Gaspillez-vous des millions ? Commencez à mesurer le succès de l’IA avec 7 indicateurs
Flux de trésorerie face à des données têtues: L’IA a recueilli 46,4 % du financement du capital-risque l’année dernière, mais prouver le retour sur investissement reste difficile pour de nombreuses entreprises qui la mettent en œuvre.
La confiance, moteur du succès de l’IA: Les problèmes de confiance nuisent au retour sur investissement de l’IA : une méfiance envers l’IA génère des ROI négatifs, soulignant l’importance de la confiance des organisations dans la technologie IA.
Repenser l'IA avec Google: Google estime que la spécificité de l’IA impose de réévaluer les indicateurs ROI traditionnels, compte tenu de son accessibilité et de son potentiel à transformer les résultats.
L’obscurité du succès indéfini: Les entreprises réalisent en moyenne 37 projets d’IA par an, mais manquent de clarté sur la réussite, car les indicateurs actuels relient mal les initiatives IA à des résultats tangibles.
Le casse-tête du ROI immatériel: Les indicateurs de ROI immatériel, comme la culture d’innovation et l’avantage concurrentiel, compliquent la quantification claire et obligent les CTO à bâtir des cadres ROI globaux.
L’IA engrange des revenus impressionnants : 46,4 % des investissements en capital-risque l’an dernier, pour être exact. Mais même avec cet afflux financier, la direction peine à saisir comment l’IA transforme réellement l’entreprise.
Plus de la moitié des responsables IT déclarent que la preuve du ROI est leur principal défi, d’autant plus que le RAND Corporation prévoit que 80 % des projets d’IA échoueront, gaspillant ainsi des milliards au passage.
Stephen Mann, analyste principal et directeur de contenu chez ITSM.tools, souligne un problème plus vaste : la confiance. « Les équipes qui ne font pas confiance à l’IA sont celles qui déclarent un ROI négatif sur leurs investissements IA. Il semble y avoir une chaîne où adoption de l’IA et confiance (ou absence de confiance) s’alimentent mutuellement », dit-il. Stephen n’est pas le seul à l’avoir remarqué.
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L’équipe IA de Google a également souligné que l’IA générative diffère des technologies passées. Elle est plus accessible, permettant à la fois aux équipes techniques et non techniques de l’utiliser. C’est pourquoi nous devons repenser la façon d’évaluer les performances de l’IA, car les cadres de ROI traditionnels sont souvent inadaptés.
Regardons de plus près pourquoi les anciennes approches ne fonctionnent pas et discutons des sept indicateurs qui comptent vraiment pour évaluer le ROI de l’IA.
Les défis de la mesure du ROI de l’IA
Les entreprises lancent en moyenne 37 POC IA, pourtant plus de 30 % des DSI admettent ne pas savoir clairement lesquels fonctionnent. Elles opèrent à l’aveugle, sans indicateurs solides reliant les efforts IA à des résultats tangibles.
Isoler l’impact de l’IA peut s’avérer délicat car celle-ci est souvent déployée en parallèle d’autres technologies ou changements de processus, comme un système d’inventaire piloté par l’IA mis en place simultanément à une refonte du magasin. Les tests traditionnels A/B ont du mal lorsque plusieurs facteurs (IA, marketing, refontes) influencent les résultats en même temps.
Les organisations se heurtent aussi au « ROI immatériel » : culture d’innovation, fidélisation des talents, avantage compétitif ou meilleure gestion des risques — des apports précieux mais difficiles à quantifier. Rajoutez le temps nécessaire pour former, affiner et maintenir l’IA, et il devient évident pourquoi les CTO hésitent à construire un cadre de ROI. La peur d’un retour négatif à court terme sous pression des investisseurs ne fait qu’accentuer la difficulté.
7 indicateurs pour mesurer le succès des investissements en IA
Michael Porter, de Harvard, a introduit une grille stratégique que les entreprises peuvent utiliser pour évaluer leur avantage compétitif grâce à l’IA. Son modèle repose sur le leadership par les coûts, la différenciation et la spécialisation, aidant les organisations à offrir des produits et services hautement spécialisés sur des marchés de niche.
Pour les CTO, comprendre comment leurs projets IA s’alignent sur ces leviers est essentiel pour justifier l’investissement et générer des résultats mesurables. Voici sept indicateurs et OKR pour définir le succès de l’IA :
1. Un délai de mise sur le marché réduit (TTM)
Le time to market consiste à mettre votre produit ou service sur le marché plus rapidement, de la conception initiale au déploiement final, en utilisant l’IA pour accélérer chaque étape. Plus vite vous lancez, plus tôt vous engrangez des revenus : si l’IA permet de réduire le temps de développement de 18 à 12 mois, ce sont 6 mois de revenus potentiels gagnés. Et c’est crucial pour améliorer la performance financière et gagner des parts de marché.
