En entreprise, l’exploitation de l’intelligence artificielle doit être à des fins productives et non récréatives. Une entreprise qui utilise les technologies et méthodologies d’IA doit s’assurer de la viabilité des opérations en surveillant le retour sur investissement. En effet, l’intelligence artificielle a un prix pour les entreprises que ce soit via le coût des ressources humaines, le coût des prestations IA, le coût des formations IA ou encore le coût des outils IA. Gwendal Cosson, consultant en intelligence artificielle présente les différentes façons de mesurer la rentabilité d’un investissement sur le domaine de l’intelligence artificielle pour une entreprise.

Retour sur investissement IA IA

Intelligence artificielle et ROI

Comme pour toute dépense, une entreprise doit se pencher sur le retour sur investissement de ces dépenses sur le domaine de l’IA lorsqu’elle met en place une stratégie. Le ROI est l’un des indicateurs les plus courants pour mesurer la rentabilité. Il est calculé en soustrayant le coût de l’investissement des bénéfices obtenus, puis en divisant le résultat par le coût de l’investissement. Il est donc possible de mesurer le retour sur investissement de dépenses liées à l’IA en respectant à la lettre cette méthode mais dans la réalité, il est complexe de le mesurer avec exactitude. Le retour sur investissement de l’intelligence artificielle doit donc se mesurer sur un ensemble de données plus ou moins précises. On parle, avec l’intelligence artificielle de tendances et d’indices Roistes puisque les technologies et méthodologies d’IA peuvent impacter l’ensemble de la productivité de l’entreprise.  

Pour commencer à mesure le ROI de l’IA, il faut définir les objectifs pour lesquels les dépenses en matière d’intelligence artificielle ont été engagées :

  • Amélioration de la productivité
  • Edition de contenus éditoriaux marketing
  • Optimisation des performances marketing
  • Assistance aux fonctions commerciales
  • Répondre à des appels d’offre
  • Analyser des données et générer des rapports
  • …

Lorsque l’on exploite l’intelligence artificielle en entreprise pour des besoins précis clairement déterminés au préalables, il est plus simple d’en percevoir les résultats en détectant des données en rapport direct avec ces besoins. En effet, lorsqu’une mission, une tâche ou une fonction exploite seule l’IA, il est plus facile de cloisonner la mesure des performances puisque l’on peut identifier des KPIs spécifiques.

Ensuite, il faut donc définir tous les postes de dépenses relatifs à l’IA :

  • Licences et abonnement à des technologies d’IA
  • Formations sur le domaine de l’IA
  • Temps alloué à la recherche sur le domaine de l’IA
  • Services d’IA via des prestataires externes
  • Coût des ressources humaines internes spécialistes de l’IA

L’identification des postes de dépenses en IA permet de déterminer précisément le budget engagé sur ce domaine.

Les données directes permettant de déterminer le retour sur investissement en IA

  • Augmentation des revenus : mesurez l’impact des solutions d’IA sur l’augmentation des ventes, l’amélioration de la fidélisation des clients et l’accès à de nouveaux marchés.
  • Réduction des coûts : évaluez comment l’IA peut automatiser les processus, améliorer l’efficacité, et réduire les coûts d’exploitation (par exemple, en diminuant le besoin en main-d’œuvre pour certaines tâches).
  • L’amélioration du taux de conversion : que ce soit sur un site internet ou sur l’ensemble du traitement des prospect, il est possible de prendre en compte l’évolution du taux de conversion pour apprécier la rentabilité de l’IA.

Les données indirectes permettant de déterminer le retour sur investissement en IA

  • Le temps de production homme gagné : l’évolution du temps de production homme et donc le temps gagné par les ressources humaines lorsqu’elles sont assistées ou remplacées par l’IA permet d’obtenir un nouvel indice de rentabilité.
  • La génération de datas obtenue : la génération de datas peut être considérée comme une valeur ajoutée générée par l’IA. Bien qu’elle ne soit pas monétaire, elle contribue à la génération de chiffre d’affaires.
  • Le nombre d’appels d’offres traités : il est possible de prendre en compte l’évolution du nombre d’appels d’offres traités.
  • L’amélioration des données marketing : amélioration du trafic du site internet, enrichissement de la base de données e-mail ou des communautés sociales.

Le couplement de ses différentes données permet d’éditer une estimation de la rentabilité d’un investissement IA pour une entreprise. Il existe donc plusieurs moyens pour mesurer la rentabilité d’un investissement en intelligence artificielle et chaque entreprise en fonction de ses spécificités notamment son processus de production et son organisation peut mettre en place une analyse particulière.

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