Comment suivre les coûts et les résultats de l’IA

Des gains mesurables de l’IA soulèvent une question d’investissement plus large

Un directeur des systèmes d’information (DSI) peut démontrer des gains de productivité grâce à l’intelligence artificielle (IA) tout en ayant encore du mal à pérenniser les retours à l’échelle de l’entreprise. Améliorer une activité montre que la technologie peut aider, mais étendre ce bénéfice exige de modifier la manière dont l’organisation finance, attribue et gère le travail. L’IA agentique, c’est-à-dire des systèmes capables d’agir de façon autonome dans un workflow, fait de ces décisions organisationnelles un élément central de l’investissement.

Cette responsabilité s’accompagne aussi d’une pression personnelle. Dans une enquête publiée en avril par Writer, un éditeur de logiciels d’IA qui bénéficie de l’adoption en entreprise, 61 % des responsables technologiques ont déclaré craindre de perdre leur emploi s’ils ne parvenaient pas à guider leur organisation dans la transition vers l’IA. Les entreprises augmentent leurs investissements dans l’IA pour améliorer la productivité alors même que les retours restent flous et que la technologie évolue. Les DSI doivent donc prendre des décisions de dépenses tout en montrant qu’ils peuvent piloter les changements que ces décisions exigent.

Pourtant, les dirigeants disposent déjà d’avantages sur lesquels s’appuyer. Près de la moitié des responsables technologiques déclarent obtenir une valeur mesurable grâce à l’IA, tandis qu’un rapport publié en juillet par Accenture a reconnu le potentiel de productivité de l’IA agentique tout en soulignant la difficulté de la direction générale à obtenir une valeur métier durable. Accenture vend des services technologiques et de transformation, ce qui lui donne un intérêt commercial à ce que les entreprises poursuivent ce type d’initiatives. Ces constats portent sur différentes étapes d’investissement : un gain mesurable peut apparaître avant qu’une entreprise n’ait établi comment le maintenir et l’étendre.

L’autonomie des agents et la valeur métier exigent des décisions distinctes

La perspective d’une valeur accrue alimente les projets de systèmes plus indépendants. BCG prévoit que les systèmes agentiques représenteront deux cinquièmes de toute la valeur de l’IA d’ici 2030, et son rapport indique que 42 % des entreprises s’attendent à donner de l’autonomie aux agents d’ici là. BCG fournit des services de conseil en transformation métier et technologique ; il en tire donc un bénéfice commercial lorsque les entreprises investissent dans la transformation par l’IA. Ses prévisions portent sur la contribution économique attendue des agents ; les projets des entreprises portent, eux, sur le degré de liberté d’action qui leur sera accordé.

Mais que permettront réellement d’obtenir ces actions autorisées ? Lukic soutient que l’autonomie, à elle seule, ne crée pas de valeur et associe de meilleurs résultats aux entreprises qui ont préparé leurs opérations, leurs données, leurs responsabilités et leurs contrôles pour les agents. Une plus grande liberté peut élargir les capacités techniques d’un agent, mais le résultat métier dépend de la manière dont ces capacités transforment le travail. Les décisions d’investissement doivent donc relier chaque extension proposée de l’autonomie au résultat qu’elle est censée améliorer.

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La refonte des workflows détermine comment les agents s’intègrent au travail quotidien

Relier les actions des agents aux résultats oblige les dirigeants à examiner l’ensemble du workflow. Lukic distingue l’IA agentique des anciens modèles de prédiction par sa capacité à transformer le travail de bout en bout, au-delà de l’aide apportée à une tâche isolée. Selon Lukic, les entreprises constatent de la valeur à ce niveau plus large. Une tâche plus rapide peut améliorer une activité tout en laissant inchangés les retards ou les problèmes de coordination ailleurs dans le processus.

Pour traiter ces problèmes, les dirigeants doivent examiner le modèle opérationnel : la manière dont une organisation attribue le travail, les décisions et les responsabilités. Lukic associe de meilleurs résultats des agents aux entreprises qui ont adapté ce modèle en parallèle de leurs données et de leurs contrôles. L’évaluation doit établir quelles décisions les agents prendront, où se situe la responsabilité et comment le processus révisé améliore le résultat global. Les données soutiennent le travail effectué par les agents, la propriété établit qui est responsable, et les contrôles définissent les conditions dans lesquelles les agents peuvent agir, en leur donnant une place définie dans les opérations quotidiennes.

Les employés doivent ensuite utiliser ces dispositifs pour que l’investissement ait un effet sur le travail quotidien. Lukic avertit qu’une infrastructure technique solide ne peut pas produire le retour attendu lorsque les workflows restent inchangés ou que les employés n’adoptent pas la technologie. L’adoption exige donc une préparation concrète à des tâches et responsabilités différentes. Les dirigeants doivent inclure cette préparation lorsqu’ils évaluent ce qu’un déploiement agentique exigera.

