L'IA, c'est bien. Mais ça rapporte quoi, concrètement ?
Dans un contexte où les projets d'intelligence artificielle se multiplient, une question devient de plus en plus omniprésente pour les décideurs : quel retour sur investissement (ROI) peut-on réellement espérer ? Et surtout, comment le mesurer objectivement ?
Et c'est bien normal : derrière chaque projet, il y a un budget, du temps et des équipes mobilisées. Pour convaincre en interne, il faut aujourd'hui être capable d'estimer les gains potentiels liés à l'utilisation de l'IA. Souvent la promesse est là : automatisation, rapidité, amélioration de la qualité. Mais comment mesurer l'impact et s'aligner autour d'indicateurs concrets ?
Dans cet article, on vous guide pour comprendre les promesses de l’IA en termes de ROI, comment les quantifier, et quelles bonnes pratiques adopter pour maximiser vos chances de succès.
Pourquoi mesurer le ROI d’un projet IA ?
Jusqu'alors perçue comme un sujet exploratoire, l'IA doit aujourd'hui justifier d'une vraie valeur opérationnelle pour créer de l'adhésion, en interne comme auprès de la direction. Elle doit s'inscrire dans une logique d'efficacité et d'optimisation des ressources.
Évaluer le ROI d’un projet IA, c’est répondre à plusieurs objectifs :
- Justifier un investissement auprès des directions générales ou financières.
- Aligner les équipes métiers et tech sur des résultats tangibles.
- Prioriser les bons cas d’usage et le bon périmètre, là où l’impact est réel.
Quels gains peut-on attendre d'un projet IA ?
C'est parfois là que ça se complique : il n'y a pas de formule magique, ça dépend souvent du projet d'Intelligence Artificielle et de son périmètre. Néanmoins, si vous ne savez pas par où commencer, voici les bénéfices souvent associés à des projets d'IA :
- Le gain de temps sur des tâches répétitives, manuelles ou chronophages.
- La réduction des erreurs ou l'amélioration de la qualité
- L'optimisation de la prise de décision
- L'amélioration de l'expérience client et collaborateurs
Par exemple, dans le cadre du déploiement Ask for the moon pour son équipe Support Technique, DEF -leader de la protection incendie - a réussi à dégager plus de 500 heures en 2024. Permettant ainsi à son équipe de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Comment quantifier ces bénéfices et calculer le ROI d'un projet IA ?
Sur le papier, le calcul est simple : (Gains générés – Coûts du projet) / Coûts du projet
Mais faut-il encore réussir à quantifier les gains et les coûts de manière réaliste.
Quantifier les gains générés
Pour quantifier financièrement les gains d'un projet d'Intelligence Artificielle, il est généralement nécessaire d'avoir recours à des estimations. Il est néanmoins possible d'obtenir des résultats très réalistes, même en utilisant des indicateurs simples pour commencer. Voici des exemples de leviers à considérer :
Le temps économisé :
Qu'il s'agisse de l'automatisation des tâches manuelles et répétitives, de l'accélération de certaines actions comme la recherche documentaire ou encore de la réduction du nombre d'interruptions dans la journée de travail, c'est souvent le gain le plus évident et le plus rapide à calculer.
La formule est simple : Temps gagné (h) × Coût horaire moyen × Fréquence d’utilisation
Par exemple, imaginons une IA qui permet de gagner 30 minutes par dossier traité. Si votre équipe traite 200 dossiers par mois, c'est 100 économisées. En prenant en compte un coût horaire moyen de 50 € (salaire + charges), cela représente 5 000 € d’économies mensuelles, soit 60 000 € par an.
La réduction des erreurs ou des non-conformités :
L’IA permet souvent d’éviter des erreurs dues à un mauvais accès à l’information ou à une mauvaise interprétation de documents techniques.
