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Comment prouver la valeur business de l'IA aux dirigeants

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Les résultats décevants des premiers projets d'IA incitent les DSI à changer de cap et à collaborer plus étroitement avec leurs homologues métier afin de garantir que ces investissements produisent une valeur mesurable.

PublicitéLes objectifs de gain de productivité qui ont longtemps dominé les discours sur l'IA, laissent progressivement place à une exigence forte de mesure concrète de la valeur générée par ces investissements. Alors que le MIT indique que le taux d'échec des projets atteint 95%, les directions générales s'interrogent sur la réelle rentabilité de l'IA. L'enquête mondiale de PWC auprès des PDG révèle que plus de la moitié des entreprises n'ont constaté ni hausse de leurs revenus ni baisse de leurs coûts grâce à l'IA, et qu'une sur huit seulement a obtenu des résultats positifs. Et si Gartner anticipe une forte croissance des dépenses en la matière cette année, John-David Lovelock, analyste et vice-président du cabinet d'études, explique que l'absence de résultats concrets pousse néanmoins les responsables IT à revoir leur stratégie. Plutôt que d'espérer que leur exploration de l'IA génère globalement du ROI, ils se tournent vers des projets plus ciblés.

« Les projets qui connaissent la plus forte croissance sont ceux qui génèrent du business, il se trouve que l'IA y participe », explique-t-il. « Mais les DSI commencent à moins mettre l'emphase sur l'IA en tant que telle et à se recentrer sur l'activité. Il s'agit de se recentrer sur l'optimisation des processus existants avec l'IA et de laisser de côté les projets de transformation "moonshot" trop ambitieux et irréalistes. »

À la recherche de résultats tangibles

Le guide stratégique des DSI de Lenovo pour 2026, réalisé en collaboration avec le cabinet d'analyse IDC, indique également que les entreprises vont s'investir sérieusement dans le déploiement de l'IA cette année, les phases d'exploration laissant place à des services opérationnels favorisant la transformation de l'activité. Ewa Zborowska, directrice de recherche chez IDC, affirme que, face à la pression croissante des conseils d'administration pour obtenir des résultats tangibles, de plus en plus de DSI souhaitent utiliser l'IA pour améliorer, innover et réinventer leurs organisations. « Ils ne s'intéressent plus à l'IA par simple curiosité ; ils veulent en tirer profit pour développer leur entreprise », explique-t-elle. « L'adoption de l'IA vise bien plus à innover et à adopter une approche novatrice pour créer de la valeur qu'à réduire les coûts. »

L'exigence de valeur est telle que Richard Corbridge, DSI de l'investisseur immobilier britannique Segro, affirme que le retour sur investissement de l'IA est une priorité majeure pour les décideurs IT : « Si vous constatez, par exemple, que chaque membre de l'entreprise a utilisé Copilot dix fois aujourd'hui, cela peut signifier qu'il a été efficace », explique-t-il. « Mais qu'ont-ils fait concrètement du temps gagné ? En quoi ce gain de temps a-t-il créé de la valeur ? » Les DSI devront se pencher sur ces questions au cours des mois qui viennent. Les plus efficaces d'entre eux commencent par peaufiner leurs arguments afin d'obtenir le soutien nécessaire, puis démontrent la valeur de leurs d'IA auprès du conseil d'administration.

PublicitéDéfinir un projet d'IA de valeur

Pour commencer, les DSI ne peuvent pas mesurer les résultats concrets de leurs projets sans la contribution des décideurs métier dans l'entreprise. Selon Ewa Zborowska, une collaboration plus étroite entre les responsables de projet et les indicateurs clés de performance (KPI) garantit que les investissements dans les technologies émergentes soient ciblés là où c'est nécessaire. La démarche modifie également les objectifs des projets. Ewa Zborowska s'attend ainsi à ce que les dirigeants d'entreprise et les décideurs métier recherchent des KPI qui englobent l'ensemble des problématiques opérationnelles. « Nous allons certainement observer davantage d'objectifs non financiers au cours des prochaines années », affirme-t-elle. « Les dirigeants examineront des aspects tels que l'engagement des employés, l'amélioration de leur travail, l'évolution de l'expérience client et l'efficacité accrue des prises de décision internes. »

Martin Hardy, directeur cybersécurité et architecture du Royal Mail, confirme que la définition de projets d'IA pertinents repose avant tout sur une approche ciblée. Les déploiements efficaces visent des processus dans des domaines spécifiques, et les parties prenantes métiers doivent être impliquées dans la définition de la valeur. « S'il s'agit de prendre des décisions concernant des documents juridiques, par exemple, l'IA n'est probablement pas encore au point », estime-t-il. « Mais pour approuver les congés, par exemple, cela pourrait être intéressant. Si des règles limitent à deux le nombre de personnes absentes simultanément, l'IA peut vérifier la pose de congés sans avoir à consulter tout le monde au bureau. »

