Pourquoi la plupart des équipes informatiques ont encore du mal à constater un véritable retour sur investissement grâce à l’IA

Une part importante des initiatives en matière d’IA dans le domaine des infrastructures et des opérations informatiques se solde par un échec

L’IA recèle un immense potentiel, mais la plupart des projets d’entreprise manquent encore leur cible. L’enquête menée par Gartner auprès de 783 responsables des infrastructures et des opérations montre que seuls 28 % des projets d’IA répondent aux attentes en matière de retour sur investissement. 20 % supplémentaires se soldent par un échec complet. Ces chiffres mettent en évidence un décalage persistant entre les ambitions et la mise en œuvre. Trop souvent, les équipes mènent des expériences d’IA sans objectif métier clair, sans alignement sur la stratégie et avec une maturité technique limitée.

Pour les dirigeants, cela signifie une chose : l’IA doit être considérée comme un investissement stratégique essentiel. Le succès dépend de la clarté de l’objectif et de son intégration dans la structure opérationnelle de l’entreprise. Lorsque l’IA n’est déployée qu’à la périphérie des opérations, ses avantages se limitent à des gains ponctuels. Mais lorsque l’organisation s’engage à l’intégrer dans ses systèmes et processus clés, les retombées se multiplient.

Les dirigeants doivent également faire face à une réalité en matière de compétences. De nombreuses organisations ne disposent pas de l’expertise nécessaire pour former, assurer la maintenance et faire évoluer efficacement les systèmes d’IA. En l’absence d’une ingénierie solide et d’une bonne gouvernance des données, les initiatives en matière d’IA génèrent des coûts sans produire de résultats. Le développement de capacités internes ou le recours à une expertise externe est essentiel à la réussite.

Selon les conclusions de Gartner, 57 % des personnes interrogées ont connu au moins un échec lié à l’IA. Ce chiffre ne signifie pas que l’IA n’en vaut pas la peine. Il signifie simplement que la plupart des organisations en sont encore à apprendre à la gérer. Abordez-la avec rigueur, en fixant des objectifs mesurables et en instaurant une culture de la responsabilité. Une IA qui part d’un objectif métier clairement défini et qui est intégrée aux opérations quotidiennes surpassera systématiquement les projets spéculatifs.

Les attentes irréalistes et les mauvaises pratiques d’intégration sont les principales causes d’échec des projets d’IA

De nombreux dirigeants s’attendent encore à ce que l’IA automatise instantanément des tâches complexes et permette de réaliser des économies sans trop d’efforts. Cela ne fonctionne pas ainsi. Melanie Freeze, directrice de recherche chez Gartner, a déclaré que les entreprises en attendaient souvent « trop, trop vite ». Lorsque les premiers modèles d’IA ne font pas de miracles, la confiance s’effrite et les projets s’enlisent.

L’IA a besoin de temps pour produire des résultats. Elle doit être intégrée progressivement dans les processus que les collaborateurs utilisent déjà et maîtrisent. Une mauvaise intégration se traduit souvent par une adoption limitée et l’abandon des outils. Lorsque la technologie ne s’adapte pas au flux de travail, les utilisateurs reviennent aux méthodes traditionnelles, et le retour sur investissement s’envole.

Pour les dirigeants, il s’agit davantage d’un défi de leadership que d’un défi technique. Vous devez ajuster les attentes. Définissez des indicateurs de réussite réalistes, mesurables en termes de gains d’automatisation, de précision opérationnelle et d’évolutivité sur plusieurs mois, et non sur quelques jours. Veillez à ce que les équipes comprennent que l’objectif n’est pas de remplacer les personnes du jour au lendemain, mais d’optimiser les performances de vos systèmes et de votre personnel.

