Comment maximiser le ROI de l’IA en 2026

Pourquoi la plupart des entreprises peinent-elles à tirer profit des solutions d’IA ? Et comment faire la part des choses pour atteindre leurs objectifs en 2026 ?

Il s’avère que les capacités technologiques de l’IA ne suffisent pas. Certains chefs d’entreprise ont sauté dans le train de l’IA impulsivement, poussés par le FOMO et la volonté de devancer leurs concurrents. D’autres ont envisagé l’IA d’entreprise comme stratégie pour atteindre chacun de leurs objectifs. Pour obtenir un ROI positif lors d’une transformation de l’IA, il faut adopter une approche plus réfléchie.

Depuis l’essor de l’IA générative fin 2022, les entreprises se sont empressées de mettre en œuvre des projets d’IA. Les dirigeants sont à la recherche de stratégies d’IA évolutives qui rationalisent les opérations, éclairent la prise de décision fondée sur les données, réduisent les coûts et dynamisent le développement de produits. Aujourd’hui, les agents IA sont au cœur de l’actualité. Mais la rentabilité financière de ces solutions reste insaisissable. Voici pourquoi :

Selon les discussions du Think Circle d’IBM du quatrième trimestre 2025, le principal défi n’est pas technologique, mais organisationnel. La culture, la gouvernance, la conception des workflows et la stratégie de données sont les principaux obstacles à la réalisation du ROI, et les dirigeants s’accordent pour dire que les ambitions en matière d’IA se heurtent souvent à des réalités internes bien avant les limites techniques.

Le rapport du Think Circle souligne que si de nombreux dirigeants investissent dans l’IA, peu d’entre eux sont capables de mesurer le ROI de manière fiable aujourd’hui. Seuls 29 % déclarent pouvoir mesurer le ROI efficacement. Par ailleurs, 79 % constatent des gains de productivité, ce qui signifie que la valeur opérationnelle existe, mais qu’il est encore difficile de traduire la productivité à court terme en impact financier.

Une étude des PDG d’IBM a révélé qu’environ seulement 25 % des initiatives d’IA offrent un retour sur investissement attendu, que seulement 16 % ont été mises à l’échelle de l’entreprise, et que les PDG équilibrent la pression pour un retour sur investissement à court terme avec des objectifs d’innovation à plus long terme. Cela appuie le discours plus large selon lequel l’IA commence souvent par l’expérimentation, puis la réalisation de la valeur. Cette situation est typique des cycles d’adoption des technologies émergentes.

Il est encore tôt, et de nombreux déploiements d’IA sont encore expérimentaux ou constituent des solutions limitées. C’est normal, car les premières expériences devraient être limitées, mais il est moins probable qu’il s’agisse d’applications de l’IA qui généreront un ROI massif à court terme. La réelle valeur réside toutefois dans leur intégration plus approfondie dans les workflows de base de l’ensemble de l’entreprise, et pas seulement dans le cadre de projets ponctuels.

Les recherches d’IBM montrent que rembourser la dette technique issue des systèmes hérités peut améliorer le ROI de l’IA de jusqu’à 29 %, car cela réduit les frictions et les remaniements. Toutefois, de nombreuses entreprises ne sont pas encore parvenues au stade où elles doivent se trouver dans leur parcours de transformation numérique pour tirer pleinement parti de l’intégration de l’IA. La dette technique reste un obstacle, mais l’IA peut également vous aider.

Le calcul du ROI peut être difficile car de nombreux impacts bénéfiques de l’IA sont abstraits, indirects et ne se concrétisent pas à court terme. Par exemple, si une entreprise utilise l’IA pour rationaliser l’analyse et la visualisation des données afin que les dirigeants puissent prendre des décisions plus éclairées, ces résultats peuvent ne pas se faire sentir avant des années. 

Le ROI en temps réel lié à l’adoption de l’IA est souvent difficile à détecter. Et tout gain immédiat peut être trompeur. Une entreprise qui annonce son intention d’automatiser les workflows et de réduire ses effectifs avec l’IA peut voir une augmentation rapide du cours de l’action, mais cela ne garantit pas la réaction qu’auront ses clients et ses employés.

Les analystes financiers divisent le ROI en deux catégories : hard et soft. 

