Des indicateurs clés de performance clairs et fondés sur des données sont essentiels pour mesurer l’impact de l’IA.
Si l’IA ne permet pas d’obtenir des résultats significatifs, elle n’est qu’une expérience coûteuse. Pour obtenir un véritable retour sur investissement, vous devez commencer par la précision. Des objectifs clairs. Des performances mesurables. Si vous ne faites pas cela, vous êtes soit en train de deviner, soit en train d’espérer. Ces deux stratégies sont terribles.
Matt Sanchez, vice-président des produits chez IBM’s watsonx Orchestrate, l’a bien dit : l’efficacité de l’IA commence par ce que vous essayez d’atteindre. Il ne s’agit pas d’adopter la technologie la plus cool ou de construire quelque chose d’impressionnant. Il s’agit d’aligner les objectifs de votre entreprise et les résultats de votre IA. Vous ne pouvez pas améliorer ce que vous ne mesurez pas, et vous ne pouvez pas mesurer ce que vous n’avez pas prévu.
Cela signifie qu’il faut définir des indicateurs clés de performance qui vont au-delà des mesures de vanité. Examinez la productivité, les coûts opérationnels, la satisfaction des clients, tout ce qui soutient directement votre modèle d’entreprise. Mettez-les en place avant le déploiement. Sinon, lorsque le conseil d’administration vous demandera des résultats, vous vous retrouverez à essayer de faire de la rétro-ingénierie de la valeur. Ce n’est pas la bonne façon de procéder.
Beaucoup d’entreprises se lancent dans l’IA parce que cela leur semble urgent, ce qui est très bien. Mais si vous voulez vraiment qu’elle génère de la valeur à grande échelle, il vous faut des objectifs mesurables liés à la stratégie, avant qu’une ligne de code ne soit écrite ou qu’un dollar ne soit dépensé.
L’importance de données de haute qualité pour mesurer l’efficacité de l’IA
Il n’y a pas d’IA sans données. Mais pas n’importe quelles données, celles qui sont structurées, fiables et représentatives. Les systèmes d’IA qui s’appuient sur des données faibles ou incomplètes fonctionnent en fait à l’aveugle. Et si vos données sont faibles, vos résultats seront encore plus faibles. Vous prenez de moins bonnes décisions, et vous ne vous en rendez compte qu’une fois le mal fait.
Tim Gaus, qui dirige la fabrication intelligente chez Deloitte Consulting, met en évidence une tension essentielle que la plupart des entreprises négligent : vous avez besoin de bonnes données pour justifier le déploiement de l’IA, mais vous avez besoin de l’IA pour améliorer l’utilisation de vos données. Il s’agit d’un cercle vicieux qui oblige les dirigeants à résoudre le problème des données dès le départ, et non plus tard. Pas plus tard.
Considérez les les données comme une infrastructure. On ne construit pas un train à grande vitesse sur des rails fissurés. Même logique. Les entreprises doivent investir d’emblée dans la collecte, l’hygiène et la gouvernance des données. Sinon, l’IA devient un outil cosmétique sans force sous-jacente. Et si vos systèmes de données ne sont pas connectés ou ne communiquent pas entre eux, c’est là que les efforts de transformation ont tendance à échouer.
Il est également utile de suivre l’évolution de la qualité de vos données. Vous constaterez que des données de meilleure qualité non seulement améliorent les performances de l’IA, mais facilitent également la mesure de ces performances, ce qui est tout l’intérêt. Donc, si vous voulez savoir ce que l’IA fait pour vous, commencez par examiner la solidité de votre base de données. C’est là que la plupart des organisations gagnent ou se trompent.
Les paramètres de l’IA doivent varier en fonction des cas d’utilisation et des applications industrielles
Les mesures uniques n’ont pas de sens pour l’IA. Ils vous donneront de faux signaux et des repères obsolètes. Le type d’IA que vous déployez est important, tout comme le problème que vous résolvez. Si vous travaillez dans le secteur de la fabrication et que vous effectuez de la maintenance prédictive, vous pouvez suivre des éléments tels que la réduction des pannes de machines ou la diminution des défauts sur la chaîne de production. Des mesures simples. Des résultats clairs.
