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La plupart des calculs de ROI de l'IA sont erronés par conception
Le calcul standard du ROI de l'IA comporte trois variables : le coût de l'outil, le gain de productivité et l'horizon temporel. Le calcul s'effectue comme le gain de productivité moins le coût de l'outil sur l'horizon temporel, tout le reste étant traité comme des frais généraux d'installation. Ce calcul est intuitif, défendable auprès d'un DAF, et produit systématiquement des projections optimistes que l'entreprise ne parvient ensuite pas à atteindre.
Ce qui manque, c'est la variable d'intégration. Ce qui permet aux outils d'IA d'apporter des gains de productivité, c'est de disposer de données actuelles et intégrées pour fonctionner. Lorsque la couche d'intégration est superficielle, l'IA ne génère qu'une fraction de son gain de productivité projeté car elle fonctionne avec des données partielles. Lorsque la couche d'intégration est de profondeur moyenne, l'IA commence à produire les gains promis par le calcul initial. Lorsque la couche d'intégration est profonde, l'IA commence à générer des retours que le calcul initial n'avait même pas modélisés, car les cas d'utilisation qui émergent à cette profondeur n'étaient pas inclus dans les prévisions. La couche d'intégration fait la majeure partie du travail dans tout résultat réel de ROI de l'IA, mais c'est la variable que le calcul prétend ignorer.
Pourquoi la couche d'intégration est-elle omise du calcul du ROI de l'IA ?
La couche d'intégration est omise du calcul du ROI de l'IA parce que les coûts d'intégration se cachent dans les budgets informatiques, tandis que les coûts de l'IA figurent dans des postes budgétaires dédiés à l'IA. Lorsque le DAF demande : « Quel a été le retour sur investissement de l'IA ? », la réponse compare le poste budgétaire de l'IA aux résultats de productivité mesurables, le travail d'intégration étant noté comme une dépense de mise en œuvre déjà approuvée séparément.
Cette structure comptable semble raisonnable. L'IA est le nouvel investissement, l'intégration fait partie des opérations informatiques existantes, et les deux budgets ne devraient pas être mélangés. Mais cela produit une image trompeuse de ce qui génère réellement le retour. Le travail d'intégration effectué pour rendre l'outil d'IA utile fait fonctionnellement partie de l'investissement en IA. Le traiter séparément crée deux problèmes : le ROI de l'IA semble meilleur sur le papier car le coût d'intégration ne lui est pas imputé, et la contribution de l'équipe d'intégration aux résultats de l'IA n'est pas reconnue.
Le résultat est prévisible. Les conseils d'administration constatent des retours d'IA décevants, concluent que les outils d'IA sont faibles, et font pression pour un remplacement ou un retrait. La couche d'intégration qui faisait en réalité la majeure partie du travail n'est ni reconnue ni dotée de ressources. Le cycle d'investissement en IA de l'année prochaine commence avec le même calcul erroné, et le même résultat décevant s'ensuit.
D'où vient réellement le ROI de l'IA ?
Le ROI de l'IA provient en réalité de trois niveaux, chacun corrélé à la profondeur de l'intégration. Le niveau dans lequel l'investissement en IA se situe détermine le type de retour possible, et non l'outil d'IA sélectionné.
Le niveau 1 concerne les économies de coûts, réalisées grâce à une IA à intégration superficielle. Un chatbot accédant à un seul CRM, un générateur de contenu intégré à un seul CMS, un assistant d'analyse interrogeant un seul entrepôt de données. Les gains de productivité ici sont réels mais modestes, car chaque cas d'utilisation de l'IA est limité par le seul système qu'il peut voir. Le ROI typique à ce niveau est une amélioration de la productivité de 10 à 30 % sur le flux de travail spécifique que l'IA touche.
Le niveau 2 concerne les gains de revenus, réalisés grâce à une IA à intégration de profondeur moyenne. La notation prédictive qui puise dans le CRM, l'ERP et la plateforme de commerce simultanément. La personnalisation qui utilise l'inventaire en temps réel et l'historique client. La prévision de la demande qui combine les ventes, la chaîne d'approvisionnement et les signaux externes. Le travail d'intégration pour alimenter ces modèles est significatif, mais les retours sont aussi catégoriquement plus importants, car les cas d'utilisation de l'IA côté revenus évoluent avec le volume d'affaires plutôt qu'avec les heures de travail économisées.
