L’IA ne se laisse pas enfermer dans les grilles classiques du ROI. Et heureusement !

Si les expérimentations se multiplient, la quête de gains tangibles se heurte à l’absence de métrique universelle pour quantifier la valeur créée. Mesurer le ROI s’avère complexe, voire faussé si on se limite aux approches comptables. En France, le Cigref s’est penché sur le sujet.

Soyons clairs : il n’existe pas, à ce jour, de métrique universelle pour quantifier la valeur de l’IA, donc le ROI. Les méthodes de calcul classiques s’avèrent inadaptées dans la mesure où l’IA est transformative.

L’IA ne se laisse pas enfermer dans les grilles classiques du ROI. Et c’est précisément le point de départ d’une note d’information du Cigref consacrée à l’évaluation du retour sur investissement des solutions d’IA générative et agentique.

Bien plus que faire la différence entre bénéfices et coûts

Tenter de justifier un projet d’IA générative avec les mêmes outils qu’une migration de serveur mène à une impasse, estime l’association des plus grandes entreprises et administrations publiques françaises. L’IA ne constitue pas un simple outil d’optimisation de coûts, elle représente un réel investissement dans la capacité d’innovation de l’organisation. Qui plus est, identifier et évaluer l’impact réel des technologies d’IA, par rapport aux autres facteurs en jeu, reste difficile.

L’IA n’agit pas de manière isolée. Son utilisation -quels que soient les outils- nécessite de réaliser une transformation organisationnelle afin de faciliter l’accès aux données, fluidifier la circulation de l’information, favoriser la lisibilité des processus internes. On ne le dira jamais assez, l’IA impose des prérequis sur la qualité et la gouvernance des données, l’outillage, la sécurité, la conformité, et une conduite du changement structurée. Aussi, mesurer la valeur d’une solution d’IA ne se limite pas à faire la différence entre bénéfices et coûts.

Un ROI qui dépasse la comptabilité

C’est pourquoi, souligne le Cigref, il devient complexe de distinguer la part de valeur créée par le cas d’usage lui-même de celle qui résulte de la transformation organisationnelle nécessaire à l’adoption des technologies. Dans son document, l’association invite à sortir des approches comptables traditionnelles et à construire un cadre d’évaluation adapté à chaque organisation.

Pour le Cigref, en effet, il faut distinguer « productivité » et « compétititvité ». Se concentrer sur l’efficience opérationnelle par la technologie suggère un possible décalage avec la vocation plus profonde de ces outils : celle de créer des propositions de valeur nouvelles. Un hiatus pourrait ainsi se creuser entre la capacité à faire plus vite et avec moins de ressources ce que nous faisons déjà, et celle, plus complexe, d’inventer ce que nous ne pouvions pas faire auparavant…

Par ailleurs, cette dynamique, centrée sur l’efficience des processus, n’est pas sans répercussions sur le plan humain et social. Elle interroge la nature même du travail et la valorisation du capital humain au sein de l’entreprise. Des entreprises ont d’ailleurs délibérément abandonné certains cas d’usage d’IA générative, pourtant pertinents, car ils avaient des effets collatéraux néfastes : en automatisant certains échanges entre deux équipes, ils avaient réduit des interactions essentielles au bon fonctionnement de l’organisation.

L’automatisation de certaines tâches cognitives pourrait également redéfinir en profondeur les compétences attendues, et potentiellement creuser un écart entre les collaborateurs dont le rôle est augmenté par l’IA et ceux dont les activités deviennent substituables, voire inutiles.

Vers une vision stratégique de l’IA

Le défi stratégique consiste donc à s’assurer que les gains de productivité d’aujourd’hui ne deviennent pas une fin en soi, mais bien le levier d’une compétitivité pour demain. C’est pourquoi, il importe de distinguer clairement, dans les stratégies d’entreprise, ce qui relève de la modernisation de ce qui relève de la véritable transformation. La gestion de cette transition devient alors un enjeu majeur de cohésion interne et de pérennité des savoir-faire

Bref, l’IA ne peut être traitée comme un simple outil d’optimisation des coûts. Elle est un investissement dans la capacité d’innovation de l’organisation. Et le Cigref de rappeler que si les approches bottom-up permettent d’acculturer les équipes, seuls les projets top-down, alignés sur la stratégie globale, génèrent un impact structurant sur la performance à long terme.