que les utilisateurs occasionnels détiennent des licences inutilisées.
- L'influence des fournisseurs - Le manque de données permet aux fournisseurs de prendre le dessus sur les renouvellements.
Ces défis érodent le retour sur investissement, transformant les logiciels nécessaires en un centre de coûts incontrôlé.
La solution : Analyse de l'utilisation des licences
Pour garantir le retour sur investissement, il faut adopter une approche de la gestion des licences fondée sur les données. Les mesures traditionnelles, telles que l'utilisation simultanée, le nombre de licences et les pics de demande, sont insuffisantes. L'optimisation moderne repose sur :
- Analyse granulaire de l'utilisation - Suivi de l'activité au niveau de l'utilisateur, de la licence, de la fonctionnalité et du module.
- L'utilisation active réelle - Faire la distinction entre l'engagement actif et les paiements inutiles.
- Approvisionnement fondé sur des données - Utilisation de données d'utilisation factuelles pour orienter les négociations et les achats.
Cette approche transforme la gestion des licences logicielles d'un rapport passif en une optimisation active.
Pour en savoir plus sur la façon dont les données d'utilisation des licences permettent de prendre des décisions plus judicieuses en matière de logiciels, participez à notre prochain webinaire intitulé "Les avantages des données d'utilisation des licences dans votre entreprise", qui aura lieu le 22 octobre 2025. Voici votre invitation.
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Avantages des données sur l'utilisation des licences dans votre organisation
L'analyse granulaire de l'utilisation des licences en pratique
Les données de haut niveau cachent des inefficacités. C'est le cas par exemple :
- Une licence consultée pendant huit heures peut n'afficher que trois heures d'engagement actif.
- Les modules Premium peuvent rester inutilisés par de grands groupes d'utilisateurs.
- Certains utilisateurs peuvent retirer des licences de grande valeur pour des tâches minimes, tandis que les ingénieurs critiques doivent faire face à des délais d'attente.
L'analyse granulaire met en évidence ces inefficacités. Grâce à la visibilité au niveau des fonctionnalités, les entreprises peuvent identifier les modules essentiels, ceux qui sont redondants et ceux qui devraient être retirés ou réaffectés.
Utilisation active ou inactive
Le levier d'optimisation le plus efficace est la mesure de l'activité réelle. Les serveurs de licences n'enregistrent que le temps d'utilisation, et non le fait que l'utilisateur travaille activement. Cela conduit à des chiffres de demande gonflés et à des achats excessifs.
En mesurant l'utilisation active réelle - grâce à la surveillance au niveau de l'application de l'activité de la souris, du clavier et des fonctions - les organisations obtiennent des données précises sur la demande. Les résultats :
- Récolte de licences - Les licences inutilisées sont renvoyées automatiquement, ce qui réduit le nombre de refus.
- Exactitude de la demande - Les achats sont basés sur les besoins réels et non sur une consommation exagérée.
- Responsabilité de l'utilisateur - La thésaurisation des permis et le camping sont éliminés.
Par exemple, un constructeur automobile peut déclarer un taux d'utilisation des licences de 90 %. Une fois l'utilisation active mesurée, seuls 55 % sont productifs. L'excédent peut être réduit ou réaffecté, ce qui permet de réduire les coûts sans affecter la production.
Négociations avec les fournisseurs basées sur les données
Les fournisseurs conçoivent des contrats pour maximiser les revenus. Sans données, les organisations acceptent des conditions défavorables. Grâce à l'analyse, les équipes chargées des achats négocient en toute connaissance de cause :
- Mettre en évidence la sous-utilisation - Montrer que les modules regroupés sont rarement utilisés.
- Aligner les niveaux de licence - Faire correspondre les modèles d'utilisation réels aux modèles rentables.
- Soutenir la consolidation - Identifier les outils redondants dans les unités opérationnelles.
Les entreprises du secteur aérospatial, par exemple, découvrent souvent qu'elles paient des tarifs d'entreprise pour des modules utilisés par moins de 5 % de leur personnel. Grâce aux preuves d'utilisation, elles peuvent passer à des licences ciblées, ce qui leur permet d'obtenir les mêmes résultats à moindre coût.
Un retour sur investissement qui va au-delà des économies
La gestion optimisée des licences ne se limite pas à la réduction des coûts. Les avantages sont les suivants :
- Gains de productivité - Les ingénieurs critiques ne sont plus confrontés à des refus.
- Agilité opérationnelle - Les budgets libérés peuvent être réorientés vers l'innovation.
- Préparation à l'audit - Les données d'utilisation garantissent la conformité sans dépassement de budget.
- Durabilité - La réduction du surapprovisionnement diminue à la fois les coûts et la consommation de ressources.
Ces avantages s'accumulent au fil du temps, transformant l'augmentation des coûts des logiciels en un moteur pour une gouvernance plus stricte et une plus grande efficacité.
La voie de l'optimisation
Les organisations qui cherchent à obtenir un retour sur investissement face à l'augmentation des coûts des logiciels devraient adopter un cadre structuré :
- Inventaire de base - Cartographier toutes les licences, tous les utilisateurs et tous les droits.
- Déployer des outils de surveillance - Suivre l'utilisation active réelle et la consommation au niveau des fonctionnalités.
- Analyser les modèles - Identifier les licences inutilisées, les modules redondants et la thésaurisation.
- Optimiser l'allocation - Récupérer et redistribuer les licences sous-utilisées.
- Exploiter les données - Utiliser les analyses pour orienter les achats et les négociations.
- Répéter continuellement - Le retour sur investissement dépend de l'optimisation continue, et non d'audits ponctuels.
Garantir la valeur de chaque licence
Les coûts globaux des logiciels augmentent, mais le retour sur investissement n'a pas besoin de diminuer. Grâce à l'analyse granulaire de l'utilisation, au suivi actif de l'utilisation et à l'approvisionnement basé sur les données, les organisations axées sur l'ingénierie peuvent contrer les prix des fournisseurs, éliminer le gaspillage et s'assurer que chaque licence contribue directement aux résultats de l'entreprise.
La voie à suivre est claire : contrôler les coûts à l'aide de données et non d'hypothèses.
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