Alors que les entreprises et les administrations publiques multiplient les expérimentations, la mesure du retour sur investissement (ROI) des solutions d’intelligence artificielle s’impose comme un défi stratégique majeur pour les directions du numérique. Au-delà de la simple optimisation technique, l’intégration des technologies d’IA générative et agentique questionne la capacité d’innovation et la transformation organisationnelle des organisations.
Le Cigref publie aujourd’hui une note d’information et d’actualité issue de sa task force dédiée, offrant un cadre d’évaluation pragmatique et réaliste pour accompagner les décideurs dans ce changement de paradigme.
Une typologie technologique au service de la stratégie
Pour évaluer la valeur, il convient d’abord de distinguer les trois familles technologiques qui redéfinissent les processus métiers :
- L’IA traditionnelle : centrée sur la précision et l’exploitation massive de données pour la maintenance prédictive ou l’optimisation.
- L’IA générative : adoptée pour l’automatisation des tâches quotidiennes comme la synthèse de documents ou la recherche d’information.
- L’IA agentique : une étape supérieure visant à imiter le raisonnement humain pour prendre des décisions et exécuter des actions de manière autonome.
IA horizontales vs IA verticales : deux logiques de création de valeur
Le rapport souligne l’importance de différencier les approches selon l’usage:
- Les IA horizontales s’adressent à l’ensemble des collaborateurs. Si elles génèrent des gains de temps, leur valeur réelle dépend de la réallocation de ce temps vers des missions à plus haute valeur ajoutée ou de l’intelligence collective.
- Les IA verticales sont intégrées au cœur des processus métiers (finance, supply chain, juridique). Leur valeur repose sur une co-création profonde avec les lignes métier pour générer des innovations de rupture.
Définir un cadre d’évaluation adapté à la transformation SI
L’une des conclusions majeures de nos travaux est l’inadaptation des méthodes comptables traditionnelles face à l’IA transformative. Justifier un projet d’IA générative comme on le ferait pour une simple migration de serveur est une impasse.
La gestion des coûts : entre visibilité et coûts cachés
Le calcul du ROI doit intégrer une vision exhaustive des charges :
- Coûts spécifiques facilement identifiables : ingénierie, infrastructures cloud, licences, consommation énergétique et inférence.
- Coûts cachés de transformation : ils peuvent représenter 30 à 40 % des coûts totaux. Ils englobent la gestion des risques, la mise en conformité (notamment avec l’AI Act), la sécurité, et surtout la conduite du changement.
L’approche par « gestion de portefeuille »
Pour piloter cette complexité, le Cigref recommande une approche de portefeuille équilibré, structurée en trois piliers:
- Les Fondations : gestion intelligente et structurée des données, pile technologique IA cohérente et interconnectée avec l’infrastructure existante et des logiciels permettant la consommation agile des fonctionnalités. Ici, le succès se mesure au time-to-market des futurs cas d’usage plutôt qu’au gain financier immédiat.
- Les Initiatives Horizontales : mesurées par le taux d’adoption et la qualité des nouvelles activités des collaborateurs.
- Les Initiatives Verticales : évaluées via des Value Driver Trees (arbres de création de valeur) qui lient les objectifs stratégiques (ex: augmenter la marge) à des leviers opérationnels précis (ex: réduction des erreurs de prévision).
Les piliers d’une performance durable et souveraine
La réussite de l’intégration de l’IA repose sur une gouvernance numérique robuste. Celle-ci n’est pas qu’une contrainte réglementaire ; elle est le garant d’une adoption responsable et d’une sécurité maîtrisée.
L’industrialisation via l’AI Factory
Le passage du stade de l’expérimentation (PoC) à l’impact durable est illustré par un exemple de mise en place d’un Centre d’Excellence ou AI Factory. Ce modèle permet de fournir une plateforme technique unifiée, de garantir l’éthique et de diffuser les compétences de manière transverse.
Capital humain et compétences : le levier stratégique
Dans un environnement en mutation, la compétence devient un levier stratégique de stabilité. L’enjeu pour les DSI est d’anticiper les besoins RH à 10 ans, en misant sur l’upskilling pour que les collaborateurs gardent le contrôle sur l’outil. La productivité ne doit pas être une fin en soi, mais le levier d’une compétitivité durable.
Conclusion : Vers une vision stratégique de l’IA
L’intelligence artificielle ne peut être traitée comme un simple outil d’optimisation des coûts. Elle est un investissement dans la capacité d’innovation de l’organisation. 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.
Pour approfondir ces méthodologies et découvrir les indicateurs de performance détaillés (opérationnels, financiers et organisationnels), nous vous invitons à consulter l’intégralité de notre note d’information.
