{"id":30525,"date":"2025-03-11T08:42:52","date_gmt":"2025-03-11T07:42:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.okoone.com\/spark\/non-classifiee\/pourquoi-les-projets-dia-continuent-ils-de-bruler-des-fonds-et-comment-y-remedier\/"},"modified":"2025-03-11T10:31:07","modified_gmt":"2025-03-11T09:31:07","slug":"pourquoi-les-projets-dia-continuent-ils-de-bruler-des-fonds-et-comment-y-remedier","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.okoone.com\/fr\/spark\/strategies-et-transformation\/pourquoi-les-projets-dia-continuent-ils-de-bruler-des-fonds-et-comment-y-remedier\/","title":{"rendered":"Pourquoi les projets d’IA continuent-ils de br\u00fbler des fonds et comment y rem\u00e9dier ?"},"content":{"rendered":"

Les investissements dans l’IA se heurtent \u00e0 des probl\u00e8mes de confiance et de mesure claire du retour sur investissement<\/span><\/h2>\n

L’IA attire des investissements massifs : 46,4 % des fonds de capital-risque de l’ann\u00e9e derni\u00e8re ont \u00e9t\u00e9 consacr\u00e9s \u00e0 des entreprises d’IA. Pourtant, le retour sur ces investissements reste flou pour de nombreux dirigeants. Plus de la moiti\u00e9 des responsables informatiques d\u00e9clarent que prouver le retour sur investissement de l’IA est leur plus grand d\u00e9fi. Le probl\u00e8me r\u00e9side dans la mesure. Si vous ne pouvez pas quantifier le succ\u00e8s, il est difficile de justifier les co\u00fbts. <\/span><\/p>\n

La confiance joue ici un r\u00f4le cl\u00e9. Lorsque les \u00e9quipes ne font pas confiance \u00e0 l’IA<\/a><\/span>elles font \u00e9tat d’un retour sur investissement moins bon. Il s’agit d’un v\u00e9ritable probl\u00e8me, car il se transforme en un cycle auto-r\u00e9alisateur : le manque de confiance entra\u00eene une adoption limit\u00e9e, qui se traduit par des performances insuffisantes. Par ailleurs, l’IA est souvent d\u00e9ploy\u00e9e parall\u00e8lement \u00e0 d’autres mises \u00e0 niveau technologiques, \u00e0 de nouveaux logiciels, \u00e0 des changements de processus ou \u00e0 une restructuration op\u00e9rationnelle. Il est donc difficile de d\u00e9terminer la contribution sp\u00e9cifique de l’IA aux r\u00e9sultats de l’entreprise. <\/span><\/p>\n

Les dirigeants doivent repenser la mani\u00e8re dont ils \u00e9valuent l’IA. Au lieu d’imposer l’IA dans des mod\u00e8les de mesure d\u00e9pass\u00e9s, les entreprises ont besoin de cadres qui refl\u00e8tent sa valeur r\u00e9elle. Cela signifie qu’il faut regarder au-del\u00e0 des rendements financiers directs et \u00e9valuer l’impact de l’IA sur la rapidit\u00e9, l’efficacit\u00e9 et le positionnement sur le march\u00e9. <\/span><\/p>\n

Les cadres traditionnels de retour sur investissement ne sont pas \u00e0 la hauteur<\/span><\/h2>\n

La plupart des entreprises s’appuient encore sur des mod\u00e8les de retour sur investissement d\u00e9pass\u00e9s pour \u00e9valuer l’IA. C’est une erreur. L’IA ne fonctionne pas comme un logiciel traditionnel, elle n’a pas toujours un impact imm\u00e9diat et mesurable sur le chiffre d’affaires. Les entreprises d\u00e9ploient l’IA dans une moyenne de 37 projets de validation de principe (POC), mais 30 % des DSI admettent qu’ils ne sont pas en mesure de dire lesquels sont couronn\u00e9s de succ\u00e8s. Il s’agit l\u00e0 d’un d\u00e9faut de mesure, et non de technologie. <\/span><\/p>\n