Comment mesurer le TTM
- Durée de la conception au lancement : Mesurer le temps écoulé entre la validation de l’idée et sa mise sur le marché.
- Temps du cycle d’itération : Évaluer la vitesse de conception, test et amélioration.
- Ratio temps-valeur : Comparer la rapidité avec laquelle un produit ou une fonctionnalité commence à générer des retours.
- Indice d’efficacité des ressources (REI) : Évaluer les heures-personne économisées ou réaffectées.
2. Capacité de traitement des processus
Suivre la capacité de traitement des processus est essentiel pour mesurer l’efficacité avec laquelle les tâches sont traitées sur une période donnée. Cela reflète la capacité de votre système à gérer la charge de travail et a un impact sur la performance globale et l’efficacité.
Comment mesurer la capacité de traitement des processus
- Volume par unité de temps (VPTU) : Suivez les tâches ou transactions terminées avant et après l’IA.
- Coût par transaction : Analysez comment l’IA influence les ressources dépensées avec des volumes plus élevés.
- Durabilité des pics de performance : Surveillez la durée pendant laquelle le système maintient un débit maximal.
- Temps de récupération : Évaluez la rapidité avec laquelle les processus se remettent après une perturbation.
3. Expérience Employé & Client
Toute initiative d’IA sert au final l’un de deux groupes : les employés ou les clients. Leur fidélisation, productivité, satisfaction et engagement sont les véritables indicateurs de succès, et décident si l’IA sera validée par la direction ou le conseil d’administration.
Pour les employés, l’IA doit automatiser les tâches répétitives et simplifier les flux de travail, leur laissant plus de temps pour se consacrer à des missions stratégiques et à forte valeur ajoutée. L’IA peut aussi optimiser la répartition des charges de travail – par exemple lorsqu’un outil de gestion piloté par IA signale que les employés passent trop de temps en réunions et pas assez en travail concentré.
Côté client, les projets d’IA doivent placer la création d’une expérience sans friction au centre. Les retombées se traduisent par une plus grande fidélité, une durée de vie client prolongée, et un flux continu de recommandations – des composantes essentielles pour la croissance à long terme de l’entreprise. Lorsque tous ces aspects sont réunis, ils produisent un ROI positif, avec une organisation agile, centrée sur le client, et capable d’autonomiser l’ensemble des parties prenantes.
Comment mesurer l’expérience employé (EX) pour évaluer le succès de l’IA
- Comparer les taux de rétention avant/après l’implantation de l’IA
- Suivre la rétention dans les fonctions avec ou sans renfort de l’IA
- Surveiller les motifs de départ volontaires
- Scores eNPS (employee Net Promoter Score) des employés
- Délai pour atteindre la pleine productivité pour les nouvelles recrues
Comment mesurer l’expérience client (CX)
- Scores NPS et CSAT
- Taux de résolution au premier contact (FCR) et temps de réponse aux clients
- Analyse du ressenti et des émotions sur les réseaux sociaux
- Taux de fidélisation et d’attrition des clients
- Évolution de la valeur vie client avant/après IA
4. Impact de la Dette Technique (TDI)
L’Impact de la Dette Technique (TDI) mesure comment les raccourcis et inefficacités accumulés affectent les performances, la maintenabilité et la scalabilité d’un système d’IA, ou, à l’inverse, comment l’IA elle-même contribue à la dette technique grandissante d’une entreprise.
C’est un indicateur clé, sachant que la dette technique consomme déjà 30 % des budgets IT et 20 % des ressources humaines, et qu’avec l’IA, la tendance s’aggrave.
En 2025, plus de 50 % des responsables IT anticipent un niveau de dette technique modéré à sévère, l’IA figurant parmi les principaux contributeurs. Mesurer le TDI permettra aux CTO de réduire ces coûts cachés, en justifiant le refactoring des modèles, l’optimisation de l’allocation des ressources, et un meilleur équilibre entre la maintenance des systèmes existants et le déploiement de nouvelles capacités pilotées par IA.
Comment mesurer l’Impact de la Dette Technique
- Latence des pipelines de données : Évaluez les retards dans l’ingestion et le prétraitement des données.
- Délai de mise en production des mises à jour de modèles : Vérifiez la rapidité d’adaptation des modèles aux nouvelles données.
- Coût d’inférence par prédiction : Calculez le coût en ressources pour chaque inférence IA.
- Taux de correction des bugs : Surveillez la fréquence d’apparition et de correction des problèmes de données ou modèles.
5. Valorisation des Actifs de Données
L’IA ne vaut que par la qualité des données sur lesquelles elle repose. Que vous travailliez sur l’intelligence prédictive ou des systèmes autonomes, la valorisation des actifs de données permet de mesurer l’efficacité avec laquelle l’IA exploite les données disponibles.
