Nous nous trompons toujours dans la mesure du ROI de l’IA et l’erreur devient coûteuse
Défis du ROI de l’IA: De nombreuses organisations peinent à mesurer le ROI de l’IA, attribuant souvent à tort les problèmes à la gestion plutôt qu’à l’implémentation.
Mauvais alignement des indicateurs: Les indicateurs actuels se concentrent sur la performance technologique mais négligent les enjeux humains et de processus sous-jacents.
Impact à long terme: De mauvaises implémentations de l’IA peuvent créer des dommages organisationnels qui s’accumulent sur des années, freinant ainsi l’efficacité.
Santé organisationnelle: Les décisions d’investissement en IA doivent prioriser les indicateurs humains et processus autant que la technologie pour assurer un succès durable.
Lacunes dans le leadership: Le leadership en transformation implique rarement les RH, ce qui conduit à des investissements à court terme sans viabilité à long terme.
La présentation du ROI est toujours impeccable. Heures économisées, effectifs redéployés, temps de cycle réduit, taux d'adoption en hausse vers la référence suggérée par le prestataire lors de l'appel de lancement. Flèches vertes. Graphiques qui montent. Le CFO approuve d’un hochement de tête.
Dix-huit mois plus tard, quelque chose cloche. L’attrition augmente dans les départements censés être les principaux bénéficiaires du changement. La collaboration transversale est devenue plus laborieuse. Une équipe qui fonctionnait autrefois avec une sorte de cohésion informelle avance désormais comme si elle traversait des sables mouvants. Personne ne sait expliquer la cause, alors on attribue cela aux suspects habituels : style de management, pression du marché, conséquences diverses de la pandémie.
Le déploiement de l’IA qui a précédé le tout de six trimestres n’est jamais évoqué.
Keep Reading—and Keep Leading Smarter
Create a free account to finish this piece and join a community of forward-thinking leaders unlocking tools, playbooks, and insights for thriving in the age of AI.
Have an account? Log In
Voilà ce que coûte une mauvaise mesure du ROI de l’IA. Pas une ligne au budget. Une lente dégradation, mal attribuée, traitée avec de mauvaises solutions.
Indicateurs techniques vs indicateurs humains
Les indicateurs qui dominent les discussions sur l’investissement en IA — temps économisé, redéploiement des effectifs, réduction des temps de cycle et, de plus en plus, taux d’utilisation — sont tous des signaux avancés de la performance technique. Ils mesurent la couche de la transformation la plus facile à quantifier.
Ce qu’ils ne mesurent pas, c’est la couche organisationnelle, là où les vrais coûts d’une mauvaise implémentation se manifestent et s’accumulent jusqu’à devenir impossibles à ignorer.
L’utilisation mérite une attention particulière, car on la considère à tort comme un indicateur de bonne santé organisationnelle alors qu’elle n’est en réalité qu’un reflet des comportements. Une analyse du BCG de fin 2025 a révélé que 60 % des entreprises à l’échelle mondiale ne généraient aucune valeur significative de leurs investissements en IA, notamment à cause de la manière dont étaient mesurés les résultats.
Les organisations obsédées par les connexions et le temps passé sur les outils, considérées à tort comme des indices d’adoption, ont appris à leurs dépens que ces mesures ignorent totalement si l’IA est vraiment au cœur de la manière de travailler des équipes.
Des taux d’adoption élevés indiquent que les collaborateurs utilisent l’outil. Mais ils ne disent rien sur la qualité du travail, sur le bon fonctionnement des équipes, ni sur le fait que le savoir tacite qui circulait autrefois lors des tâches collaboratives circule toujours. Une organisation peut remplir tous les critères de suivi d’utilisation tandis que le tissu connectif qui assure son fonctionnement est en train de se déliter en silence.
Le rapport du BCG d’octobre 2024, « Where's the Value in AI? » — issu d’une enquête auprès de 1 000 CxOs dans 59 pays — a révélé qu’environ 70 % des obstacles à la mise en œuvre de l’IA proviennent de problématiques humaines et organisationnelles.
La répartition budgétaire dans la plupart des projets va exactement à rebours de ce constat : la majorité des fonds est allouée à la technologie, tandis que la gestion du changement et la préparation organisationnelle sont traitées comme de simples postes de dépense plutôt que comme des piliers de l’investissement.
Si les indicateurs utilisés pour évaluer la transformation ne mesurent que la dimension technologique, ils prennent par essence le paramètre le moins décisif dans la réussite du projet.
Redéfinir le ROI
Le prisme du CFO n’est pas erroné pris isolément. Il apporte de la rigueur à une vraie question : cet investissement génère-t-il des retours ?
Le problème, c’est qu’il applique la logique de l’allocation du capital à ce qui est fondamentalement une problématique de transformation organisationnelle, et les horizons temporels ne coïncident pas.
Les cycles de ROI logiciel s’étendent sur 12 à 18 mois. Les dommages organisationnels d’une mauvaise implémentation s’accumulent, eux, sur deux à trois ans, et ressortent sous d’autres apparences.