Lukic décrit le travail à accomplir : « L’essentiel du travail consiste à repenser les processus, faire évoluer les rôles et les modes de travail, développer de nouvelles compétences et piloter le changement organisationnel nécessaire pour faire de l’IA une composante des opérations quotidiennes », a déclaré Lukic. La refonte des processus détermine la manière dont le travail se déroule, tandis que l’évolution des rôles établit qui l’exécute et en assume la responsabilité. Le développement des compétences aide les employés à réaliser le travail révisé, faisant du changement organisationnel une partie intégrante de la mise en œuvre.

La répartition recommandée par BCG de l’effort de refonte lié à l’IA donne le poids le plus important à la préparation organisationnelle : 10 % pour les algorithmes, 20 % pour la technologie et les données, et 70 % pour les personnes, l’organisation et les processus. Les algorithmes sont les méthodes de calcul qui déterminent la manière dont un système exécute ses tâches ; la technologie et les données fournissent l’environnement et les informations que ces méthodes utilisent. Chaque composant technique conserve un rôle, mais l’essentiel de l’effort porte sur la transformation du fonctionnement de l’organisation. Ces pourcentages décrivent un effort ; les traiter comme une répartition budgétaire obligatoire modifierait donc la recommandation.

Les DSI doivent relier déploiement, coûts et résultats

Une fois que les agents transforment le travail entre plusieurs activités et équipes, le DSI doit lui aussi disposer d’une vision au-delà de ces frontières. Mettre un système en service établit qu’il peut fonctionner, mais pérenniser sa contribution exige une supervision de l’usage par les employés, des responsabilités et des résultats métier. Le workflow en cours de refonte doit déterminer l’ampleur du changement organisationnel. Les dirigeants peuvent alors juger si l’organisation est prête à utiliser le système dans le travail qu’il est censé transformer.

Ce jugement commence par une visibilité sur les endroits où l’IA opère, les résultats qu’elle soutient et son coût global. Un inventaire permet d’identifier les déploiements, mais les décisions d’investissement exigent un lien entre l’objectif, les dépenses et le résultat de chaque déploiement. Sans cela, les dirigeants peuvent voir à quel point l’IA est largement utilisée tout en ayant encore du mal à décider où des dépenses supplémentaires seront utiles.

Lukic inscrit cette responsabilité dans un rôle élargi du DSI : « De plus en plus souvent, les DSI doivent jouer le rôle de chief integration officer en définissant l’architecture et les contrôles », a déclaré Lukic. « Aider l’entreprise à passer à l’échelle sur ce qui fonctionne et s’assurer que les dépenses peuvent être reliées à la valeur, plutôt que gérées comme un ensemble de projets déconnectés. » Ce rôle relie les décisions techniques à la responsabilité d’étendre les usages réussis à l’ensemble de l’entreprise. Il place aussi la relation entre dépenses et résultats dans le périmètre du DSI.

L’architecture et les contrôles aident le DSI à assumer cette responsabilité à travers les déploiements. L’architecture définit la manière dont les systèmes s’articulent, tandis que les contrôles régissent leur fonctionnement et les actions qu’ils peuvent entreprendre. Les deux comptent lorsqu’un agent participe à un workflow impliquant plusieurs activités et responsables. Une décision qui fonctionne pour un déploiement peut affecter d’autres systèmes ou responsabilités ; le DSI doit donc l’évaluer dans l’environnement opérationnel plus large.

Cette vision à l’échelle de l’entreprise aide aussi les dirigeants à évaluer l’engagement financier total. Gérer les projets séparément peut laisser dépenses et bénéfices déconnectés, ce qui rend plus difficile de juger quels usages méritent d’être étendus. Pour une décision d’extension, les dirigeants doivent établir quels changements de workflow, quelles mesures d’adoption et quelles responsabilités attribuées doivent être repris, ainsi que le travail organisationnel supplémentaire qu’exige le déploiement suivant. Inclure ce travail dans la décision d’investissement donne au DSI une base pour engager les ressources nécessaires à l’extension du déploiement.

Points clés à retenir pour les dirigeants

• Relier les premiers gains à des retours durables : Les DSI qui évaluent les investissements dans l’IA doivent identifier les changements de financement, de responsabilité et de workflow nécessaires pour pérenniser des gains de productivité mesurables à l’échelle de l’entreprise.
• Associer l’autonomie des agents aux résultats : Chaque extension proposée de l’autorité d’un agent doit correspondre à un résultat métier défini, à un responsable identifié et à des contrôles. Ces exigences donnent aux DSI une base pour décider où une plus grande autonomie justifie un investissement.
• Financer les changements de workflow et de main-d’œuvre : Les plans de déploiement doivent couvrir la refonte des processus, l’évolution des rôles, les compétences des employés et l’adoption. BCG recommande d’allouer 70 % de l’effort de refonte lié à l’IA aux personnes, à l’organisation et aux processus ; cette recommandation porte sur l’effort plutôt que sur une répartition budgétaire obligatoire.
• Rendre visibles les coûts et les résultats des déploiements : Les DSI ont besoin d’une vision à l’échelle de l’entreprise reliant l’objectif de chaque déploiement d’IA, la dépense totale et les résultats métier. Les décisions d’extension doivent aussi tenir compte du travail organisationnel nécessaire pour transposer les usages réussis à d’autres workflows.