Arrêtez de deviner le ROI de l’IA : un framework en quatre étapes pour des résultats concrets

L’IA s’impose rapidement au sein des équipes et des entreprises. Mais lorsqu’on leur demande des chiffres concrets concernant le retour sur investissement (ROI) pour mesurer l’impact, les dirigeants ont souvent du mal à rassembler des estimations de gain de temps et des anecdotes sur la productivité, qui ne reflètent qu’une infime partie de la réalité.

Le Teamwork Lab d’Atlassian a cherché à répondre à une question fondamentale  : Comment l’IA génère-t-elle de la valeur pour les entreprises, et quelles métriques sont les plus importantes à chaque stade de maturité ?

L’étude d’Atlassian sur l’Indice de collaboration en matière d’IA a révélé que de nombreuses entreprises ne parviennent toujours pas à démontrer clairement le ROI de l’IA à l’aide des métriques traditionnelles. Comme l’a déclaré le directeur de l’IA d’une entreprise comptant plus de 1 000 ingénieurs, « [n]otre problème numéro un à l’heure actuelle, ce sont les métriques. En matière d’IA, notre direction veut savoir ce qui se passe concrètement sur le terrain. »

Le calcul classique du ROI suppose une relation de cause à effet claire et linéaire. Or, la valeur apportée par l’IA ne se concrétise pas d’un seul coup. À mesure que l’utilisation de l’IA par une entreprise gagne en maturité, son adoption s’étend généralement de l’individu à l’équipe, puis à l’ensemble de l’organisation :

• Les individus réalisent des expérimentations et découvrent des cas d’usage prometteurs.
• Les équipes standardisent ces cas d’usage pour en faire des workflows partagés.
• Les organisations investissent dans des plateformes, la gouvernance et une structure afin de déployer à grande échelle ce qui a fait ses preuves.

Le ROI s’accroît à mesure que l’utilisation de l’IA passe de l’échelle individuelle à l’échelle collective. Les super-utilisateurs isolés peuvent générer des gains personnels, mais le véritable impact sur l’entreprise se produit lorsque les équipes et les entreprises s’alignent sur des méthodes de collaboration axées sur l’IA.

Le framework de valeur du ROI de l’IA en entreprise d’Atlassian définit quatre stades de maturité en matière d’utilisation de l’IA et le principal résultat à mesurer pour chacun d’eux :

1. EN COURS D’ÉTUDE
   • Il semble que : des collaborateurs et des équipes expérimentent avec l’IA et mènent des projets pilotes
     • À ce stade, concentrez vos mesures sur l’adoption
2. Optimisation
   • Il semble que : l’IA est intégrée aux workflows quotidiens
     • À ce stade, concentrez vos mesures sur l’efficacité
3. Amélioration
   • Il semble que : l’IA améliore la précision, la cohérence et les résultats client
     • À ce stade, concentrez vos mesures sur la qualité
4. Transformation
   • Il semble que : l’IA permet de créer des produits, services et modèles économiques totalement inédits
     • À ce stade, concentrez vos mesures sur l’innovation

Voici comment déterminer où se situe votre entreprise sur l’échelle de maturité et accélérer votre progression.

Exploration : mesurer l’adoption et construire les bases

La plupart des entreprises se trouvent dans cette catégorie.

C’est ici que les équipes expérimentent avec des outils d’IA et pilotent de nouveaux cas d’usage. C’est une phase d’investissement majeur. Vous développez des compétences, renforcez la confiance et repérez où l’IA peut avoir le plus d’impact. Cette étape peut aussi être frustrante, car elle implique de nombreux « échecs constructifs » : l’adoption peut être inégale d’une équipe à l’autre, et de nombreux projets pilotes peuvent donner l’impression de « faire deux pas en avant, puis un pas en arrière ».

Certains dirigeants sont tentés de considérer cette exploration comme du « tourisme de l’IA » ou une distraction par rapport aux tâches principales. Mais lorsque vous explorez, votre objectif n’est pas de prouver que l’IA a déjà été rentabilisée en termes d’argent. Il s’agit plutôt de répondre à une question plus fondamentale : les utilisateurs se servent-ils suffisamment de l’IA, et de la bonne manière, pour en tirer quelque chose d’utile ?

L’exploration n’est pas un gaspillage de temps. C’est un prérequis pour ouvrir le champ des possibles. Les entreprises qui sous-investissent dans ce domaine ne peuvent pas tendre vers les gains d’efficacité, de qualité ou d’innovation.

Optimisation : mesurer et augmenter l’efficacité

Vous savez que vous êtes dans une phase d’optimisation lorsque les équipes de toute votre entreprise ont créé et perfectionné toute une collection de workflows à forte valeur ajoutée axés sur l’IA. La différence clé par rapport à l’exploration est que l’IA est désormais liée à l’obtention de résultats plus rapides, et non plus seulement à l’expérimentation ou au test.

À ce stade, vous devez axer vos mesures sur l’efficacité opérationnelle. Les workflows doivent sembler plus rapides, avec une visibilité et une collaboration améliorées. Les gains doivent être visibles dans l’ensemble des équipes et des fonctions.

