Mesurer le retour sur investissement (ROI) de l’IA : un défi majeur pour les équipes Finance
Mesurer le retour sur investissement (ROI) de l’intelligence artificielle est aujourd’hui l’un des plus grands défis pour les directions financières. Les équipes de planification et d’analyse financière (FP&A) investissent massivement du temps et des ressources dans l’IA, mais moins de la moitié sont capables d’en quantifier précisément les résultats. Le ROI médian tourne autour de 10%, bien en deçà des objectifs fixés par la plupart des organisations, tandis que seul le quintile supérieur dépasse 20%.
Pourtant, selon une étude Forrester, certaines équipes finance atteignent des ROI supérieurs à 300%,leurs investissements en IA s'amortissant en moins de six mois.
La différence se joue sur la façon de mesurer et piloter le ROI. Les équipes FP&A les plus performantes définissent une base de référence dès le départ, choisissent des cas d’usage à fort impact mesurable et appliquent des méthodes de mise en œuvre éprouvées. Elles évaluent non seulement les économies réalisées, mais aussi les gains en matière de décision stratégique, d’agilité et d’alignement business.
Cet article présente la méthode pour instaurer cette discipline dès le premier jour, avec un scénario de mesure concret et des benchmarks ROI réels.
Etablir une base de référence avant de démarrer
L’erreur la plus coûteuse dans la mesure du ROI de l’IA se produit avant même le déploiement : ne pas définir d’état initial.Sans indicateurs de départ clairs, impossible de prouver l’impact, de justifier la poursuite de l’investissement ou d’apprendre des échecs.
Adoptez une approche structurée via un cadre ROI à quatre piliers, intégrant :
- Efficience & productivité : temps gagné, taux d’automatisation, productivité par processus.
- Réduction de coûts : réduction de la main-d’œuvre, baisse des dépenses externes, diminution des erreurs.
- Impact sur les revenus : précision des prévisions, engagement client, accélération du chiffre d’affairese.
- Renforcement de la prise de décision stratégique : rapidité de décision, réduction du risque, agilité.
Documentez vos métriques de référence avec les sources de données, dates et méthodes de calcul. Ces informations seront cruciales pour démontrer l’impact dans six mois ou plus.
Vérifier la maturité des données et de l’infrastructure
La performance de votre IA dépend de la solidité de vos fondations data. Des données propres, interconnectées et une infrastructure stable garantissent des prévisions fiables, des scénarios rapides et des insights pertinents.
La maturité ne rime pas avec perfection : les meilleures équipes FP&A améliorent la qualité de leurs données en continu. Elles auditent la provenance des données, leurs flux intersystèmes et la capacité de l’architecture à gérer la mise à jour en temps réel. Cette approche permet à l’IA d’apporter de la valeur rapidement, tout en renforçant les fondations à long terme.
Choisir des cas d’usage à fort impact
Les équipes FP&A à ROI supérieur ciblent des cas d’usage à valeur directement mesurable :
Pour illustrer comment ces indicateurs se traduisent en retour sur investissement concret, prenons un scénario d’exemple : Une équipe FP&A composée de dix analystes consacre actuellement une part importante de son temps à la consolidation manuelle des données, aux prévisions et à la planification par scénarios. Voici comment cette équipe peut calculer le ROI d’une initiative d’IA conçue pour accroître la productivité.
Étape 1 : Calculer les gains
Commencez par estimer le temps économisé sur les processus essentiels. Si chaque analyste gagne 130 heures par an grâce à l’intégration automatisée des données (estimation prudente correspondant à l’élimination des étapes de consolidation manuelle), cela représente 1 300 heures au total. À un coût horaire de 87$, cela équivaut à un gain annuel de productivité de 113 100$ pour cette seule amélioration.
Étape 2 : Ajouter les bénéfices secondaires
Ajoutez maintenant d’autres cas d’usage.
Supposons 20 heures économisées par analyste à chaque cycle de prévision (12 cycles par an, soit 240 heures), plus 12 heures gagnées par session trimestrielle de planification de scénarios (48 heures par an).