• Le hard ROI couvre les effets tangibles directement liés à la rentabilité. Par exemple, l’utilisation de l’IA pour automatiser l’informatique peut conduire à moins de pannes et à des temps de réponse plus rapides, augmentant ainsi l’efficacité opérationnelle et améliorant la satisfaction des clients pour une fidélisation potentiellement plus importante.

• Le soft ROI comprend d’autres avantages qui, s’ils ne sont pas immédiatement liés aux bénéfices, n’en sont pas moins bénéfiques pour l’entreprise. Il peut s’agir d’une augmentation du moral des employés et d’une amélioration de l’expérience client. Par exemple, les employés peuvent se déclarer plus satisfaits lorsque les entreprises choisissent une approche éthique de l’adoption de l’IA.

Le retour sur investissement étant une mesure, son calcul nécessite des données numériques sur les résultats métier. Les indicateurs clés du retour sur investissement de l’IA, qu’ils soient hard ou soft, comprennent de nombreux indicateurs clés de performance (KPI) qui peuvent être mesurés et quantifiés. Choisissez les bons KPI pour calculer le plus précisément possible le ROI de l’IA sur les initiatives de cybersécurité, le marketing de contenu, le forecasting et bien d’autres.

Les KPI du ROI se rapportent à des données financières concrètes : économies de coûts ou bénéfices réalisés.

Les indicateurs de performance clés relatifs à la réduction des coûts sont les suivants :

• Réduction des coûts de main-d’œuvre, comme les heures économisées grâce à l’automatisation de l’entreprise et l’augmentation de la productivité lors de l’utilisation d’outils d’IA. 

• Des gains d’efficacité opérationnelle tels que la réduction de la consommation de ressources grâce à la rationalisation des workflows basés sur l’IA. 

Les KPI qui contribuent à l’augmentation des bénéfices sont notamment les suivants : 

• Augmentation du trafic, du taux de génération de leads et du taux de conversion grâce à un meilleur engagement client, une personnalisation marketing axée sur les données et des moteurs de recommandation de produits alimentés par l’IA.

• Croissance des revenus et nouvelles sources de revenus grâce à de nouvelles applications alimentées par l’IA, des cycles de développement plus courts et de nouvelles opportunités commerciales.

Les soft KPI du retour sur investissement sont moins simples à mesurer par rapport à la performance de l’entreprise à court terme, mais ils ont tendance à affecter la santé de l’entreprise à long terme. Ces indicateurs clés de performance sont souvent mesurés à l’aide d’enquêtes et d’initiatives de recherche qualitative et peuvent inclure : 

• La satisfaction et la rétention des employés liées aux projets d’IA (par exemple, une entreprise qui surmonte avec succès les défis internes liés à l’adoption de l’IA ou qui prouve son engagement en faveur de la durabilité en matière d’IA). 

• Une meilleure prise de décision, car les dirigeants et les chefs d’équipe prennent des décisions plus précises en moins de temps grâce à l’utilisation de l’analyse de données alimentée par l’IA. 

• Une amélioration de la satisfaction des clients, par exemple si les campagnes de personnalisation pilotées par l’IA réduisent le taux d’attrition ou en utilisant un chatbot d’expérience client basé sur l’IA pour traiter plus de demandes de service client.

L’IBM Institute for Business Value a entrepris une série d’études sur la manière dont les entreprises et les équipes peuvent obtenir un retour sur investissement optimal pour leurs initiatives en matière d’IA. Bien que les études de cas soient spécifiques à un secteur, les équipes de n’importe quel secteur peuvent généraliser les points à retenir en fonction de leurs besoins respectifs. 

Les équipes de développement de produits qui ont suivi les quatre bonnes pratiques en matière d’IA de manière « extrêmement significative » ont enregistré un ROI médian de 55 % sur l’IA générative. Les équipes souhaitant reproduire leurs résultats doivent intégrer les pratiques suivantes dans leurs workflows : 

1. Célébrer le feedback : une transformation de l’IA est un travail de longue haleine. Encourager les retours des parties prenantes permet au personnel de se sentir à l’aise pour s’exprimer, tout en réduisant la perte de temps et de ressources liée à des processus inefficaces. 
   