Ce qui distingue véritablement les stratégies d’IA couronnées de succès de celles qui échouent, ce n’est pas la sophistication du modèle, mais son alignement sur les besoins de l’entreprise. Lorsque les décisions en matière d’IA sont prises au plus près des opérations, avec une gouvernance claire et un soutien en termes de ressources, le retour sur investissement suit. Lorsque les attentes sont dictées par un engouement médiatique, les investissements se perdent dans des projets pilotes qui ne parviennent jamais à se développer à grande échelle.

Les dirigeants de haut niveau devraient s’attacher à intégrer l’IA dans les plans stratégiques de l’entreprise et suivre les progrès réalisés comme ils le feraient pour toute autre initiative liée à un produit ou à un service. Les retombées de l’IA s’améliorent lorsque la direction sait maintenir la dynamique grâce à une communication claire, une mise en œuvre patiente et des indicateurs de performance bien définis.

L’intégration de l’IA dans les processus métier existants, avec le soutien total de la direction, est essentielle pour obtenir un retour sur investissement

Les organisations les plus performantes intègrent l’IA dans les systèmes auxquels leurs collaborateurs ont déjà recours. Il ne s’agit pas de lancer des projets isolés, mais d’étendre les opérations clés grâce à l’automatisation intelligente et à l’aide à la décision. Les études de Gartner mettent en évidence trois facteurs clés de réussite : intégrer l’IA dans les processus quotidiens, s’assurer d’un soutien visible de la part de la direction et élaborer des analyses de rentabilité réalistes, axées sur les résultats.

Melanie Freeze, directrice de la recherche chez Gartner, a souligné que les cas d’utilisation de l’IA devaient être gérés comme des produits. Cela implique de suivre les coûts, l’évolutivité et l’impact commercial mesurable. Les initiatives en matière d’IA qui sont mises en place et pilotées de cette manière génèrent une valeur constante, car elles restent en adéquation avec les priorités opérationnelles et financières existantes.

Les dirigeants jouent un rôle essentiel dans ce processus. Lorsque la direction soutient activement l’adoption de l’IA, elle élimine les obstacles habituels, l’incertitude liée au financement, la fragmentation des priorités et les résistances internes. Une chaîne de responsabilité clairement définie garantit également que cette nouvelle technologie ne soit pas considérée comme une expérience facultative, mais comme faisant partie intégrante du fonctionnement à long terme de l’entreprise.

Un modèle d’évaluation commun, comme le suggère Freeze, aide les dirigeants à comparer les projets d’un service à l’autre. Il leur permet de déterminer quels projets méritent un financement plus important et lesquels devraient être reportés ou repensés. Cette approche rigoureuse garantit que le retour sur investissement en matière d’IA n’est pas le fruit du hasard, mais qu’il est planifié, mesuré et optimisé en permanence.

Les dirigeants qui souhaitent que l’IA porte ses fruits doivent en faire un élément structurel de leur réussite. Elle doit s’accompagner d’une feuille de route bien définie, d’un soutien sans faille et d’une intégration visible dans le moteur de l’entreprise.

C’est dans des domaines bien établis, tels que la gestion des services informatiques (ITSM) et l’exploitation du cloud, que l’on constate les succès les plus concrets de l’IA

L’IA n’a pas besoin de partir de zéro pour apporter de la valeur ajoutée. Les conclusions de Gartner montrent que 53 % des responsables I&O font état de résultats positifs lorsqu’ils mettent en œuvre l’IA dans le cadre de la gestion des services informatiques (ITSM). Ces domaines disposent de données structurées, de flux de travail bien définis et d’objectifs de service mesurables, ce qui constitue des conditions idéales pour que l’IA démontre un retour sur investissement clair.

Melanie Freeze souligne que les responsables I&O obtiennent les meilleurs résultats lorsque les marchés sont déjà stables et que les cadres opérationnels sont bien établis. La gestion des services informatiques (ITSM) et les opérations cloud offrent un environnement contrôlé permettant à l’IA d’optimiser les performances et la fiabilité. La réussite dans ces domaines est plus facile à transposer à plus grande échelle, car les équipes comprennent dès le départ le comportement du système, les flux de données et les critères de référence en matière de performances.