Le niveau 3 représente un changement de modèle d'affaires, rendu possible par une IA à intégration profonde. Il s'agit de flux de travail autonomes qui couvrent l'ensemble de la pile opérationnelle, d'une tarification dynamique qui s'ajuste simultanément en fonction de la marge, des stocks, de la demande et des signaux des concurrents, ou encore d'une maintenance prédictive qui prévient les temps d'arrêt sur toutes les catégories d'actifs. Ces retours sont les plus difficiles à modéliser en amont car ils créent de nouvelles capacités commerciales plutôt que d'améliorer celles qui existent déjà, mais ce sont aussi les retours qui augmentent la valeur d'entreprise de la société plutôt que sa seule marge d'exploitation.
Qu'est-ce qui change lorsque la profondeur d'intégration est incluse dans le calcul du ROI de l'IA ?
L'inclusion de la profondeur d'intégration modifie trois éléments dans le calcul du ROI de l'IA : le niveau de retour réaliste, le coût réel de ces retours, et la séquence d'investissements qui produit le meilleur résultat à long terme.
Le niveau de retour réaliste découle d'une évaluation honnête de la profondeur d'intégration actuelle. Une entreprise avec principalement des intégrations point à point et des flux de données par lots se situe au niveau 1, quels que soient les outils d'IA qu'elle achète. Prévoir des retours de niveau 2 ou 3 à partir de ce point de départ est un vœu pieux. Une évaluation honnête du niveau empêche les promesses excessives qui font passer les investissements en IA pour des échecs.
Le tableau des coûts réels change lorsque le travail d'intégration est alloué à l'investissement en IA. Le coût de l'outil d'IA plus le coût d'intégration est un chiffre significativement différent du coût de l'outil d'IA seul, et cela force l'entreprise à évaluer si la base d'intégration vaut la peine d'être construite pour un seul cas d'utilisation de l'IA ou pour plusieurs. La plupart des entreprises constatent que la base d'intégration vaut énormément la peine d'être construite si plusieurs cas d'utilisation de l'IA sont à venir, et beaucoup moins pour un cas d'utilisation isolé.
La question de la séquence d'investissement est la plus importante. Si la profondeur d'intégration détermine le niveau de retour possible, la séquence d'investissement qui maximise le ROI est la base d'intégration d'abord, les outils d'IA ensuite. La plupart des entreprises suivent la séquence inverse, achetant d'abord des outils d'IA et découvrant le manque d'intégration lorsque les gains de productivité n'apparaissent pas. La séquence corrigée produit un délai de rentabilisation plus rapide pour chaque investissement en IA qui suit.
Comment une plateforme d'intégration modifie le calcul du ROI de l'IA
La plateforme d'intégration en tant que service (iPaaS) d'Alumio est une solution cloud-native qui gère le travail d'intégration dont dépend le ROI de l'IA. Plutôt que de construire des intégrations ponctuelles entre chaque outil d'IA et chaque système sous-jacent, une iPaaS centralise la connectivité, la transformation, la validation et l'observabilité sur l'ensemble de la pile.
La plateforme d'intégration Alumio fournit cette base aux entreprises qui visent des retours d'IA de niveau 2 ou 3. En pratique, elle fait trois choses qui modifient le calcul du ROI. Elle déplace les données entre les systèmes ERP, CRM, de commerce et opérationnels en temps réel, remplaçant les flux par lots qui limitent l'IA au niveau 1. Elle transforme et normalise ces données en structures que les outils d'IA peuvent consommer, éliminant ainsi le travail d'intégration par outil qui gonfle les coûts de mise en œuvre de l'IA. Elle maintient l'observabilité sur l'ensemble des flux de données, ce qui rend les retours mesurables plutôt qu'hypothétiques.
L'implication en termes de ROI est que la base d'intégration est réutilisable pour tous les cas d'utilisation de l'IA. Le premier cas d'utilisation de l'IA supporte le coût total de l'intégration, mais les deuxième, troisième et cinquième cas d'utilisation fonctionnent sur la même base avec un coût incrémental marginal. Cela change considérablement les calculs. Le ROI de l'IA calculé sur un seul cas d'utilisation semble faible. Le ROI de l'IA calculé sur un portefeuille de cas d'utilisation partageant la base d'intégration semble solide.
De nombreux déploiements d'Alumio sont réalisés par des intégrateurs de systèmes certifiés et des agences numériques qui apportent leur expérience en modélisation du ROI pour concevoir la base dès le premier engagement IA, afin que les deuxième et troisième investissements ne nécessitent pas de retravail.
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