Depuis des décennies, les entreprises évaluent leurs investissements technologiques à l'aune de modèles de retour sur investissement (ROI) éprouvés. Ces calculs, conçus pour des environnements stables aux coûts et résultats prévisibles, montrent aujourd'hui leurs limites face à la révolution de l'intelligence artificielle.
Lors de la conférence Cypher 2025 à Bengaluru, Vikas Behrani, vice-président de la pratique IA et laboratoire d'innovation chez Genpact, a dressé un constat sans appel : les approches traditionnelles de mesure du ROI sont inadaptées pour évaluer la valeur réelle des projets d'intelligence artificielle.
La nature changeante de l'IA défie les modèles statiques
Contrairement aux investissements technologiques traditionnels, les projets d'IA évoluent dans un écosystème dynamique où les modèles s'améliorent continuellement et où les marchés sont en perpétuelle mutation. Cette fluidité intrinsèque rend obsolètes les calculs de ROI basés sur des hypothèses fixes et des projections linéaires.
« La valeur de l'IA est fluide, intangible et constamment changeante », a souligné Behrani lors de son intervention. « Vous devez continuellement l'évaluer, innover et recalculer ce que la valeur de l'IA signifiera dans les prochaines années. »
Au-delà des économies de coûts : la valeur invisible de l'IA
Les retours sur investissement traditionnels se concentrent principalement sur des métriques tangibles : réduction des coûts, automatisation des processus ou augmentation du chiffre d'affaires. Or, la véritable valeur de l'IA réside souvent dans des bénéfices moins visibles mais tout aussi cruciaux.
Parmi ces retours immatériels figurent l'amélioration de la prise de décision stratégique, l'accélération de l'innovation produit, la transformation des expériences client ou encore le renforcement des capacités d'adaptation face aux disruptions marché. Autant d'aspects que les modèles classiques peinent à quantifier.
Les défis de mesure spécifiques à l'IA
- Évolution constante des modèles et algorithmes
- Coûts cachés liés à la maintenance et à l'actualisation
- Effets de réseau et valeur ecosystemique
- Impact à long terme sur l'avantage concurrentiel
- Valeur des données générées et des apprentissages organisationnels
Vers une approche dynamique et continue
Plutôt que de s'appuyer sur des calculs ponctuels, les organisations doivent adopter une vision dynamique de la mesure de valeur. Cette approche implique une réévaluation régulière des indicateurs de performance, une adaptation continue des métriques et une reconnaissance que la valeur de l'IA se construit dans le temps.
Behrani recommande aux entreprises de privilégier l'impact à long terme plutôt que les gains à court terme. Cette perspective nécessite un changement culturel profond, où l'expérimentation, l'apprentissage et l'adaptation deviennent des composantes essentielles de la stratégie d'investissement.
Repenser le cadre d'évaluation de la valeur
Les organisations pionnières développent désormais des cadres d'évaluation hybrides qui combinent des indicateurs financiers traditionnels avec des métriques qualitatives et stratégiques. Ces nouveaux modèles intègrent notamment :
- La vitesse d'innovation et le time-to-market
- L'amélioration de la résilience organisationnelle
- La qualité des insights stratégiques générés
- L'impact sur l'engagement client et employé
- La valeur des capacités futures développées
« Le véritable ROI de l'IA ne se mesure pas en pourcentages d'économies, mais en capacité transformationnelle et en avantage compétitif durable »
À retenir
- Les modèles de ROI traditionnels sont inadaptés à la nature évolutive de l'IA
- La valeur réelle de l'IA dépasse largement les simples économies de coûts
- Les retours immatériels et l'impact stratégique à long terme sont cruciaux
- Une approche dynamique et continue remplace les calculs statiques
- L'innovation continue et l'adaptation deviennent des métriques clés