Les investissements dans l’IA se heurtent à des problèmes de confiance et de mesure claire du retour sur investissement
L’IA attire des investissements massifs : 46,4 % des fonds de capital-risque de l’année dernière ont été consacrés à des entreprises d’IA. Pourtant, le retour sur ces investissements reste flou pour de nombreux dirigeants. Plus de la moitié des responsables informatiques déclarent que prouver le retour sur investissement de l’IA est leur plus grand défi. Le problème réside dans la mesure. Si vous ne pouvez pas quantifier le succès, il est difficile de justifier les coûts.
La confiance joue ici un rôle clé. Lorsque les équipes ne font pas confiance à l’IAelles font état d’un retour sur investissement moins bon. Il s’agit d’un véritable problème, car il se transforme en un cycle auto-réalisateur : le manque de confiance entraîne une adoption limitée, qui se traduit par des performances insuffisantes. Par ailleurs, l’IA est souvent déployée parallèlement à d’autres mises à niveau technologiques, à de nouveaux logiciels, à des changements de processus ou à une restructuration opérationnelle. Il est donc difficile de déterminer la contribution spécifique de l’IA aux résultats de l’entreprise.
Les dirigeants doivent repenser la manière dont ils évaluent l’IA. Au lieu d’imposer l’IA dans des modèles de mesure dépassés, les entreprises ont besoin de cadres qui reflètent sa valeur réelle. Cela signifie qu’il faut regarder au-delà des rendements financiers directs et évaluer l’impact de l’IA sur la rapidité, l’efficacité et le positionnement sur le marché.
Les cadres traditionnels de retour sur investissement ne sont pas à la hauteur
La plupart des entreprises s’appuient encore sur des modèles de retour sur investissement dépassés pour évaluer l’IA. C’est une erreur. L’IA ne fonctionne pas comme un logiciel traditionnel, elle n’a pas toujours un impact immédiat et mesurable sur le chiffre d’affaires. Les entreprises déploient l’IA dans une moyenne de 37 projets de validation de principe (POC), mais 30 % des DSI admettent qu’ils ne sont pas en mesure de dire lesquels sont couronnés de succès. Il s’agit là d’un défaut de mesure, et non de technologie.
Les méthodes traditionnelles de test A/B ne sont pas fiables pour l’IA. Pourquoi ? Parce que l’IA est généralement déployée en même temps que d’autres changements majeurs, de nouveaux agencements de magasins, des campagnes de marketing, des ajustements de prix. Il est difficile d’isoler son impact dans un environnement à variables multiples. L’IA génère également un « retour sur investissement indirect », comme l’amélioration de la fidélisation des employés, de l’innovation et de la gestion des risques. Ces éléments sont inestimables pour la réussite à long terme, mais ils ne s’intègrent pas dans les modèles financiers standard.
Les cadres dirigeants ont besoin d’une nouvelle approche. Au lieu de forcer l’IA à s’intégrer dans des structures rigides de reporting financier, les organisations devraient mesurer l’avantage concurrentiel de l’IA. Gagnez-vous en rapidité ? Les clients restent-ils plus longtemps ? Votre personnel devient-il plus productif ? Tels sont les indicateurs qui comptent.
Une mise sur le marché plus rapide est un indicateur clé de la réussite de l’IA
La vitesse l’emporte. L’IA accélère le développement des produits, transformant des mois de travail en semaines. Plus vite un produit arrive sur le marché, plus vite il commence à générer des revenus. Si l’IA permet de réduire le cycle de développement de 18 à 12 mois, cela représente six mois de ventes supplémentaires.
Le délai de mise sur le marché (TTM) est un indicateur clé de la réussite de l’IA. Il mesure la rapidité avec laquelle les idées passent du concept au marché. Des cycles d’itération plus rapides permettent aux entreprises de tester, d’affiner et de déployer de meilleurs produits. Les entreprises doivent suivre des indicateurs clés : la durée entre le concept et le lancement, la vitesse d’itération de la conception et la rapidité avec laquelle une nouvelle fonctionnalité génère de la valeur après sa sortie.
« Si l’IA peut constamment réduire les délais de développement des produits, elle crée un avantage stratégique durable. Les entreprises qui évoluent rapidement dominent celles qui évoluent lentement. »
Le débit de traitement reflète l’efficacité de l’IA dans la gestion des charges de travail.
L’IA devrait vous permettre de traiter plus de travail en moins de temps. Le débit des processus, c’est-à-dire le nombre de tâches que l’IA peut traiter dans un délai donné, est une mesure directe de son efficacité. Si l’IA n’accélère pas les opérations, c’est qu’elle ne fonctionne pas.
Les entreprises devraient suivre le débit en surveillant les volumes de transactions, le coût par transaction et la durabilité des performances maximales. L’IA devrait améliorer l’efficacité opérationnelle sans ajouter de complexité. Autre facteur clé : le temps de récupération. À quelle vitesse les systèmes d’IA peuvent-ils se remettre d’une perturbation ? Plus votre IA rebondit rapidement, plus elle est fiable.