Les m\u00e9thodes traditionnelles de test A\/B ne sont pas fiables pour l’IA. Pourquoi ? Parce que l’IA est g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e9ploy\u00e9e en m\u00eame temps que d’autres changements majeurs, de nouveaux agencements de magasins, des campagnes de marketing, des ajustements de prix. Il est difficile d’isoler son impact dans un environnement \u00e0 variables multiples. L’IA g\u00e9n\u00e8re \u00e9galement un \u00ab\u00a0retour sur investissement indirect\u00a0\u00bb, comme l’am\u00e9lioration de la fid\u00e9lisation des employ\u00e9s, de l’innovation et de la gestion des risques. Ces \u00e9l\u00e9ments sont inestimables pour la r\u00e9ussite \u00e0 long terme, mais ils ne s’int\u00e8grent pas dans les mod\u00e8les financiers standard. <\/span><\/p>\n

Les cadres dirigeants ont besoin d’une nouvelle approche. Au lieu de forcer l’IA \u00e0 s’int\u00e9grer dans des structures rigides de reporting financier, les organisations devraient mesurer l’avantage concurrentiel de l’IA. Gagnez-vous en rapidit\u00e9 ? Les clients restent-ils plus longtemps ? Votre personnel devient-il plus productif ? Tels sont les indicateurs qui comptent. <\/span><\/p>\n

Une mise sur le march\u00e9 plus rapide est un indicateur cl\u00e9 de la r\u00e9ussite de l’IA<\/span><\/h2>\n

La vitesse l’emporte. L’IA acc\u00e9l\u00e8re le d\u00e9veloppement des produits, transformant des mois de travail en semaines. Plus vite un produit arrive sur le march\u00e9, plus vite il commence \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des revenus. Si l’IA permet de r\u00e9duire le cycle de d\u00e9veloppement de 18 \u00e0 12 mois, cela repr\u00e9sente six mois de ventes suppl\u00e9mentaires. <\/span><\/p>\n

Le d\u00e9lai de mise sur le march\u00e9 (TTM) est un indicateur cl\u00e9 de la r\u00e9ussite de l’IA. Il mesure la rapidit\u00e9 avec laquelle les id\u00e9es passent du concept au march\u00e9. Des cycles d’it\u00e9ration plus rapides permettent aux entreprises de tester, d’affiner et de d\u00e9ployer de meilleurs produits. Les entreprises doivent suivre des indicateurs cl\u00e9s : la dur\u00e9e entre le concept et le lancement, la vitesse d’it\u00e9ration de la conception et la rapidit\u00e9 avec laquelle une nouvelle fonctionnalit\u00e9 g\u00e9n\u00e8re de la valeur apr\u00e8s sa sortie. <\/span><\/p>\n

\n

\u00ab\u00a0Si l’IA peut constamment r\u00e9duire les d\u00e9lais de d\u00e9veloppement des produits, elle cr\u00e9e un avantage strat\u00e9gique durable. Les entreprises qui \u00e9voluent rapidement dominent celles qui \u00e9voluent lentement.\u00a0\u00bb <\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Le d\u00e9bit de traitement refl\u00e8te l’efficacit\u00e9 de l’IA dans la gestion des charges de travail.<\/span><\/h2>\n

L’IA devrait vous permettre de traiter plus de travail en moins de temps. Le d\u00e9bit des processus, c’est-\u00e0-dire le nombre de t\u00e2ches que l’IA peut traiter dans un d\u00e9lai donn\u00e9, est une mesure directe de son efficacit\u00e9. Si l’IA n’acc\u00e9l\u00e8re pas les op\u00e9rations, c’est qu’elle ne fonctionne pas. <\/span><\/p>\n