Mais lorsque vous avez affaire à l’IA générative, à la formation des employés, à la préservation des connaissances ou à l’amélioration des flux de travail internes, les effets sont moins évidents. Cela ne signifie pas qu’il n’y a pas de valeur. Cela signifie simplement que la mesure doit évoluer. Les ICP traditionnels ne couvrent pas toujours la couche d’interaction entre l’homme et l’IA. Dans ce cas, examinez les taux de diffusion des connaissances, le temps gagné lors de l’intégration ou le NPS interne. Vous devez suivre ce qui a réellement changé.
Tim Gaus, de Deloitte, insiste sur ce point. Il constate que les clients simplifient à l’extrême les mesures, en essayant de faire entrer une intelligence artificielle complexe dans des tableaux de bord étroits. Cela ne fonctionne pas. La direction doit approuver des mesures adaptées à la fois au secteur et à la fonction. L’apprentissage automatique utilisé pour le contrôle de la qualité n’aura pas le même profil d’impact que les modèles de langage naturel utilisés par les RH ou le service clientèle.
Les chefs d’entreprise doivent inciter leurs équipes à définir la valeur dès le départ, en fonction de l’utilisation qui sera faite de l’IA. Sinon, ils finiront par poser des questions générales à la fin, comme « Est-ce que ça a marché ? », alors qu’ils n’ont jamais décidé de ce qu’était le succès au départ.
Le suivi de l’impact dans le monde réel devrait couvrir les dimensions financières et opérationnelles.
On a tendance à ne considérer le retour sur investissement qu’en termes de dollars. C’est un raisonnement erroné, surtout en ce qui concerne l’IA. L’impact total ne concerne pas seulement les coûts évités ou les revenus générés, mais aussi les opérations accélérées, les clients plus heureux et les employés plus efficaces. Ignorer ces éléments conduit à sous-estimer les gains réels.
Tim Gaus insiste sur le fait qu’une mesure réussie comprend à la fois des prévisions et des résultats. Vous commencez par estimer : quel type d’augmentation de la production, de la vitesse ou de la satisfaction cette IA peut-elle créer ? Ensuite, après la mise en œuvre, vous mesurez les résultats par rapport à ces estimations. Pas une seule fois, mais au fil du temps. C’est ainsi que vous saurez si le système continue à donner des résultats.
Des facteurs mesurables tels que la réduction des temps d’arrêt, l’augmentation du débit, la rapidité de résolution et l’amélioration des taux de satisfaction vous montrent si l’IA résout les problèmes qu’elle est censée résoudre. Vous vous soucierez toujours des marges, mais si l’IA a réduit le taux de désabonnement de 2 %, il s’agit d’un impact récurrent, et non d’un simple élément d’un rapport trimestriel.
Si votre conseil d’administration veut toujours un chiffre, très bien, mais faites en sorte qu’il comprenne tout ce que vous avez réellement gagné. Une véritable mesure devrait permettre de prendre de meilleures décisions. Pas seulement des rapports. Les dirigeants qui combinent les mesures opérationnelles avec des résultats financiers plus larges n’obtiennent pas seulement de meilleures informations sur l’intelligence artificielle, mais aussi une meilleure vue d’ensemble de l’entreprise.
Les cadres de mesure préétablis atténuent les biais dans l’évaluation de l’IA
Si vous voulez mesurer le succès, vous devez le faire dès le départ. Cela signifie que vous devez fixer vos cadres de mesure avant de lancer l’IA, et non pas une fois que vous avez déjà engagé des ressources. Dans le cas contraire, vous feriez place à la partialité, et c’est là que l’objectivité s’effondre.
Dan Spurling, SVP of Product Management chez Teradata, le souligne clairement. Il recommande d’appliquer des cadres structurés et éprouvés plutôt que d’en inventer de nouveaux pendant ou après le déploiement. Lorsque vous mettez en œuvre l’IA sans modèle d’évaluation défini, vous risquez de justifier les mauvais résultats par un raisonnement à fonds perdus ou de tomber dans le biais de confirmation.