Pour les dirigeants, le message est simple : commencez par les domaines où la voie a déjà fait ses preuves. Concentrez-vous sur des cas d’utilisation concrets et à forte valeur ajoutée, dont les résultats sont mesurables. À mesure que les premiers succès renforcent la confiance et favorisent l’apprentissage organisationnel, l’extension de l’IA à de nouveaux domaines s’avère plus rapide et plus prévisible.

Les domaines bien établis aident également les organisations à affiner leurs normes de gouvernance et de conformité avant de passer à des applications plus complexes. Lorsque l’IA est déployée dans des environnements bien gérés, tels que l’ITSM, les résultats sont transparents et reproductibles, deux caractéristiques essentielles dont les dirigeants ont besoin pour justifier de nouveaux investissements.

Cette stratégie ne freine pas l’innovation ; elle lui offre au contraire une base plus solide. La réussite dans les domaines de la gestion des services informatiques (ITSM) et des opérations cloud apporte aux organisations la discipline opérationnelle et la maturité en matière de données nécessaires pour déployer l’IA à plus grande échelle au sein de l’entreprise.

Une stratégie cohérente à l’échelle de l’organisation, assortie d’un contrôle centralisé des financements, est essentielle pour atténuer les risques et optimiser les investissements dans l’IA

Les investissements dans l’IA échouent le plus souvent lorsque chaque unité opérationnelle mène ses propres expériences de manière isolée. En l’absence de coordination, les projets se chevauchent, se disputent les ressources et poursuivent des objectifs divergents. L’analyse de Gartner montre que les organisations qui réussissent considèrent l’IA comme un portefeuille stratégique unifié, régi par un cadre commun en matière de financement, d’évaluation et de gouvernance.

Une approche centralisée permet de réduire les efforts redondants et d’assurer une meilleure évolutivité. Elle permet aux dirigeants d’affecter les ressources là où elles ont le plus d’impact et de gérer les risques à l’échelle de l’ensemble des services. Ce modèle de gouvernance favorise également une responsabilisation plus claire : les dirigeants peuvent ainsi suivre la contribution de projets d’IA spécifiques aux résultats opérationnels.

Les dirigeants devraient considérer le financement de l’IA comme une stratégie d’investissement à long terme. Gartner souligne que les PDG et les directeurs financiers doivent jouer un rôle plus actif dans la définition des critères de financement et l’approbation des investissements majeurs dans l’IA. Leur supervision permet de s’assurer que les dépenses correspondent aux priorités de l’entreprise, d’autant plus que les coûts liés à l’infrastructure et aux données augmentent.

Cette structure favorise également la transparence. Grâce à un système de notation unifié permettant d’évaluer la faisabilité, le coût et l’impact attendu, la direction peut prendre de meilleures décisions quant aux domaines dans lesquels investir. Elle élimine les approximations et lie chaque initiative à une valeur commerciale et financière mesurable.

Les organisations qui centralisent la gouvernance de l’IA bénéficient d’un meilleur contrôle en termes d’échelle, de cohérence et de performance. Les dirigeants qui mettent en œuvre ce modèle peuvent concentrer les ressources de l’entreprise sur les projets qui favorisent la croissance, la résilience et la rentabilité à long terme.

Les initiatives d’IA qui échouent peuvent nuire aux performances et à la crédibilité de l’organisation en compromettant la fiabilité de l’infrastructure

Lorsque les projets d’IA échouent, leur coût va bien au-delà des pertes financières. Les conclusions de Gartner indiquent que les déploiements infructueux peuvent nuire à la fiabilité des systèmes informatiques, à la sécurité et à la disponibilité des services. Ces problèmes perturbent les opérations, freinent l’innovation et ébranlent la confiance des parties prenantes. Pour toute entreprise, il est essentiel de préserver la stabilité lors de l’adoption de l’IA afin de préserver sa réputation et sa compétitivité à long terme.