Les entreprises devraient suivre le d\u00e9bit en surveillant les volumes de transactions, le co\u00fbt par transaction et la durabilit\u00e9 des performances maximales. L’IA devrait am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle sans ajouter de complexit\u00e9. Autre facteur cl\u00e9 : le temps de r\u00e9cup\u00e9ration. \u00c0 quelle vitesse les syst\u00e8mes d’IA peuvent-ils se remettre d’une perturbation ? Plus votre IA rebondit rapidement, plus elle est fiable. <\/span><\/p>\n

Le d\u00e9bit des processus est un indicateur de rentabilit\u00e9. Un d\u00e9bit plus \u00e9lev\u00e9 signifie une meilleure capacit\u00e9, un potentiel de revenus plus important et une plus grande r\u00e9silience op\u00e9rationnelle. L’IA doit s’adapter efficacement, sinon elle devient un handicap au lieu d’un atout. <\/span><\/p>\n

Les am\u00e9liorations apport\u00e9es par l’IA \u00e0 l’exp\u00e9rience des employ\u00e9s et des clients d\u00e9terminent le retour sur investissement \u00e0 long terme.<\/span><\/h2>\n
\n

\u00ab\u00a0L’IA am\u00e9liore la fa\u00e7on dont les employ\u00e9s travaillent et dont les clients interagissent avec votre entreprise. Si l’IA ne facilite pas la vie de ces deux groupes, elle \u00e9choue.\u00a0\u00bb<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Pour les employ\u00e9s, l’IA devrait supprimer les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives, lib\u00e9rant ainsi du temps pour le travail \u00e0 haute valeur ajout\u00e9e. Une r\u00e9partition intelligente de la charge de travail permet de s’assurer que les \u00e9quipes ne sont pas coinc\u00e9es dans des r\u00e9unions interminables ou submerg\u00e9es par des t\u00e2ches administratives. Le r\u00e9sultat ? Une plus grande satisfaction au travail, une meilleure fid\u00e9lisation et une productivit\u00e9 globale accrue. Les entreprises devraient suivre l’\u00e9volution du taux de recommandation net des employ\u00e9s (eNPS), des taux de d\u00e9part volontaire et de la r\u00e9tention dans les r\u00f4les augment\u00e9s par l’IA. <\/span><\/p>\n

C\u00f4t\u00e9 client, l’IA doit am\u00e9liorer l’exp\u00e9rience plut\u00f4t que de la compliquer. Les interactions pilot\u00e9es par l’IA<\/a><\/span> doivent \u00eatre fluides, rendre l’assistance plus rapide et la personnalisation plus intelligente. Les clients qui b\u00e9n\u00e9ficient d’un meilleur service restent plus longtemps, d\u00e9pensent plus et recommandent leur entreprise \u00e0 d’autres. Les entreprises devraient mesurer la satisfaction des clients (CSAT), le taux de recommandation net (NPS) et le taux de r\u00e9solution au premier contact. <\/span><\/p>\n

Les dirigeants doivent s’assurer que les investissements dans l’IA sont align\u00e9s sur les besoins r\u00e9els des utilisateurs. Si l’IA n’am\u00e9liore pas la fa\u00e7on dont les employ\u00e9s travaillent ou ne rend pas les clients plus heureux, c’est un gaspillage de ressources. <\/span><\/p>\n

L’IA contribue \u00e0 l’augmentation de la dette technique, ce qui n\u00e9cessite un suivi attentif<\/span><\/h2>\n

L’IA apporte de la puissance, mais aussi de la complexit\u00e9. S’ils ne sont pas g\u00e9r\u00e9s correctement, les syst\u00e8mes pilot\u00e9s par l’IA accumulent des inefficacit\u00e9s au fil du temps, ce que nous appelons la dette technique. Cette dette absorbe 30 % des budgets informatiques et mobilise 20 % des ressources humaines. D’ici 2025, plus de la moiti\u00e9 des leaders technologiques s’attendent \u00e0 ce que leur dette technique devienne un probl\u00e8me s\u00e9rieux, l’IA y contribuant largement. <\/span><\/p>\n