   
2. Travailler de manière itérative : intégrer l’IA dans le cycle de développement de produits par petites étapes pour éviter la fatigue et réduire les risques. Ajuster la mise en œuvre de l’IA au fil du temps, à mesure que les équipes prennent conscience de ce qui fonctionne et de ce qui n’est pas efficace. La mise à l’échelle de l’IA est souvent préférable par petits morceaux, plutôt que d’un seul coup. 
   
   
3. Tirer des enseignements des données utilisateur : exploiter et analyser les données utilisateur pour identifier les opportunités où les technologies d’IA générative peuvent apporter le plus de valeur. La qualité des données est aussi importante que leur quantité. Au lieu de tenter de façonner activement le comportement des utilisateurs, ajuster les feuilles de route pour répondre à leurs besoins là où ils se trouvent.
   
   
4. Constituer des équipes pluridisciplinaires : tirez parti de compétences et de domaines d’expertise diversifiés pour réduire les goulets d’étranglement. Les équipes interfonctionnelles se soutiennent mutuellement, tandis que le cloisonnement entraîne un blocage de la communication et un ralentissement des projets. 

Les entreprises qui adoptent une vision globale de l’IA et du contenu enregistrent un ROI 22 % supérieur pour le développement du CSC et 30 % supérieur pour l’intégration de l’IA générative.⁸ Trois piliers contribuent à la réussite du ROI avec l’IA et le CSC : 

1. Adopter une vision globale pour prioriser efficacement : examiner de près l’impact du machine learning sur la CSC, notamment la planification stratégique, le budget, les ressources humaines et une conduite proactive du changement. Identifier les interdépendances entre les équipes et les services et se concentrer sur les cas d’utilisation de l’IA présentant le plus fort potentiel de ROI. 
   
   
2. Ne pas négliger la conduite du changement : l’introduction de nouvelles technologies et de nouveaux processus n’est jamais simple, surtout lorsqu’ils sont aussi polarisants que l’IA. L’adhésion des employés est essentielle pour la réussite d’une nouvelle initiative en matière d’IA. Une stratégie transversale, centrée sur les principaux défenseurs du changement, aide à maintenir l’enthousiasme tout au long de la transformation par l’IA. 
   
   
3. Réduire les risques pour libérer la créativité : la gestion des risques liés à l’IA favorise la liberté créative lorsque les équipes n’ont pas à s’inquiéter de l’IA. Laisser les systèmes d’IA s’occuper des tâches de routine à faible risque pour permettre aux créateurs de faire ce qu’ils font le mieux : créer des contenus de qualité.

Bien que le rythme d’innovation dans le domaine de l’IA soit très élevé, il est encore très tôt, et il pourrait être plus avantageux pour les entreprises de considérer cette période comme une période d’expérimentation complexe au lieu de penser ROI. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, l’a affirmé lors du CISCO IA Summit en février. Selon lui, obliger les ingénieurs à justifier leur travail sur l’IA avec un ROI dès le départ, c’est un peu comme demander à un enfant d’élaborer un plan d’affaires pour son passe-temps.²

« Quand vos enfants vous disent qu’ils veulent essayer quelque chose, vous devriez dire oui. » À la maison, on ne se pose jamais de questions comme « Quel est le retour sur investissement ici ? »

Cette approche exigera des dirigeants qu’ils obtiennent l’adhésion de toute l’entreprise, en sachant que le ROI pourrait se faire attendre encore des années. En essayant d’imposer le contrôle par le biais d’une évaluation du ROI à court terme, vous risquez de rater des opportunités de transformation.

En outre, M. Huang conseillait également aux entreprises de développer leur propre compréhension de l’infrastructure d’IA au lieu de s’appuyer entièrement sur des fournisseurs de services tiers, afin qu’elles puissent vraiment déterminer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

« Laissez fleurir un millier de fleurs », a déclaré Huang, en encourageant un esprit d’expérimentation de grande envergure plutôt que de filtrer les idées de manière rigide en fonction des premiers indicateurs de ROI. Il n’est peut-être pas facile de convaincre les parties prenantes financières, mais comment peut-on s’opposer à l’homme qui dirige aujourd’hui un innovateur en IA estimé à 4 000 milliards de dollars ?