Il ne s’agit pas d’ajouter un processus pour le plaisir. Il s’agit de réduire le bruit. Définissez vos indicateurs de réussite avant que votre équipe n’écrive du code, ne forme un modèle ou ne dépense un dollar. Utilisez des données mesurables telles que le temps gagné, le taux de résolution ou l’amélioration de la qualité des résultats, et définissez comment vous allez collecter ces données. Ainsi, lorsque vous évaluez les performances de l’IAvous verrez la réalité, et non ce que quelqu’un espère être vrai.
Les dirigeants devraient en faire un point non négociable. Les tableaux de bord qui montrent ce que vous voulez voir n’ont aucune valeur. Il est vraiment utile de savoir ce qui s’est réellement passé, même si cela remet en cause les hypothèses initiales. C’est la seule façon d’obtenir un cycle d’apprentissage et d’amélioration.
Les principaux paramètres de productivité comprennent le rendement des travailleurs, l’évolutivité et la convivialité.
Pour que l’IA ait de l’importance à grande échelle, trois conditions doivent être remplies : elle doit améliorer le travail des gens, fonctionner dans l’ensemble de l’entreprise avec un minimum de frictions et être accessible aux utilisateurs sans formation technique.
Dan Spurling, de Teradata, résume bien la situation. Il met l’accent sur trois indicateurs qui permettent de faire la part des choses : la productivité, l’évolutivité et la convivialité. La productivité consiste à suivre la façon dont l’IA aide les gens à accomplir davantage de tâches, qu’il s’agisse de résoudre des problèmes plus rapidement, d’améliorer la collaboration ou de produire un travail de meilleure qualité. Vous n’avez pas besoin d’une étude comportementale, il vous suffit de mesurer le temps nécessaire pour accomplir les tâches essentielles avant et après la mise en œuvre.
L’évolutivité consiste à déployer des outils d’IA dans toutes les fonctions, et pas seulement au sein du service informatique. Si vous avez construit quelque chose que seuls les utilisateurs techniques peuvent gérer, c’est qu’il est déjà trop étroit. L’IA doit soutenir les équipes en temps réel : marketing, ventes, support, partout. Cela n’est possible que si les outils sont fiables, en libre-service et efficaces.
Ensuite, il y a la facilité d’utilisation. Si les gens ne touchent pas au système d’IA parce qu’il est confus ou noyé dans la complexité, c’est un déploiement raté. Suivez l’accès, l’engagement et l’adoption par le personnel non technique. Vous saurez ainsi si votre investissement dans l’IA fonctionne réellement ou s’il n’existe qu’en théorie.
Lorsque les équipes dirigeantes évaluent les performances, ces trois signaux, à savoir les changements de productivité, la portée organisationnelle et la facilité d’utilisation, devraient être prioritaires. Ils donnent une meilleure idée de l’impact réel que les vagues déclarations sur la « transformation ».
Le manque d’harmonisation entre les dirigeants des entreprises et les responsables technologiques nuit à la précision du retour sur investissement.
Les initiatives d’IA qui ne parviennent pas à produire de la valeur ont souvent un point commun : la déconnexion entre les objectifs de l’entreprise et la stratégie technologique. Lorsque les dirigeants de la suite C et les responsables de la technologie ne sont pas d’accord sur ce qu’est la réussite, il en résulte généralement un faible suivi du retour sur investissement et des priorités confuses.
Tim Gaus, de Deloitte Consulting, met en évidence un problème crucial : si les objectifs stratégiques et techniques ne sont pas synchronisés, les mesures sélectionnées ne reflèteront souvent qu’un seul aspect de l’équation. Les équipes techniques peuvent rendre compte des performances du système ou de la précision du modèle, alors que les dirigeants d’entreprise recherchent la croissance, l’impact sur les clients ou la valeur à long terme. Il ne s’agit pas de la même chose.