La dette technique survient lorsque les entreprises donnent la priorit\u00e9 au d\u00e9ploiement de l’IA \u00e0 court terme plut\u00f4t qu’\u00e0 la maintenabilit\u00e9 \u00e0 long terme. Les syst\u00e8mes d’IA qui ne sont pas optimis\u00e9s ou bien int\u00e9gr\u00e9s \u00e0 l’infrastructure existante engendrent des co\u00fbts permanents de maintenance, de mise \u00e0 jour et de recyclage. Les dirigeants devraient suivre des indicateurs cl\u00e9s tels que la latence du pipeline de donn\u00e9es, les temps de mise \u00e0 jour des mod\u00e8les, le co\u00fbt d’inf\u00e9rence par pr\u00e9diction et les taux de correction des bogues. Si ces indicateurs \u00e9voluent dans la mauvaise direction, l’IA devient un fardeau plut\u00f4t qu’un atout. <\/span><\/p>\n

Pour que l’IA reste un avantage concurrentiel, les entreprises ont besoin d’une strat\u00e9gie de contr\u00f4le de la dette technique. Cela signifie qu’il faut trouver un \u00e9quilibre entre un d\u00e9ploiement rapide et une architecture durable, remanier r\u00e9guli\u00e8rement les mod\u00e8les et s’assurer que le d\u00e9veloppement de l’IA s’aligne sur les objectifs \u00e0 long terme de l’entreprise. <\/span><\/p>\n

Utilisation des donn\u00e9es<\/span><\/h2>\n

La qualit\u00e9 de l’IA d\u00e9pend des donn\u00e9es qu’elle utilise. Si l’IA n’acc\u00e8de pas \u00e0 des donn\u00e9es de qualit\u00e9, ne les traite pas et ne les utilise pas donn\u00e9es de haute qualit\u00e9<\/a><\/span> de qualit\u00e9, elle n’atteindra pas son plein potentiel. La mesure cl\u00e9 ici est l’utilisation des donn\u00e9es, c’est-\u00e0-dire la fa\u00e7on dont l’IA utilise les donn\u00e9es disponibles pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats significatifs. <\/span><\/p>\n

Une utilisation \u00e9lev\u00e9e des donn\u00e9es signifie que les mod\u00e8les d’IA apprennent en permanence \u00e0 partir de divers ensembles de donn\u00e9es de grande valeur au lieu de s’appuyer sur des informations redondantes ou obsol\u00e8tes. Cela permet d’am\u00e9liorer la pr\u00e9cision, d’accro\u00eetre l’intelligence pr\u00e9dictive et d’aider les syst\u00e8mes d’IA \u00e0 fournir des informations en temps r\u00e9el. Les dirigeants devraient mesurer la fr\u00e9quence \u00e0 laquelle les mod\u00e8les d’IA acc\u00e8dent aux ensembles de donn\u00e9es, la rapidit\u00e9 avec laquelle ils traitent les informations et la quantit\u00e9 de donn\u00e9es stock\u00e9es qui sont activement utilis\u00e9es par rapport \u00e0 celles qui restent inactives. <\/span><\/p>\n

Une mauvaise utilisation des donn\u00e9es peut donner lieu \u00e0 des mod\u00e8les biais\u00e9s, obsol\u00e8tes ou inexacts, ce qui entra\u00eene une prise de d\u00e9cision erron\u00e9e. Les entreprises doivent s’assurer que les mod\u00e8les d’IA sont form\u00e9s sur des donn\u00e9es pertinentes et actualis\u00e9es, tout en \u00e9vitant l’ajustement excessif sur des ensembles de donn\u00e9es limit\u00e9s ou redondants. De solides strat\u00e9gies de gouvernance et d’int\u00e9gration des donn\u00e9es sont essentielles pour faire de l’IA un v\u00e9ritable moteur d’intelligence plut\u00f4t qu’un handicap. <\/span><\/p>\n