Le débit des processus est un indicateur de rentabilité. Un débit plus élevé signifie une meilleure capacité, un potentiel de revenus plus important et une plus grande résilience opérationnelle. L’IA doit s’adapter efficacement, sinon elle devient un handicap au lieu d’un atout.
Les améliorations apportées par l’IA à l’expérience des employés et des clients déterminent le retour sur investissement à long terme.
« L’IA améliore la façon dont les employés travaillent et dont les clients interagissent avec votre entreprise. Si l’IA ne facilite pas la vie de ces deux groupes, elle échoue. »
Pour les employés, l’IA devrait supprimer les tâches répétitives, libérant ainsi du temps pour le travail à haute valeur ajoutée. Une répartition intelligente de la charge de travail permet de s’assurer que les équipes ne sont pas coincées dans des réunions interminables ou submergées par des tâches administratives. Le résultat ? Une plus grande satisfaction au travail, une meilleure fidélisation et une productivité globale accrue. Les entreprises devraient suivre l’évolution du taux de recommandation net des employés (eNPS), des taux de départ volontaire et de la rétention dans les rôles augmentés par l’IA.
Côté client, l’IA doit améliorer l’expérience plutôt que de la compliquer. Les interactions pilotées par l’IA doivent être fluides, rendre l’assistance plus rapide et la personnalisation plus intelligente. Les clients qui bénéficient d’un meilleur service restent plus longtemps, dépensent plus et recommandent leur entreprise à d’autres. Les entreprises devraient mesurer la satisfaction des clients (CSAT), le taux de recommandation net (NPS) et le taux de résolution au premier contact.
Les dirigeants doivent s’assurer que les investissements dans l’IA sont alignés sur les besoins réels des utilisateurs. Si l’IA n’améliore pas la façon dont les employés travaillent ou ne rend pas les clients plus heureux, c’est un gaspillage de ressources.
L’IA contribue à l’augmentation de la dette technique, ce qui nécessite un suivi attentif
L’IA apporte de la puissance, mais aussi de la complexité. S’ils ne sont pas gérés correctement, les systèmes pilotés par l’IA accumulent des inefficacités au fil du temps, ce que nous appelons la dette technique. Cette dette absorbe 30 % des budgets informatiques et mobilise 20 % des ressources humaines. D’ici 2025, plus de la moitié des leaders technologiques s’attendent à ce que leur dette technique devienne un problème sérieux, l’IA y contribuant largement.
La dette technique survient lorsque les entreprises donnent la priorité au déploiement de l’IA à court terme plutôt qu’à la maintenabilité à long terme. Les systèmes d’IA qui ne sont pas optimisés ou bien intégrés à l’infrastructure existante engendrent des coûts permanents de maintenance, de mise à jour et de recyclage. Les dirigeants devraient suivre des indicateurs clés tels que la latence du pipeline de données, les temps de mise à jour des modèles, le coût d’inférence par prédiction et les taux de correction des bogues. Si ces indicateurs évoluent dans la mauvaise direction, l’IA devient un fardeau plutôt qu’un atout.
Pour que l’IA reste un avantage concurrentiel, les entreprises ont besoin d’une stratégie de contrôle de la dette technique. Cela signifie qu’il faut trouver un équilibre entre un déploiement rapide et une architecture durable, remanier régulièrement les modèles et s’assurer que le développement de l’IA s’aligne sur les objectifs à long terme de l’entreprise.
Utilisation des données
La qualité de l’IA dépend des données qu’elle utilise. Si l’IA n’accède pas à des données de qualité, ne les traite pas et ne les utilise pas données de haute qualité de qualité, elle n’atteindra pas son plein potentiel. La mesure clé ici est l’utilisation des données, c’est-à-dire la façon dont l’IA utilise les données disponibles pour générer des résultats significatifs.
Une utilisation élevée des données signifie que les modèles d’IA apprennent en permanence à partir de divers ensembles de données de grande valeur au lieu de s’appuyer sur des informations redondantes ou obsolètes. Cela permet d’améliorer la précision, d’accroître l’intelligence prédictive et d’aider les systèmes d’IA à fournir des informations en temps réel. Les dirigeants devraient mesurer la fréquence à laquelle les modèles d’IA accèdent aux ensembles de données, la rapidité avec laquelle ils traitent les informations et la quantité de données stockées qui sont activement utilisées par rapport à celles qui restent inactives.
Une mauvaise utilisation des données peut donner lieu à des modèles biaisés, obsolètes ou inexacts, ce qui entraîne une prise de décision erronée. Les entreprises doivent s’assurer que les modèles d’IA sont formés sur des données pertinentes et actualisées, tout en évitant l’ajustement excessif sur des ensembles de données limités ou redondants. De solides stratégies de gouvernance et d’intégration des données sont essentielles pour faire de l’IA un véritable moteur d’intelligence plutôt qu’un handicap.
