L’adoption de l’intelligence artificielle par les entreprises est en pleine expansion, mais seulement 50% des projets passent le stade de pilote à celui de production. Comment les CIO peuvent-ils démontrer la valeur concrète de leurs investissements en IA ?
Alors que de nombreuses organisations se concentrent sur le déploiement des modèles linguistiques et des agents IA, la véritable question reste : ces technologies améliorent-elles réellement les résultats business ? Rob Scudiere, CTO de Verint, souligne que trop d’entreprises confondent adoption et valeur ajoutée. « Les métriques qui comptent sont celles que les dirigeants suivent déjà », affirme-t-il.
Aligner l’IA sur la stratégie d’entreprise
La première étape consiste à identifier comment l’IA impacte les indicateurs clés de performance (KPIs) spécifiques à chaque secteur. Keyur Ajmera, CIO de Boomi, recommande une approche collaborative : « Il faut aligner dès le départ les parties prenantes sur l’objectif final ». Cette collaboration implique de travailler avec les CMO, CHRO et CFO pour identifier des cas d’usage concrets.
Expertise organisationnelle comme moteur de croissance
L’IA ne doit pas se limiter à des gains d’efficacité. Sarah Edwards, chief product officer chez Kantata, propose de mesurer le « taux de compounding d’expertise », c’est-à-dire la capacité à capitaliser sur les connaissances organisationnelles. Des exemples concrets montrent comment l’IA génère des revenus supplémentaires : des chatbots libérant du temps pour de nouvelles activités (comme le cas IKEA avec 1,3 milliard d’euros de chiffre d’affaires supplémentaire) ou des outils DevOps augmentant les capacités commerciales.
Fidélisation client : l’enjeu de la confiance
Dans un contexte où 24% des consommateurs abandonnent une marque par méfiance envers l’utilisation de leurs données, la gouvernance des données devient cruciale. Donna Dror, CEO de Usercentrics, révèle que les consommateurs sont prêts à payer 7% plus cher pour des marques transparentes sur l’utilisation de l’IA. Les entreprises doivent donc surveiller les retraits de consentement et les demandes d’accès aux données.
Mesurer pour convaincre
Pour transformer l’IA en levier stratégique, les organisations doivent adopter des métriques tangibles :
- Croissance par l’expertise : Corréler les formations IA avec des indicateurs commerciaux comme le ROAS.
- Fidélisation client : Analyser les taux de renouvellement post-lancement des fonctionnalités IA.
- Efficacité opérationnelle : Comparer les performances avant/après déploiement d’outils IA.
Alors que l’écosystème technologique évolue à un rythme effréné, ces indicateurs permettent aux dirigeants de prendre des décisions éclairées sur l’avenir de leurs investissements en IA.