Plus l'utilisation est forte, plus la portée de l'IA s'élargit, brisant les silos, atténuant les biais des ensembles de données et fournissant une intelligence à l'échelle de l'entreprise grâce à l'intégration des données.
Si les modèles n’exploitent pas pleinement les jeux de données à forte valeur ajoutée ou, pire encore, surajustent des jeux de données redondants, cela a un impact direct sur la précision, la pertinence stratégique et, en fin de compte, la réussite de votre projet IA.
Comment mesurer l’utilisation des actifs de données
- Fréquence d’accès aux données : Mesurez la fréquence à laquelle les modèles d’IA accèdent à chaque jeu de données.
- Latence du traitement des données : Suivez les temps de récupération et de traitement dans les workflows d’IA.
- Ratio stockage vs utilisation active : Comparez les données stockées à celles utilisées activement.
- Taux d’utilisation des attributs & traçabilité des données : Identifiez les attributs qui influencent la performance et assurez la qualité des données.
6. Réduction du taux d’erreur (ERR)
Bien gérer les données n’est que la moitié du travail. Le véritable défi consiste à s’assurer que les données sont propres et structurées, fournissant des résultats précis, actualisés et impartiaux à grande échelle. La réduction du taux d’erreur est essentielle dans ce processus. Elle reflète la capacité de l’IA à évoluer en réduisant les erreurs et les problèmes de qualité, et signale la capacité du modèle à apprendre et à s’adapter dans le temps.
Moins d’erreurs dans les modèles d’IA signifie moins d’intervention requise de la part des équipes IT, ce qui facilite le déploiement à grande échelle de l’IA dans les différents départements selon leurs besoins spécifiques. Suivre cette progression garantit que l’IA ne se détériore pas au fur et à mesure de son expansion, offrant ainsi aux CTO la certitude que l’IA est pérenne, alignée sur les objectifs métier et capable de garantir la satisfaction client et l’efficacité opérationnelle de façon constante.
Comment mesurer la réduction du taux d’erreur ?
- Taux d’erreur initial vs actuel : Comparez les niveaux d’inexactitude initiaux et actuels.
- Taux de faux positifs : Identifiez les classifications positives erronées.
- Répartition des erreurs : Repérez les biais ou faiblesses dans les segments de données.
- Évolution du taux d’erreur : Vérifiez que les modèles ne se dégradent pas après le déploiement.
- Efficacité des itérations correctives : Mesurez la rapidité avec laquelle le réapprentissage réduit les erreurs.
7. Coefficient de scalabilité
Le coefficient de scalabilité fait la différence entre une initiative IA qui prospère et une autre qui s’effondre sous son propre poids et devient un gouffre financier. Il mesure la capacité d’une solution IA à s’étendre à l’échelle de l’organisation sans flambée des coûts ni augmentation de la complexité.
Les modèles d’IA peuvent démarrer modestement, mais à mesure que l’adoption s’accroît, les besoins en mise en réseau, stockage et puissance de calcul augmentent aussi. Ce qui commence comme une solution de cloud hybride peut vite se transformer en refonte onéreuse — pensez à l’extension du stockage à froid, à la mise à niveau du matériel sur site et à l’augmentation des coûts par déploiement. En un rien de temps, le retour sur investissement potentiel de l’IA est absorbé par la prolifération de l’infrastructure.
Comment mesurer le coefficient de scalabilité
La scalabilité doit être mesurée à la fois sur les plans technique et métier. Voici ce que les CTO doivent surveiller :
- Efficacité computationnelle (FLOPS/watt) et scalabilité du temps d’entraînement
- Latence d’inférence et coût par inférence
- Surcharge d’infrastructure et délai avant retour sur investissement pour chaque déploiement
- S’assurer que la croissance ne fait pas exploser les coûts permet à l’IA de rester un moteur de croissance, et non un centre de coûts.
Une croissance sans fondations scalables mène à des inefficacités qui font de l’IA un centre de coût au lieu d’un moteur de croissance.
Pérennisez vos investissements en IA
La disruption portée par l’IA ne ralentit pas, et les CTO doivent privilégier l’agilité pour défendre leurs projets IA auprès des décideurs. Il faut pour cela passer de projets pilotes à une adoption à l’échelle de l’entreprise, où l’IA agentique génère de la valeur transverse.
Assurez l’adhésion en alignant les objectifs stratégiques avec l’exécution via une infrastructure évolutive, des MLOps rigoureux et des cadres de gouvernance qui permettent de croître sans perdre le contrôle.
Utilisez ces sept indicateurs clés comme feuille de route pour justifier l’investissement dans l’IA, suivre l’adoption et optimiser la performance, jusqu’à obtenir potentiellement jusqu’à 3,5 fois le retour sur investissement.
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