La réduction des taux d’erreur de l’IA accroît l’évolutivité et la fiabilité.
L’IA n’est pas parfaite. Tout système produit des erreurs, mais l’objectif est de rendre ces erreurs aussi rares et mineures que possible. La réduction du taux d’erreur est une mesure essentielle du succès de l’IA, qui détermine le degré de fiabilité de l’IA lorsqu’elle est déployée à grande échelle.
La réduction des faux positifs, l’atténuation de la dérive des performances et l’amélioration de la précision des modèles sont autant d’éléments essentiels pour s’assurer que les systèmes d’IA fournissent des résultats cohérents. Les entreprises devraient mesurer les taux d’erreur de base par rapport aux taux actuels, les taux de faux positifs et la rapidité avec laquelle les modèles peuvent corriger les erreurs par le biais d’un réentraînement.
« L’IA qui nécessite une intervention humaine fréquente pour corriger les erreurs ne fait que déplacer le travail d’un domaine à l’autre.
Le coefficient d’évolutivité
Les solutions d’IA démarrent souvent dans de petits environnements de test, mais le véritable défi consiste à les faire évoluer à l’échelle de l’entreprise. L’évolutivité repose sur le fait que les dirigeants veillent à ce que la croissance n’engendre pas de coûts ou de complexité exponentiels.
Le coefficient d’évolutivité mesure l’efficacité avec laquelle l’IA se développe sans surcharger l’infrastructure, augmenter les coûts ou ralentir les performances. Si l’adoption de l’IA entraîne des demandes d’infrastructure excessives, des coûts de stockage plus élevés, des temps d’inférence plus longs et une augmentation des dépenses par déploiement, elle n’est pas vraiment évolutive. Les dirigeants doivent suivre l’efficacité des calculs, la latence de l’inférence et les frais généraux de l’infrastructure pour s’assurer que l’IA reste un moteur de croissance et non un gouffre financier.
La mise à l’échelle de l’IA sans discipline conduit à des inefficacités. Les organisations qui investissent dans des architectures évolutives, optimisent les ressources informatiques et gèrent l’expansion de l’IA de manière stratégique obtiendront la plus grande valeur tout en maîtrisant les coûts.
Protéger l’avenir des investissements dans l’IA
L’IA évolue rapidement. Les entreprises qui ne parviennent pas à mesurer correctement les performances auront du mal à étendre l’IA au-delà des projets pilotes. Pour passer de déploiements d’IA à petite échelle à une adoption à l’échelle de l’entreprise, il faut un cadre de mesure structuré qui aligne les investissements dans l’IA sur les objectifs commerciaux à long terme.
Les dirigeants doivent s’assurer que les projets d’IA sont soutenus par des MLOps (opérations d’apprentissage automatique) disciplinées, une infrastructure évolutive et des cadres de gouvernance qui empêchent une expansion non réglementée. Les mesures doivent permettre de suivre l’impact financier direct et d’évaluer l’influence de l’IA sur l’efficacité opérationnelle, la productivité de la main-d’œuvre et la compétitivité du marché. Un cadre structuré permet aux entreprises d’optimiser les investissements dans l’IA, d’obtenir l’adhésion des parties prenantes et de s’assurer que l’adoption de l’IA génère des résultats commerciaux mesurables.
Les organisations qui élaborent des stratégies claires de mesure de l’IA peuvent s’attendre à des bénéfices substantiels. La recherche suggère que des cadres d’évaluation de l’IA bien structurés peuvent générer jusqu’à 3,5 fois le retour sur investissement, ce qui renforce la nécessité d’une mise en œuvre disciplinée et d’un suivi des performances.
Dernières réflexions
L’IA n’est pas un échec, c’est la mesure qui l’est. Les entreprises investissent des milliards dans l’IA, mais nombre d’entre elles peinent à prouver sa valeur. Le problème n’est pas l’IA elle-même, mais des modèles d’évaluation dépassés qui ne reflètent pas l’impact réel de l’IA sur les opérations, l’efficacité et la croissance.
Les dirigeants qui ne parviennent pas à repenser la mesure de l’IA se retrouveront coincés dans une boucle sans fin d’expérimentation sans progrès. Ceux qui s’adaptent, élaborent des cadres d’évaluation structurés et se concentrent sur des mesures axées sur les performances transformeront l’IA d’un centre de coûts en un véritable avantage concurrentiel.
Les entreprises qui maîtrisent aujourd’hui la mesure de l’IA domineront leur secteur demain. Celles qui ne le font pas gaspilleront des ressources, manqueront des opportunités et lutteront pour rester dans la course. Le choix est simple : évoluer ou prendre du retard.