Melanie Freeze, directrice de recherche chez Gartner, a souligné que l’impact d’un échec en matière d’IA n’est pas seulement technique, mais aussi organisationnel. Les projets d’IA mal menés mobilisent des ressources et sapent la confiance au sein des équipes, ce qui rend plus difficile la justification des innovations futures. Pour éviter cela, elle recommande de s’appuyer sur un fondement stratégique clair, soutenu par une gouvernance solide et une discipline d’exécution rigoureuse.

Les dirigeants doivent veiller à ce que chaque initiative en matière d’IA repose sur une analyse de rentabilité clairement définie. Celle-ci doit répondre à des problèmes opérationnels spécifiques et s’accompagner d’un objectif de performance mesurable. Les projets qui ne respectent pas ces critères présentent davantage de risques que d’avantages. Une planification adéquate, des attentes réalistes et une évaluation continue sont les éléments qui garantissent la crédibilité de l’IA et la qualité de ses résultats.

Pour les dirigeants, il ne s’agit pas seulement de protéger les investissements, mais aussi de préserver l’intégrité de l’organisation. Un déploiement qui échoue peut compromettre la disponibilité du système ou la conformité des données, ce qui affecte la continuité des activités de l’entreprise. Pour éviter ces écueils, il est nécessaire de mettre en place une supervision centralisée et un cadre de mise en œuvre résilient qui accorde la priorité absolue à la fiabilité.

Une mise en œuvre rigoureuse, l’adhésion des services et un suivi rigoureux constituent les fondements d’un retour sur investissement significatif. La réussite de l’IA ne repose pas uniquement sur la définition des priorités ; elle dépend d’une mise en œuvre rigoureuse et d’une responsabilisation continue.

Principaux enseignements pour les décideurs

• Le retour sur investissement de l’IA reste limité pour la plupart des services informatiques : seules 28 % des initiatives en matière d’IA dans les domaines de l’infrastructure et des opérations répondent aux attentes en matière de retour sur investissement. Les dirigeants devraient s’attacher à intégrer l’IA de manière stratégique dans l’ensemble des fonctions de l’entreprise plutôt que de mener des expériences isolées.
• Les attentes irréalistes sont à l’origine de nombreux échecs : de nombreuses équipes informatiques s’attendent à une automatisation immédiate et à des économies de coûts. Les dirigeants doivent fixer des objectifs réalistes, communiquer des indicateurs de performance clairs et prévoir suffisamment de temps pour une mise en œuvre progressive.
• L’intégration de l’IA et l’obtention du soutien de la direction favorisent la réussite : alignez l’IA sur les processus existants et mettez en avant le soutien de la direction. Les dirigeants doivent considérer les initiatives en matière d’IA comme des produits gérés, dotés d’analyses de rentabilité claires et dont la responsabilité est clairement attribuée.
• Commencez par des domaines matures et à forte valeur ajoutée, tels que l’ITSM : la plupart des déploiements d’IA couronnés de succès, soit 53 % selon Gartner, concernent la gestion des services informatiques et les opérations cloud. Les décideurs devraient donner la priorité aux domaines matures avant de déployer ces solutions à l’échelle de l’entreprise.
• Une stratégie et un financement centralisés en matière d’IA renforcent les résultats : les initiatives décentralisées constituent un gaspillage de ressources et affaiblissent l’impact. Les PDG et les directeurs financiers devraient mettre en place une gouvernance centralisée et des modèles d’évaluation harmonisés afin de financer les projets présentant la plus grande valeur stratégique.
• Une IA mal mise en œuvre nuit à l’infrastructure et à la crédibilité : les défaillances peuvent éroder la confiance, perturber les opérations et affaiblir la fiabilité des systèmes informatiques. Les dirigeants doivent exiger une mise en œuvre rigoureuse, des indicateurs clairs de retour sur investissement et une analyse de rentabilité solide pour chaque déploiement d’IA.