La r\u00e9duction des taux d’erreur de l’IA accro\u00eet l’\u00e9volutivit\u00e9 et la fiabilit\u00e9.<\/span><\/h2>\n

L’IA n’est pas parfaite. Tout syst\u00e8me produit des erreurs, mais l’objectif est de rendre ces erreurs aussi rares et mineures que possible. La r\u00e9duction du taux d’erreur est une mesure essentielle du succ\u00e8s de l’IA, qui d\u00e9termine le degr\u00e9 de fiabilit\u00e9 de l’IA lorsqu’elle est d\u00e9ploy\u00e9e \u00e0 grande \u00e9chelle. <\/span><\/p>\n

La r\u00e9duction des faux positifs, l’att\u00e9nuation de la d\u00e9rive des performances et l’am\u00e9lioration de la pr\u00e9cision des mod\u00e8les sont autant d’\u00e9l\u00e9ments essentiels pour s’assurer que les syst\u00e8mes d’IA fournissent des r\u00e9sultats coh\u00e9rents. Les entreprises devraient mesurer les taux d’erreur de base par rapport aux taux actuels, les taux de faux positifs et la rapidit\u00e9 avec laquelle les mod\u00e8les peuvent corriger les erreurs par le biais d’un r\u00e9entra\u00eenement. <\/span><\/p>\n

\n

\u00ab\u00a0L’IA qui n\u00e9cessite une intervention humaine fr\u00e9quente pour corriger les erreurs ne fait que d\u00e9placer le travail d’un domaine \u00e0 l’autre.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Le coefficient d’\u00e9volutivit\u00e9<\/span><\/h2>\n

Les solutions d’IA d\u00e9marrent souvent dans de petits environnements de test, mais le v\u00e9ritable d\u00e9fi consiste \u00e0 les faire \u00e9voluer \u00e0 l’\u00e9chelle de l’entreprise. L’\u00e9volutivit\u00e9 repose sur le fait que les dirigeants veillent \u00e0 ce que la croissance n’engendre pas de co\u00fbts ou de complexit\u00e9 exponentiels. <\/span><\/p>\n

Le coefficient d’\u00e9volutivit\u00e9 mesure l’efficacit\u00e9 avec laquelle l’IA se d\u00e9veloppe sans surcharger l’infrastructure, augmenter les co\u00fbts ou ralentir les performances. Si l’adoption de l’IA entra\u00eene des demandes d’infrastructure excessives, des co\u00fbts de stockage plus \u00e9lev\u00e9s, des temps d’inf\u00e9rence plus longs et une augmentation des d\u00e9penses par d\u00e9ploiement, elle n’est pas vraiment \u00e9volutive. Les dirigeants doivent suivre l’efficacit\u00e9 des calculs, la latence de l’inf\u00e9rence et les frais g\u00e9n\u00e9raux de l’infrastructure pour s’assurer que l’IA reste un moteur de croissance et non un gouffre financier. <\/span><\/p>\n

La mise \u00e0 l’\u00e9chelle de l’IA sans discipline conduit \u00e0 des inefficacit\u00e9s. Les organisations qui investissent dans des architectures \u00e9volutives, optimisent les ressources informatiques et g\u00e8rent l’expansion de l’IA de mani\u00e8re strat\u00e9gique obtiendront la plus grande valeur tout en ma\u00eetrisant les co\u00fbts. <\/span><\/p>\n

Prot\u00e9ger l’avenir des investissements dans l’IA<\/span><\/h2>\n

L’IA \u00e9volue rapidement. Les entreprises qui ne parviennent pas \u00e0 mesurer correctement les performances auront du mal \u00e0 \u00e9tendre l’IA au-del\u00e0 des projets pilotes. Pour passer de d\u00e9ploiements d’IA \u00e0 petite \u00e9chelle \u00e0 une adoption \u00e0 l’\u00e9chelle de l’entreprise, il faut un cadre de mesure structur\u00e9 qui aligne les investissements dans l’IA sur les objectifs commerciaux \u00e0 long terme. <\/span><\/p>\n