Ajustement des cas d'usage

Le défi consiste désormais pour les responsables IT à collaborer avec leurs homologues métiers afin de définir une approche plus nuancée du déploiement de l'IA. Pour certains DSI, la valeur de l'IA est évidente, mais les risques potentiels doivent être pris en compte. Dan Keyworth, directeur exécutif des technologies et systèmes de performance chez McLaren Racing, dont la priorité est la stabilité opérationnelle et la fiabilité le jour de la course, reconnaît, par exemple l'importance de se tenir informé des évolutions de l'IA générative et de l'agentique. Même s'il privilégie les technologies éprouvées aux innovations susceptibles de compromettre les performances. « La Formule 1 s'appuie sur le machine learning et la simulation traditionnelle », explique-t-il. « Le développement de modèles a joué un rôle essentiel dans notre progression, et la GenAI est le turbo qui vient se greffer sur ce moteur qui existait déjà, grâce à des investissements accrus dans ce domaine. » Pour d'autres, comme Barry Panayi, directeur data du groupe d'assurance britannique Howden, la réussite repose sur le maintien de l'intervention humaine. Certes, l'automatisation peut améliorer le service client, mais plutôt que de remplacer le personnel, il souhaite utiliser l'IA pour garantir que les équipes de l'assureur disposent des informations pertinentes lors de leurs interactions avec les clients. « Nous n'avons absolument aucune intention d'utiliser les données pour accroître la productivité en automatisant nos interactions avec nos clients », explique-t-il. « Dans ce secteur, le contact humain est primordial. Nos courtiers ont besoin d'informations qui leur permettent de se démarquer et de prouver à leurs clients qu'ils comprennent les risques et peuvent leur proposer les meilleures offres. »

Pour Nick Pearson, DSI de Ricoh Europe, l'IA répond à un double objectif : accroître la productivité et améliorer les processus clients. Il a donc mis en place un comité tripartite, avec le responsable des opérations de service et du directeur commercial en Espagne. Ce comité étudie les opportunités d'acquisition, de développement ou de réutilisation des technologies émergentes. « Nous avons une stratégie qui vise à identifier les domaines où l'IA est pertinente, c'est-à-dire à exploiter les technologies dont nous disposons déjà pour accroître notre productivité interne », explique-t-il. « Nous avons de nombreux développeurs qui maîtrisent la programmation et la création d'applications sur Copilot Studio et d'autres plateformes ; tirons-en parti pour améliorer notre productivité. »

Apporter des preuves au conseil d'administration

Richard Corbridge de Segro encourage les responsables IT à engager le dialogue avec leurs pairs en mettant l'accent sur la valeur ajoutée. Il s'agit de leur demander comment un investissement dans la mise en oeuvre d'une solution d'IA créera de la valeur pour eux personnellement, pour l'entreprise dans son ensemble et pour les clients. Il affirme que les DSI ne devraient pas chercher à prouver l'efficacité de l'IA, mais plutôt se concentrer sur la valeur ajoutée des technologies émergentes. Cette définition est si fondamentale pour la méthode de travail de Segro que l'entreprise utilise l'expression « proof of value » plutôt que « proof of concept ». « La plupart des solutions fonctionnent, mais elles peuvent se révéler coûteuses », ajoute-t-il. « Par exemple, l'IA pourrait transformer l'utilisation des tableurs au sein de l'entreprise, mais c'est un projet qui coûterait 250 000 euros. Si vous payez quelqu'un actuellement 35 000 euros pour ce travail, et que cette personne en est satisfaite, il est légitime de s'interroger sur la valeur du projet d'IA. »

« Les entreprises commencent à tirer des leçons du déroulement des projets d'IA », résume Ewa Zborowska du cabinet IDC, dont les études indiquent que désormais la moitié des POC d'IA sont mis en production. « Si certains jugent ce taux de réussite peu impressionnant, il faut se souvenir qu'il n'était que de 10 % il y a seulement un an. Après plusieurs années d'exploration de l'IA, il semble que les DSI et leurs entreprises se concentrent désormais résolument sur les retours sur investissement concrets. Ces chiffres montrent que nous sommes engagés dans une transformation et que le marché de l'adoption de l'IA arrive à maturité. »

Article rédigé par

CIO.com,

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