Lors de cette phase, vous commencerez à constater les éléments suivants :

• IA intégrée aux workflows existants : programmation, rédaction, support client, création de rapports, recherche, assurance qualité et plus encore
• Des collaborateurs qui utilisent l’IA pour rédiger, résumer et traduire du contenu, ou bien résoudre des problèmes, gagnant ainsi plusieurs minutes ou heures sur des tâches récurrentes
• Les premiers playbooks ou guides d’utilisation de l’IA partagés au sein des équipes

Ces chiffres rendent le ROI de l’IA tangible pour les parties prenantes et mettent en évidence les cas d’usage qui méritent d’être standardisés et déployés à grande échelle.

C’est là que la plupart des entreprises pensent que leur parcours dans le domaine de l’IA se termine : « Nous avons amélioré la productivité des collaborateurs. Mission accomplie ! » Mais en réalité, l’optimisation ne représente que la moitié du chemin. Si vous vous arrêtez là, vous obtenez des résultats plus rapides, mais vous risquez de voir les standards se dégrader à mesure que du travail bâclé s’accumule : plus d’éléments parasites, plus d’erreurs et plus de résultats de faible qualité circulant à un rythme trop rapide pour que vos systèmes de vérification puissent les gérer.

Les prochaines phases de maturité consistent à utiliser l’IA pour relever le niveau en matière de qualité et d’innovation, et non pas simplement pour aller plus vite. Leurs effets mettent plus de temps à se faire sentir.

Amélioration : mesurer et améliorer la qualité

Une fois que l’IA fait partie intégrante des pratiques de travail, une nouvelle opportunité se présente. Vous ne travaillez pas seulement plus vite, vous améliorez sans cesse la qualité, la précision et la cohérence. C’est là que l’IA commence à apporter une aide précieuse dans les processus de revue, de gouvernance et de prise de décision, et pas seulement dans ceux de rédaction ou d’idéation.

Signes indiquant que vous êtes dans la phase d’amélioration :

• Revue par l’IA des documents et du code pour détecter les problèmes avant qu’ils n’impactent les clients
• Assurance qualité assistée par l’IA qui met en évidence les régressions, les cas isolés ou les anomalies qui pourraient échapper aux humains
• Vérifications du respect des directives en matière de marque et de ton afin de garantir la cohérence et la conformité du contenu au sein de toutes les équipes
• Revues automatisées pour vérifier la conformité aux SLA et aux exigences réglementaires

« Une fois que vous maîtrisez l’adoption et l’efficacité, la contrainte ne réside pas dans la vitesse à laquelle les collaborateurs produire des résultats grâce à l’IA, mais dans la confiance que l’on peut accorder à ces résultats », explique Ben Ostrowski, chercheur au Teamwork Lab. « Pour passer à la phase d’amélioration de la qualité, la clé est d’évaluer l’IA par rapport aux KPI que vous utilisez déjà, puis d’isoler les domaines où les changements apportés par l’IA font la différence. »

Transformation : mesurer l’innovation

Une fois que votre entreprise atteint la phase de transformation (l’objectif final, et un stade que peu d’entreprises ont encore atteint), les métriques deviennent plus faciles à suivre dans un cadre de ROI plus traditionnel. L’IA n’est plus seulement un moyen de mieux traiter le même travail : elle alimente des fonctionnalités, des offres et des produits totalement inédits.

À ce stade, l’IA est étroitement intégrée à votre stratégie d’entreprise. Vous constaterez les éléments suivants :

• Des produits, expériences ou services totalement inédits qui n’existeraient pas sans l’IA
• De nouveaux modèles opérationnels ou secteurs d’activité basés sur les capacités de l’IA
• Des changements structurels : plateformes d’IA centrales, incubateurs, équipes produit dédiées à l’IA ou nouveaux archétypes de rôles

Désormais, le ROI de l’IA commence à ressembler à celui d’autres paris d’innovation à grande échelle. Vous pouvez le mesurer à l’aune de résultats commerciaux concrets, et pas seulement à l’aide de métriques opérationnelles.

Faites du ROI de l’IA un parcours progressif, et non un jeu de devinettes

Le ROI de l’IA n’est pas juste un chiffre que vous dévoilez lors d’une réunion avec la direction. C’est une échelle : adoption, efficacité, qualité, puis innovation.

Connaître votre échelon vous permet d’avoir des attentes réalistes : ne cherchez pas à tout prix à générer de « nouveaux revenus » lors des premières expérimentations de l’IA, et ne réduisez pas les avancées majeures à de simples gains de productivité.

« Les bons dirigeants savent qu’une innovation véritablement transformationnelle prend du temps », déclare Ostrowski. « Si vous attendez de l’IA qu’elle génère de nouveaux revenus alors que vous êtes encore dans la phase d’exploration initiale, ou si vous n’en parlez qu’en termes de productivité et de rapidité, vous sous-estimez son potentiel. »

Si vous êtes prêt à mettre en œuvre ce framework :

• Déterminez votre stade actuel avec l’évaluation des métriques de ROI de l’IA :
  Évaluation interactive
• Exécutez le scénario sur le ROI de l’IA avec votre équipe de direction pour vous aligner sur la prochaine métrique appropriée :
  Scénario Mesurer le ROI de l’IA
• Partagez le document d’une page sur le ROI de l’IA avec les parties prenantes qui ont besoin de la version courte :
  Document d’une page sur le ROI de l’IA