Là aussi le calcul peut être facile : Nb de non-conformités évitées × Coût moyen d’une non-conformité
Par exemple, sur une chaine de production où une non-conformité coûte en moyenne 800 € (en prenant en compte la correction, les pénalités, la perte de temps…), si l'IA permet d'en éviter 10, c'est alors 8 000 € économisés.
L'amélioration de l'expérience client :
Moins quantifiable immédiatement, l’impact peut néanmoins se traduire par une réduction du nombre de réclamations. Dans ce cas, on peut imaginer un calcul proche de celui des non-conformités : Nb de réclamations en moins x coût d'une réclamation.
Pour mesurer le temps gagné ou encore la réduction des erreurs, plusieurs options sont envisageables en fonction de votre situation et des outils utilisés :
- La comparaison avant/après : Lorsque vous mesurez déjà des KPIs, par exemple autour du % de non-conformité ou du temps de traitement des dossiers, alors il devient aisé d'observer l'évolution de ces chiffres avant l'implémentation de l'IA, puis quelques semaines ou mois plus tard.
- L'A/B test : Vous pouvez comparer un groupe utilisant l’IA avec un autre qui ne l’utilise pas encore. Cette méthode a l'avantage d'être très robuste mais nécessite une certaine organisation.
- Le déclaratif : Vos collaborateurs peuvent vous fournir des retours très précieux, utile pour estimer des premières tendances.
Pour estimer les gains en amont du projet, il peut être pertinent d'observer les résultats obtenus par d'autres entreprises similaires à la vôtre, ou encore de se référer aux études de grande ampleur menées par des cabinets comme McKinsey ou BCG.
Les coûts à prendre en compte
Lorsque vous faites appel à un prestataire ou éditeur de logiciel externe, le coût de la solution est très simple à connaitre.
Mais il peut aussi être nécessaire de prendre en compte d'autres coûts, comme :
- Les coûts de développement et de maintenance (si la solution est construite totalement ou partiellement en interne)
- Les coûts d'intégration technique et de paramétrage initial
- Les coûts d'accompagnement et de formation des collaborateurs
💡 Le saviez-vous ? Ask for the moon propose des offres clés en main, accompagnement inclus, sans intégration technique complexe nécessaire.
Qu'est-ce qu'un bon ROI pour un projet IA ?
Un “bon” ROI dépend bien sûr de votre secteur, de vos enjeux, et du périmètre du projet. Mais voici quelques repères observés sur le terrain :
- Un ROI positif dès 3 à 6 mois : Un projet IA bien cadré et bien accompagné doit commencer à générer des résultats rapidement, surtout sur des cas d’usage à fort volume ou récurrents.
- Un ROI > 100% à horizon 12 mois : Dans un contexte B2B, un bon ROI pour un projet IA est idéalement de 100 % à 200 % à horizon un an. S'il dépasse les 300 %, on parle d'un très bon projet
.
Les bonnes pratiques pour maximiser votre retour sur investissement
Voici quelques conseils pour maximiser vos chances d'obtenir un bon ROI pour votre projet IA :
- Cibler un besoin métier clair : Un projet IA efficace commence par un cas d’usage bien défini, à fort potentiel de gains.
- Impliquer le métier et les utilisateurs dès le départ : La réussite passe par une co-construction avec les équipes métier concernées.
- Mesurer l’impact dès les premières semaines : Il est essentiel d’installer des indicateurs dès le lancement pour ajuster en temps réel.
- Travailler l'expérience utilisateur ou choisir une solution déjà optimisée : L’adoption repose aussi sur la simplicité et la fluidité de l’outil, et pas de ROI sans adoption.
- Prévoir un accompagnement au changement : Même avec une solution efficace et simple, le changement demande de l'évangélisation en interne.
En conclusion, un projet IA réussi est un projet aligné sur un enjeu métier réel et capable de démontrer sa valeur en manière quantitative. Si l'estimation ou le calcul du ROI de votre projet IA peut paraitre complexe, il n'en est pas moins un facteur de décision et d'adhésion clé.