Cette lacune ne se contente pas de fausser les mesures, elle nuit à la prise de décision. Selon l « étude de Deloitte sur la transformation numérique, jusqu » à 20 % du rendement potentiel des investissements numériques sont perdus en raison de ces défauts d’alignement. Il ne s’agit pas d’une erreur mineure. Il s’agit d’une perte tangible et récurrente qui s’aggrave à chaque cycle de mauvaise communication.
Les décideurs doivent s’approprier les indicateurs clés avant le déploiement. Il s’agit notamment des indicateurs clés de performance opérationnels, des mesures de performance basées sur le chiffre d’affaires et des indicateurs liés à l’innovation, tels que la vitesse d’itération ou la tolérance à l’expérimentation au sein des équipes. La responsabilité doit être partagée, et non cloisonnée dans les services informatiques ou les produits.
En pratique, cela signifie qu’il faut aligner les ingénieurs, les analystes, les chefs d’entreprise et les responsables financiers sur le même tableau de bord des performances. Sans cela, les investissements dans l’IA continueront à ne pas donner les résultats escomptés, non pas parce que la technologie a échoué, mais parce que les dirigeants n’ont pas réussi à se mettre d’accord sur ce que signifie « gagner ».
L’évaluation continue et l’adaptabilité sont essentielles pour maintenir les avantages de l’IA.
L’IA n’est pas un produit que l’on déploie et que l’on oublie. Son efficacité dépend de la fréquence à laquelle elle est contrôlée, mise à jour et alignée sur les besoins actuels de l’entreprise. Sans évaluation régulière, même la meilleure IA stagnera, s’éloignera de sa fonction prévue ou introduira des erreurs à grande échelle.
Matt Sanchez, d’IBM, le dit clairement : l’IA est un processus continu. Si vous la traitez comme un actif fixe, vous passerez à côté de son potentiel évolutif et de ses limites inconnues. Vous devez prévoir un recalibrage. Cela signifie qu’il faut surveiller l « évolution des performances au fil du temps, mesurer les nouveaux modèles et ajuster les systèmes pour répondre aux changements de comportement de la main-d » œuvre, à la dynamique du marché ou aux suggestions des clients.
L’évaluation continue n’est pas seulement une tâche de maintenance. Pour les dirigeants, il s’agit d’une nécessité stratégique. La capacité d’adaptation déterminera la valeur à long terme. Les entreprises constatent souvent un pic initial de productivité après avoir déployé l’IA, mais peu d’entre elles le maintiennent parce qu’elles cessent de traiter le système comme une plateforme d’apprentissage.
Des cycles de révision réguliers, des indicateurs clés de performance actualisés et des boucles de rétroaction claires transforment l’IA d’un outil statique en un atout dynamique. C’est à ce moment-là qu’elle commence à amplifier l’innovation, à libérer les équipes pour des tâches à plus fort impact et à maintenir sa pertinence dans tous les départements.
Si vous prenez l’IA au sérieux, considérez les évaluations de performance comme faisant partie de la conception du système, et non comme un dépannage après le lancement. La valeur la plus élevée ne provient pas du premier succès du système, mais de la manière dont il est soutenu, adapté et amélioré après le premier jour.
Dernières réflexions
L’IA ne fonctionne à grande échelle que lorsqu’elle est liée à des résultats mesurables et qu’elle s’articule autour des besoins réels de l’entreprise. Il ne s’agit pas de battage médiatique. C’est une question d’exécution. Si vous ne définissez pas les bons indicateurs clés de performance, si vous n’alignez pas le leadership ou si vous n’évaluez pas en permanence, alors votre stratégie d’IA repose sur des hypothèses et non sur des preuves.
Des données solides, une appropriation claire et la capacité de s’adapter en temps réel sont les éléments qui distinguent l’IA ayant un véritable impact d’une simple expérience technologique. N’attendez pas de corriger le tir après le déploiement. Intégrez les mesures, l’alignement et les boucles de retour d’information dans les fondations. C’est ainsi que vous avancerez rapidement sans perdre de vue votre objectif.
L’opportunité est là. L’avantage va aux entreprises qui traitent l’IA non pas comme un gadget, mais comme une infrastructure. Assurez-vous que la vôtre est conçue pour durer et pour être performante.
