Une récente analyse Gartner du retour sur investissement de l’IA délivre un message qui donne à réfléchir, affirmant que seul « un investissement sur 50 dans l’IA apporte une valeur transformationnelle ». L’analyse montre également que seulement un cinquième de ces investissements génère des rendements significatifs. Pour les fondateurs qui se voient demander d’adopter l’IA partout, il s’agit d’une vérification utile de la réalité.
Le fait n’est pas que l’IA ne fonctionne pas. Le fait est que dépenser pour l’IA et obtenir un retour sur investissement de l’IA sont deux choses différentes. Ainsi, avant d’engager un budget, il est utile de penser comme un opérateur calme plutôt que comme un pionnier nerveux.
Ce que disent réellement les conclusions de Gartner
Selon un article de Forbes récemment publié, Gartner a également constaté que peu de PDG, ou moins de 30 % d’entre eux pour être exact, sont réellement satisfaits des résultats de leurs investissements dans l’IA. C’est le cas même si les dépenses ne cessent d’augmenter. L’écart ne vient pas de la faiblesse de la technologie. Il s’agit de la manière dont les entreprises choisissent, déploient et mesurent leur travail en matière d’IA.
La plupart des organisations, note l’étude, privilégient les projets tactiques avec des gains d’efficacité progressifs plutôt que des changements perturbateurs. C’est un point de départ raisonnable, car de petites victoires mesurables sont plus faciles à justifier que des projets ambitieux.
Le contexte des dépenses rend la discipline plus importante. Gartner prévoit également que les dépenses mondiales en IA augmenteront de 47 % en 2026, un chiffre détaillé dans ses prévisions de dépenses en IA. Lorsque tout le monde dépense vite, les fondateurs prudents se démarquent.
Pourquoi les retours sont à la traîne du battage médiatique
L’IA échoue souvent pour des raisons ennuyeuses. Le processus qu’il automatise était défectueux au départ, les données qui l’alimentent sont désordonnées ou personne n’a défini à quoi ressemblerait le succès. Les outils ne peuvent pas corriger un flux de travail qui n’a jamais été clair.
C’est là que les fondateurs ont un avantage sur les grandes entreprises. Vos opérations sont plus simples, vous pouvez donc voir rapidement les causes et les effets. Si vous corrigez d’abord le flux de travail sous-jacent, l’IA a quelque chose de solide sur lequel s’appuyer.
Dépenser en IA est facile. Gagner un retour sur l’IA est une discipline, et cela commence par savoir ce que vous essayez d’améliorer.
Un moyen simple de budgétiser les dépenses en IA
Gartner suggère de constituer un portefeuille équilibré plutôt que de poursuivre un gros pari sur l’IA. Les fondateurs peuvent copier cette logique à plus petite échelle, en répartissant les dépenses en IA en trois catégories afin qu’aucun échec ne fasse de mal.
Consacrez la majeure partie de votre budget à des utilisations de productivité qui vous font gagner du temps aujourd’hui, telles que la rédaction, l’assistance et la recherche. Réservez une part plus petite pour des améliorations ciblées des processus et n’en gardez qu’une fine part pour des expériences plus importantes et plus risquées.
Les outils d’IA pour petites entreprises, moins chers et ciblés, surpassent souvent les plates-formes coûteuses pour les premières équipes, car ils résolvent un problème clair que vous pouvez mesurer.
Mesurez avant de mettre à l’échelle
Fixez une base de référence avant d’acheter. Notez les heures, le coût ou le taux d’erreur que vous souhaitez améliorer, puis vérifiez le même chiffre 60 jours plus tard. Sans base de référence, vous ne pouvez pas dire si l’IA a aidé ou si elle vous a simplement semblé occupée.
Surveillez également de près l’argent liquide. Les flux de trésorerie des petites entreprises étant déjà une préoccupation majeure, un abonnement qui ne rapporte pas son argent est un argent que vous ne pouvez pas vous permettre de perdre. Annulez ce qui ne fonctionne pas.
Questions posées par les fondateurs de l’IA sur le retour sur investissement
Qu’est-ce qu’un calendrier réaliste de retour sur investissement de l’IA ? De nombreux gains de productivité apparaissent en un à trois mois, tandis que des paris transformationnels plus importants peuvent prendre un an ou plus et comporter plus de risques.
Comment mesurer le retour sur investissement de l’IA ? Choisissez une mesure avant de commencer, comme les heures économisées ou la réduction des coûts, puis comparez-la à une référence après une période fixe.