En intégrant la réduction des erreurs et des retraitements, l’ensemble de ces gains d’efficacité représente environ 450 000$ de valeur la première année.
Étape 3 : Calculer l’investissement total
Lors du calcul de l’investissement, prenez en compte les coûts directs et indirects, notamment :
- Les licences de la plateforme et les frais d’accès utilisateurs
- Les coûts initiaux de mise en œuvre et de configuration
- Les dépenses liées à la formation et à la conduite du changement
- Le support et la maintenance continue
Le montant précis de l’investissement dépendra de la taille de votre organisation, des fonctionnalités choisies et de votre approche de déploiement.
Collaborez avec vos édtiteurs pour établir une analyse détaillée et personnalisée des coûts.
Analysez les études de cas et les benchmarks du marché afin d’évaluer le rendement attendu selon l’investissement réalisé par des organisations comparables.
Étape 4 : Déterminer le ROI
Calculez votre ROI sur la première année à l’aide de la formule classique : (Gains – Investissement) / Investissement.
À mesure que vos équipes gagnent en maîtrise et que vous étendez l’usage de l’IA à d’autres domaines (planification des effectifs, prévisions de revenus,...), les bénéfices tendent à se cumuler, tandis que les coûts de la plateforme restent relativement stables.
Cet effet entraîne souvent une accélération du ROI au fil des années.
Les principaux facteurs qui influencent la croissance du ROI incluent :
- Une adoption et une efficacité accrues des utilisateurs
- L’extension à de nouveaux cas d’usage
- Les effets cumulés de l’automatisation des processus
- La réduction du travail manuel
- L’amélioration des capacités de prise de décision
Mesurer tôt, suivre dans la durée
Le ROI de l’IA se construit sur le long terme. Il apparait progressivement à mesure que l’IA s’intègre dans les processus quotidiens.
Les premiers résultats servent à prouver la valeur, les suivants à accélérer le gain cumulé.
Considérez la mesure du ROI comme un rythme évolutif qui progresse avec votre adoption de l’IA.
- Aux premiers jalons : saisissez les succès rapides en analysant les résultats après votre premier cycle de prévision ou de planification. L’objectif n’est pas la perfection, mais la preuve tangible que le système fonctionne et fait gagner du temps.
- Phase d'adoption : lorsque les cas d’usage dépassent la phase pilote, suivez des indicateurs plus larges tels que la précision des prévisions ou la durée des cycles. Cela montre comment l’IA devient partie intégrante du processus de planification, avec des améliorations visibles à l’échelle de l’organisation.
- Sur le long terme : le ROI se renforce à mesure que la maturité progresse. L’automatisation fait gagner du temps, les flux de données s’améliorent et les bénéfices se cumulent sur plusieurs processus. Intégrer la revue du ROI dans la planification trimestrielle ou annuelle rend les progrès visibles et maintient la dynamique de valeur.
Tous les retours ne se traduiront pas par des heures gagnées ou des économies chiffrées.
Les retours qualitatifs ont aussi leur importance :
L’IA améliore-t-elle la manière dont votre équipe perçoit son travail ?
Les collaborateurs passent-ils plus de temps sur l’analyse plutôt que sur la préparation des données ?
L’IA impacte t-elle l'attractivité employeur ?
Ces impacts culturels et humains peuvent être aussi précieux que les indicateurs financiers. Ensemble, ils offrent la vision la plus complète du retour sur investissement à long terme de l’IA.
Appliquer les tactiques éprouvées de mise en œuvre
Même avec les bons indicateurs de référence, des données propres et des cas d’usage pertinents, une mauvaise exécution peut compromettre les résultats.
Les meilleures équipes finance considèrent la mise en œuvre de l’IA et la mesure du ROI comme des disciplines structurées, collaboratives et pilotées par la valeur.
Selon le Boston Consulting Group (BCG), quatre leviers distinguent les équipes financières les plus performantes :
- Prioriser la valeur
Plutôt que d’expérimenter sans fin, les équipes privilégient les gains rapides assortis de métriques de ROI claires.
