Comment mesurer le retour sur investissement de l'IA et prouver l'impact sur l'entreprise

Aujourd'hui, l'IA est au cœur des préoccupations de presque tous les responsables d'entreprise. Les promesses d'une automatisation intelligente, d'une meilleure prise de décision et de nouvelles méthodes de travail semblent immenses. Malgré l'urgence, il reste un défi commun : transformer le potentiel de l'IA en impact métier mesurable.

Pour de nombreux dirigeants, il existe un fossé entre la reconnaissance du potentiel de l'IA et l'obtention de résultats mesurables. Ce parcours nécessite une définition claire de l'état de préparation à l'IA, un lien direct entre les priorités de l'entreprise et les cas d'utilisation ciblés, ainsi qu'une approche rigoureuse de la mesure du retour sur investissement. Sans ces éléments, même les initiatives bien intentionnées risquent de stagner avant d'avoir un impact significatif sur l'activité de l'IA.

Ce guide explore les étapes clés de la détermination du retour sur investissement grâce à l'IA, de l'évaluation de votre préparation au maintien de la valeur au fil du temps, à l'aide d'exemples concrets d'impact de l'IA sur l'activité des entreprises.

Étape 1. Aligner les initiatives d'IA sur les objectifs de l'entreprise

Points clés à retenir : lancez chaque projet d'IA avec un objectif métier clairement défini pour maximiser l'impact et obtenir l'adhésion des cadres.

La première étape vers une stratégie d'IA réussie est d'évaluer vos objectifs métier. L'IA n'a pas de valeur en soi. Elle est précieuse quand elle fait avancer les choses dont l'entreprise se soucie déjà.

Avant d'investir, vous devez savoir pourquoi vous investissez. Essayez-vous de réduire les coûts, de prendre des décisions plus rapides ou d'augmenter la fidélisation des clients ? Les solutions d'IA qui commencent par un objectif clair sont plus susceptibles de réussir. Elles facilitent également l'obtention de l'adhésion et justifient l'investissement.

Disposer d'une interface unique et unifiée pour toutes vos fonctionnalités d'IA peut faire la différence. Elle peut recommander de manière proactive les meilleurs actions et insights suivants dans le flux de travail afin que les collaborateurs puissent en faire plus.

Exemple concret : Delta Airlines

Delta Airlines a aligné son initiative d'IA sur un objectif cœur de métier : connecter le bonheur des collaborateurs à l'expérience client. Grâce à SAP SuccessFactors, ils ont occupé avec succès près de 50 % de leurs postes de direction avec des collaborateurs en contact avec les clients. Le résultat a créé un cycle vertueux de résultats positifs pour les clients et les actionnaires.

Étape 2. Estimer le retour sur investissement grâce à la modélisation des cas d'utilisation

Points clés à retenir : modélisez le retour sur investissement à l'aide de cas d'utilisation spécifiques à forte valeur ajoutée et adoptez une vision pluriannuelle pour renforcer votre analyse de rentabilité.

Avant de mettre en œuvre de nouvelles technologies d'IA, vous avez besoin d'une analyse de rentabilité solide. Pour l'IA, cela signifie modéliser le retour sur investissement via des cas d'utilisation. C'est là que vous allez au-delà des idées générales d'efficacité et commencez à quantifier l'impact potentiel.

Pensez aux catégories de valeur potentielles de l'IA d'entreprise :

• Optimisation des coûts et gains d'efficacité : combien d'heures pourriez-vous économiser en automatisant un processus manuel ?
• Croissance du chiffre d'affaires : une meilleure personnalisation peut-elle entraîner des taux de conversion plus élevés ?
• Atténuation des risques et conformité : l'IA peut-elle vous aider à détecter les fraudes ou à automatiser les contrôles de conformité, réduisant ainsi votre exposition aux risques ?
• Qualité de la décision : quelle est la valeur d'une prévision plus précise ou d'une réduction du nombre d'erreurs dans votre reporting financier ?

L'une des façons dont ces catégories prennent vie consiste à établir un lien entre l'expérience client (CX) et votre back-end opérationnel (ERP). Une plateforme CX peut contenir les données front-end sur le comportement des clients et l'historique des commandes. Mais les données opérationnelles (ce qui vous permet de générer des devis, de gérer la livraison et de fournir le statut des commandes et des factures) se trouvent dans le back-end. Les deux parties doivent être en parfaite harmonie pour qu'une entreprise moderne puisse tenir ses promesses.

Un rapport de validation économique d'Enterprise Strategy Group montre que l'intégration de l'IA dans vos systèmes CX et ERP peut offrir un retour sur investissement prudent de 214 % sur cinq ans, passant à 761 % avec un maximum d'améliorations.¹ Le rapport souligne également que ce type d'intégration peut entraîner une augmentation de 10 à 30 % du volume moyen des transactions, ce qui augmente directement le chiffre d'affaires.²

Lorsque vous modélisez ces avantages, pensez à penser à la récurrence. S'agit-il d'économies ponctuelles ou vont-elles s'accumuler au fil du temps ? Une vue pluriannuelle du flux de trésorerie qui en résulte peut dresser un tableau beaucoup plus convaincant qu'une projection sur un an. Il s'agit d'une étape cruciale dans l'élaboration d'une analyse de rentabilité solide qui résonne avec vos collègues dirigeants et vous aide à mesurer les performances de l'IA au fil du temps.