Les dirigeants doivent s’assurer que les projets d’IA sont soutenus par des MLOps (op\u00e9rations d’apprentissage automatique) disciplin\u00e9es, une infrastructure \u00e9volutive et des cadres de gouvernance qui emp\u00eachent une expansion non r\u00e9glement\u00e9e. Les mesures doivent permettre de suivre l’impact financier direct et d’\u00e9valuer l’influence de l’IA sur l’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle, la productivit\u00e9 de la main-d’\u0153uvre et la comp\u00e9titivit\u00e9 du march\u00e9. Un cadre structur\u00e9 permet aux entreprises d’optimiser les investissements dans l’IA, d’obtenir l’adh\u00e9sion des parties prenantes et de s’assurer que l’adoption de l’IA g\u00e9n\u00e8re des r\u00e9sultats commerciaux mesurables. <\/span><\/p>\n

Les organisations qui \u00e9laborent des strat\u00e9gies claires de mesure de l’IA peuvent s’attendre \u00e0 des b\u00e9n\u00e9fices substantiels. La recherche sugg\u00e8re que des cadres d’\u00e9valuation de l’IA bien structur\u00e9s peuvent g\u00e9n\u00e9rer jusqu’\u00e0 3,5 fois le retour sur investissement, ce qui renforce la n\u00e9cessit\u00e9 d’une mise en \u0153uvre disciplin\u00e9e et d’un suivi des performances. <\/span><\/p>\n

Derni\u00e8res r\u00e9flexions<\/span><\/h2>\n

L’IA n’est pas un \u00e9chec, c’est la mesure qui l’est. Les entreprises investissent des milliards dans l’IA, mais nombre d’entre elles peinent \u00e0 prouver sa valeur. Le probl\u00e8me n’est pas l’IA elle-m\u00eame, mais des mod\u00e8les d’\u00e9valuation d\u00e9pass\u00e9s qui ne refl\u00e8tent pas l’impact r\u00e9el de l’IA sur les op\u00e9rations, l’efficacit\u00e9 et la croissance. <\/span><\/p>\n

Les dirigeants qui ne parviennent pas \u00e0 repenser la mesure de l’IA se retrouveront coinc\u00e9s dans une boucle sans fin d’exp\u00e9rimentation sans progr\u00e8s. Ceux qui s’adaptent, \u00e9laborent des cadres d’\u00e9valuation structur\u00e9s et se concentrent sur des mesures ax\u00e9es sur les performances transformeront l’IA d’un centre de co\u00fbts en un v\u00e9ritable avantage concurrentiel. <\/span><\/p>\n

Les entreprises qui ma\u00eetrisent aujourd’hui la mesure de l’IA domineront leur secteur demain. Celles qui ne le font pas gaspilleront des ressources, manqueront des opportunit\u00e9s et lutteront pour rester dans la course. Le choix est simple : \u00e9voluer ou prendre du retard. <\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Les investissements dans l’IA montent en fl\u00e8che, mais le retour sur investissement reste flou. Les cadres de mesure traditionnels ne sont pas \u00e0 la hauteur et ne parviennent pas \u00e0 saisir l’impact r\u00e9el de l’IA. La vitesse, l’efficacit\u00e9, les taux d’erreur et l’\u00e9volutivit\u00e9 d\u00e9finissent le succ\u00e8s. Sans les bonnes mesures, l’IA devient un gouffre financier au lieu d’un avantage concurrentiel. <\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":30496,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_yoast_wpseo_metadesc":"Le succ\u00e8s de l'IA d\u00e9pend de la vitesse, de l'efficacit\u00e9 et de l'\u00e9volutivit\u00e9, et non de mod\u00e8les de retour sur investissement d\u00e9pass\u00e9s. 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