Elles définissent des budgets IA dédiés, assortis d’objectifs précis de démonstration de valeur et d’un suivi rigoureux via des indicateurs de substitution lorsque la mesure directe est complexe.
Les équipes suivant cette approche affichent un taux de réussite supérieur de 6%. - Intégrer l’IA dans la transformation financière globale
L’IA n'est pas traitée comme un projet isolé.
Les équipes connectent des cas d’usage complémentaires afin de maximiser les investissements d'infrastructure, selon une logique de « chaîne de valeur » où chaque maillon renforce les autres.
Les organisations adoptant cette vision obtiennent un taux de réussite supérieur de 7%. - Collaborer avec les équipes IT et les partenaires externes
Les équipes finance qui travaillent en étroite collaboration avec les fonctions IT ront +5% de succès moyen.
Les organisation les plus performantes s’appuient également sur l’expertise de leurs fournisseurs plutôt que de tout développer en interne, ce qui accélère le déploiement tout en réduisant les risques. - Exécuter par étapes ciblées et scalables
Au lieu de lancer simultanément des dizaines de cas d’usage, les équipes commencent petit, prouvent la valeur, puis montent progressivement en puissance.
Cette approche incrémentale génère un taux de réussite supérieur de 6% et garantit que les projets pilotes se transforment en programmes pérennes.
Au cœur de tout cela se trouve la cartographie des processus.
En cartographiant les flux de travail de bout en bout, les inefficacités et les points de friction deviennent visibles.
Documenter ces processus crée la base de mesure du changement et aide à prioriser ceux qui se prêtent le mieux à l’automatisation par l’IA.
Cette clarté facilite la démonstration d’un ROI précoce, la mise en évidence de gains cumulatifs dans le temps et le maintien de la dynamique à mesure que l’adoption s’élargit.
Elle garantit aussi que la valeur démontrée repose sur des éléments concrets et vérifiables par le management.
Étude de cas : l’impact de Pigment sur le ROI FP&A
L’une des meilleures façons d’ancrer la discussion sur le ROI dans la réalité consiste à s’appuyer sur des benchmarks indépendants.
Le rapport The Total Economic Impact of Pigment réalisé par Forrester a analysé les résultats obtenus par quatre grandes organisations après avoir transféré leurs processus FP&A et de planification dans Pigment.
L’étude a construit un client composite, représentant un distributeur international réalisant 1,3 milliard de dollars de revenus et employant 7 000 personnes, afin de modéliser les impacts.
Les résultats observés :
- Planification et analyse financières : 130 heures économisées par analyste chaque année, 480 heures par collaborateur paie et 84 heures par cadre, générant une valeur actuelle nette sur trois ans de 1,83 million de dollars en gains de productivité FP&A.
- Planification commerciale : 619 heures économisées par analyste et 201 heures par planificateur commercial, libérant du temps pour des missions plus stratégiques.
- Prévisions : 20 heures économisées par analyste et 16 par cadre à chaque cycle de prévision, soit une valeur actuelle nette de 858 000$ sur trois ans.
- Planification de scénarios : 12 heures économisées par analyste et 6 par cadre à chaque revue trimestrielle, ajoutant 583 000$ de valeur sur trois ans.
Au total, l’organisation composite a enregistré un ROI de 306%, une valeur actuelle nette de 6,13 millions $ et une période de retour sur investissement inférieure à six mois.
Pour les équipes FP&A, ces résultats démontrent que les investissements en IA génèrent des impacts mesurables à court terme lorsqu’ils sont intégrés aux processus clés de planification, et que l’adoption des agents IA, capable d’agir sur les données en continu, est la voie la plus efficace pour pérenniser ces gains.
Découvrez le rapport complet The Total Economic Impact of Pigment de Forrester pour en savoir plus sur ces résultats.
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Maximiser le ROI de l’IA commence par une évaluation claire de votre maturité actuelle. L’AI Readiness Assessment de Pigment évalue la qualité de vos données, vos processus de planification et vos pratiques de gouvernance, puis définit la feuille de route vers un ROI mesurable.
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