Exemple concret : Microsoft

Microsoft a dû faire face à des difficultés liées aux processus manuels et aux mauvaises prévisions dans sa Supply Chain. En ciblant ces points problématiques, elle a permis de réduire de 50 % les processus de planification manuelle et d'augmenter de 75 % la planification dans les délais. Ces améliorations montrent directement comment un cas d'utilisation bien défini peut se traduire par un retour sur investissement tangible.

Étape 3. Quantifier la valeur par le biais des comparaisons de référence

Points clés à retenir : établissez une base de performance claire pour mesurer l'impact réel de l'IA et mettre en évidence le coût de l'inaction.

Pour obtenir un impact significatif sur l'activité de l'IA, commencez par définir une base de performance claire. Documentez les KPI actuels, tels que les temps de traitement, les taux d'erreur, les scores de satisfaction client ou le chiffre d'affaires par transaction, et évaluez comment l'IA pourrait modifier ces chiffres. Cela établit une période d'amortissement réaliste et un seuil de rentabilité.

La valeur réelle de l'IA s'étend souvent au-delà de simples calculs comme « X heures économisées à Y euros par heure ». Lorsque l'automatisation supprime les tâches répétitives, les équipes peuvent se concentrer sur les initiatives stratégiques, stimuler l'innovation et contribuer à des résultats à plus forte valeur ajoutée. Cet effet cascade amplifie le retour sur investissement avec l'IA bien au-delà des gains d'efficacité initiaux.

Il est tout aussi important de reconnaître le coût de l'inaction. Les retards dans l'amélioration d'un processus critique peuvent signifier une perte de chiffre d'affaires, une baisse de la compétitivité et une réduction de la fidélisation des clients. Définir l'IA comme une nécessité stratégique, et non comme une dépense discrétionnaire, renforce votre analyse de rentabilité.

Exemple concret : Chobani

Prenons Chobani, par exemple. L'utilisation de l'IA pour rationaliser ses processus financiers a permis à l'entreprise de réduire de 75 % le temps passé sur les dépenses. Cela a libéré son équipe Finance du travail administratif et leur a permis de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques telles que l'analyse financière et l'amélioration de la conformité.

Étape 4. Suivre les métriques réelles après le déploiement

Une fois votre solution d'IA en production, passez des projections aux données de performance à l'aide d'un outil de mesure de l'IA. Il est important de se concentrer sur les métriques qui démontrent si la solution fournit comme prévu :

• Mesurer avant et après les KPI pour confirmer les résultats.
• Suivre les taux d'adoption et d'utilisation pour s'assurer que la solution est utilisée efficacement.
• Suivre les impacts en aval. L'amélioration du débit dans un service a-t-elle entraîné un délai de mise sur le marché plus rapide et une augmentation du chiffre d'affaires dans un autre ?

Un modèle de consommation transparent vous donne une visibilité complète sur ce qui est utilisé, à quelle fréquence et où cela apporte de la valeur. Ces insights vous permettent d'optimiser les performances, de communiquer clairement les résultats et de justifier un investissement continu ou élargi.

Les agents d'IA peuvent être un outil puissant à cet effet. Ces agents sont infusés de l'expertise des processus, ce qui leur donne la capacité de raisonner, de prendre des décisions et de s'adapter aux conditions dynamiques. Ils peuvent également automatiser le travail chronophage dans toutes les fonctions de l'entreprise telles que la Supply Chain, les Achats et la fonction Finance.

Exemple concret : Nestlé

Nestlé a été confrontée à des processus de dépenses papier lents et sujets à des erreurs. En mettant en œuvre des outils pilotés par l'IA dans SAP Concur, ils ont pu suivre et mesurer les améliorations significatives. L'entreprise a éliminé à 100 % les processus manuels de gestion des dépenses et a vu l'efficacité de ses collaborateurs tripler lors de la création de notes de frais.

Étape 5. Inclure les retours qualitatifs et stratégiques

Points clés à retenir : tenez compte à la fois des gains financiers mesurables et des avantages stratégiques à long terme lors de l'évaluation de la réussite de l'IA.

Tous les retours n'apparaissent pas dans un rapport financier, surtout au début. Il est important d'inclure des retours qualitatifs et stratégiques lors de l'élaboration de votre analyse de rentabilité et des évaluations de l'avancement.

