Le boom actuel de l’intelligence artificielle fait figure de nouvel eldorado pour les entreprises du CAC40 et des grandes ETI. Mais il comporte aussi un risque majeur : multiplier les expérimentations IA sans disposer de tableaux de bord clairs, c’est naviguer à vue.

Historiquement, tout grand projet technologique a nécessité des indicateurs pour tenir ses promesses. Lors de la généralisation des ERP et de la transformation numérique dans les années 2000, les entreprises n’ont gagné en efficacité qu’en mesurant soigneusement leurs retours sur investissement. Il en va de même pour l’IA : sans KPI tangibles, sa « promesse » reste un mirage.

Sans ROI, pas de stratégie

À l’image des révolutions numériques passées, piloter l’IA sans ROI est illusoire. Les décideurs qui ont vécu la bulle Internet ou le déploiement des ERP s’en souviennent : les projets les plus coûteux deviennent rapidement bancals lorsqu’ils ne sont pas pilotés par la donnée.

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises multiplient les hackathons, recrutent des Chief AI Officers, lancent des PoC. Mais peu vérifient réellement si ces initiatives transforment leur activité. Pour devenir stratégique, l’IA doit sortir de la « vaine promesse » et s’imposer comme un levier mesurable.

Mesurer pour décider

On ne peut pas piloter sérieusement l’intelligence artificielle sans s’appuyer sur des indicateurs clairs. Parler d’IA n’a de sens que si l’on est capable d’en mesurer la valeur réelle.

Cela suppose d’observer concrètement ce qui se passe sur le terrain : le taux d’adoption des outils, les gains de productivité, l’automatisation effective des processus, la réduction des coûts, l’amélioration de la qualité. Autant de signaux qui permettent de suivre, dans le temps, l’impact réel des investissements engagés.

Chaque euro consacré à l’IA doit pouvoir se traduire en résultats observables. Une approche orientée ROI permet ainsi d’identifier les cas d’usage réellement utiles, de corriger les dérives (shadow AI, empilement d’outils, redondances), et d’allouer les ressources sur la base de faits, plutôt que d’effets de mode.

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Intégrer la mesure au cœur des projets IA

Les entreprises déjà engagées dans l’IA, formations, PoC, directions dédiées, doivent désormais intégrer cette exigence de mesure dès la conception des projets.

Chaque comité stratégique devrait se doter de métriques précises : amélioration de la productivité, volumes traités, réduction des erreurs, gains financiers, retour sur investissement global. Sans ces repères, les décisions restent intuitives et fragiles.

Contrairement aux gadgets technologiques, l’IA ne deviendra un outil durable que si elle génère une valeur mesurable. Elle doit être alignée avec la stratégie business, soutenue par une feuille de route claire et pilotable.

De l’illusion à la performance réelle

Piloter l’IA sans mesurer son ROI, c’est prendre un risque inutile. Il est temps pour les décideurs du CAC40 et des grandes ETI de donner à l’IA les repères financiers qu’elle mérite.

Refusons l’illusion d’une innovation déconnectée des résultats. En inversant la logique, mesurer avant tout autre chose, nous pourrons transformer la promesse de l’IA en gains réels pour nos organisations, comme cela a été fait lors de chaque grande rupture technologique.

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