Certaines entreprises ont amélioré leur productivité quotidienne jusqu'à 300 % en automatisant les processus de routine tels que la saisie des données, le traitement des commandes et le support client.³Les équipes commerciales ont également signalé des augmentations de productivité allant jusqu'à 90 % grâce à des workflows rationalisés et à un meilleur accès aux données clients. Ces gains ne se limitent pas au gain de temps : ils permettent aux équipes de se concentrer sur un travail à plus forte valeur ajoutée.⁴

Les coûts d'exploitation peuvent également baisser fortement. En simplifiant les opérations et en réduisant le besoin d'intégrations complexes, les entreprises peuvent économiser jusqu'à 70 % du temps qu'elles consacraient auparavant à la gestion et à la maintenance des systèmes.⁵

Voici d'autres points à prendre en compte :

• Cycles d'expérimentation plus rapides : l'IA peut accélérer l'innovation
• Fidélisation des talents grâce à l'innovation : les collaborateurs veulent travailler pour des entreprises tournées vers l'avenir
• Différenciation concurrentielle : une adoption précoce peut vous donner un avantage significatif sur le marché
• Pérennisation de votre infrastructure : investir dans l'IA dès aujourd'hui crée une base plus résiliente et adaptable pour l'avenir

Enfin, l'IA peut considérablement améliorer l'expérience client et la fidélisation. Les entreprises ont constaté une clôture plus rapide des transactions, moins de problèmes de service et des taux de satisfaction plus élevés, réduisant ainsi l'attrition jusqu'à 55 %⁶.

Exemple concret : SA Power Networks

SA Power Networks a fait face au défi de gérer une infrastructure vieillissante dans une vaste zone peu peuplée. En utilisant une application optimisée par l'IA, ils ont non seulement économisé 1 million de dollars en une seule année, mais ils ont également atteint un taux de réussite de 99 % dans l'identification des pôles susceptibles de se corroder. La solution d'IA a également permis aux techniciens sur le terrain d'accéder à 50 ans d'historique des actifs avec une simple requête en langage naturel pour améliorer la sécurité et la fiabilité.

Étape 6. Créer une boucle de rétroaction pour une justification continue

Points clés à retenir : créez une boucle de rétroaction pour affiner les modèles, découvrir de nouvelles opportunités et pérenniser la valeur métier de l'IA au fil du temps.

Les technologies d'IA s'améliorent à mesure qu'elles tirent les leçons des nouvelles données. Les entreprises les plus performantes établissent une boucle de rétroaction qui suit les résultats, affine les modèles et applique les insights aux initiatives futures.

Cette boucle de rétroaction garantit que votre investissement dans l'IA continue de générer de la valeur longtemps après le déploiement initial. Elle vous aide également à identifier de nouveaux cas d'utilisation, à optimiser les solutions existantes et à tirer parti de vos réussites.

Une suite d'outils peut vous aider à créer, étendre et orchestrer des solutions d'IA à grande échelle. Grâce à une gestion et une gouvernance centralisées, les agents IA peuvent être alignés sur les besoins de l'entreprise et révéler de nouvelles opportunités à l'échelle de l'entreprise.

En explorant continuellement de nouveaux cas d'utilisation, en développant des solutions personnalisées et en étendant l'IA à votre rythme, vous transformez l'IA d'un projet unique en un moteur de croissance continu.

Démarrer votre parcours vers l'IA

Atteindre un retour sur investissement mesurable avec l'IA est souvent plus simple qu'il n'y paraît. Vous n'avez pas besoin d'avoir toutes les réponses pour commencer. Vous avez juste besoin du bon plan, des bonnes personnes et du bon soutien.

Que vous définissiez votre première démonstration de faisabilité de l'IA ou que vous développiez l'IA à l'échelle de l'entreprise, choisissez des technologies pertinentes, fiables et responsables.

Ces systèmes doivent être protégés par des mesures de sécurité de bout en bout, y compris la gestion des renseignements sur les menaces et des vulnérabilités, et régis par des politiques strictes en matière de données pour garantir une gestion responsable, la confidentialité et la conformité légale.

Intégrées aux processus cœur de métier, elles fournissent des résultats tangibles que vous pouvez mesurer et exploiter au fil du temps.

Pour les dirigeants, voici une liste de contrôle en six points pour aider votre entreprise à maximiser son retour sur investissement :

• Lancer chaque projet d'IA avec un objectif métier clairement défini pour maximiser l'impact et obtenir l'adhésion des cadres.
• Modéliser le retour sur investissement à l'aide de cas d'utilisation spécifiques à forte valeur ajoutée et adoptez une vision pluriannuelle pour renforcer votre analyse de rentabilité.
• Établir une base de performance claire pour mesurer l'impact réel de l'IA et mettre en évidence le coût de l'inaction.
• Utiliser des métriques post-déploiement et des outils de suivi transparents pour prouver la valeur et guider les investissements futurs dans l'IA.
• Prendre en compte à la fois des gains financiers mesurables et des avantages stratégiques à long terme lors de l'évaluation de la réussite de l'IA.
• Créer une boucle de rétroaction pour affiner les modèles, découvrir de nouvelles opportunités et pérenniser la valeur métier de l'IA au fil du temps.