Il vaut la peine de se demander pourquoi le CFO se retrouve à mener cette discussion. Anthony Onesto, qui a fait carrière dans la HR tech et accompagne aujourd’hui la transformation IA des entreprises de taille intermédiaire, décrit l’effet domino :
Les conseils d’administration mettent la pression sur les PDG, qui cherchent à déléguer en interne. Par réflexe, la mission atterrit chez le CTO ou le CIO. Quand cela s’avère insuffisant, la discussion finit dans le bureau du CFO.
C’est toujours une décision financière, qui parfois est la bonne décision et parfois non.
Selon lui, les RH devraient mener ces transformations, non comme une gestion du changement de dernière minute, mais comme la fonction la mieux placée pour réfléchir à la manière dont les machines et les êtres humains travaillent ensemble. Le fait que ce ne soit que rarement le cas est, selon lui, une question structurelle. La plupart des dirigeants RH ne se sont pas portés volontaires, et la pression ne s'oriente naturellement pas vers eux.
Le résultat est une discussion sur le ROI façonnée par la personne qui hérite de la responsabilité et, dans la plupart des organisations, les incitations de cette personne privilégient l'efficacité à court terme, pas la santé organisationnelle à long terme.
Remettre en question les identités professionnelles
La seule perturbation de l'identité illustre l'écart. Lorsque les tâches routinières sont automatisées, l'identité professionnelle disparaît souvent avec elles. L'analyste qui acquérait du jugement au travers de tâches répétitives et à faible enjeu a désormais, en théorie, des missions à plus forte valeur ajoutée.
Dans la pratique, le contexte dans lequel elle se développait a été supprimé, et personne n'a construit de remplacement. La perturbation ne se manifeste pas à l'annonce. Elle surgit huit ou dix mois plus tard sous forme de désengagement qui ressemble à un problème de culture et traité comme tel, alors que la cause réelle reste dans un ancien journal de mise en œuvre, sans commentaire.
Ce n'est pas un sujet marginal. C'est le mécanisme par lequel les investissements dans l'automatisation produisent des résultats inférieurs aux prévisions, malgré l'atteinte des objectifs d'efficacité. Les objectifs étaient fixés pour le mauvais système.
Ce qui est automatisé n'est que rarement une simple tâche. Le travail de routine comporte souvent des fonctions informelles, invisibles sur toute cartographie de processus : rythmes de coordination entre équipes, mentorat intégré aux processus collaboratifs, points de contact professionnels qui offrent aux employés juniors une exposition régulière à la manière dont le jugement des seniors s'opère.
Ceux-ci ne sont documentés nulle part parce que rien ne l'exige tant qu'ils existent. Lorsqu'ils disparaissent, on découvre leur importance à la dure.
Un rapport hebdomadaire transversal construit à trois n'était pas seulement la production d'un rapport. Il s'agissait aussi de générer de l'alignement, de la visibilité et une véritable raison pour que ces équipes restent en contact régulier. Automatisez le rapport et vous en captez l'efficacité.
Le coût de cela n'apparaît pas dans la présentation du ROI. Il apparaît à terme à la manière dont ces équipes collaborent — ou cessent de collaborer.
L'élargissement de la notion de coût n'est pas un argument contre la discipline du ROI. Il s'agit d'appliquer cette discipline à tout le système, pas à un sous-ensemble commode. Si 70 % de ce qui détermine les résultats d'une transformation relève de la sphère humaine et organisationnelle, alors un cadre de mesure qui exclut cette couche n'est pas conservateur, il est de façon systématique optimiste sur les mauvais paramètres.
La bonne approche
Ce que comprend un cadre de mesure plus complet :
- Les tendances d'attrition dans les postes concernés, avec un délai d'observation suffisant
- Les schémas de communication interfonctionnelle avant et après les changements d'automatisation importants
- Les taux de transfert de connaissances vers les employés juniors
- Le niveau de confiance, mesuré par des enquêtes conçues pour révéler le réel ressenti plutôt que de simples indicateurs de satisfaction.
Rien de tout cela n'est techniquement difficile. La plupart des organisations ne le font pas car elles n'ont jamais relié de manière délibérée les décisions d'automatisation aux résultats de la santé organisationnelle.
Ravin Jesuthasan, dont les travaux sur l'architecture des effectifs s'étendent sur des décennies de transformation en entreprise, résume simplement :
Je ne connais aucune organisation qui a mis la technologie en avant, a laissé de côté la dimension humaine, et qui ait jamais obtenu un résultat concluant.
Les organisations qui commencent par la technologie, affirme-t-il, développent une vision binaire du problème, remplaçant l’élément humain dès qu’elles le peuvent et ne parviennent jamais à instaurer la durabilité organisationnelle qui permet à la transformation de s’ancrer.
Résoudre le problème de la mesure est en partie une question technique, mais surtout une question de gouvernance. Lorsqu’un investissement dans l’IA est décidé, quelqu’un à la table doit être responsable de la santé organisationnelle et avoir le poids nécessaire pour la considérer comme équivalente au critère d’efficacité, et non comme lui étant subordonnée.
Dans la plupart des organisations, cette personne n’est soit pas présente à la table, soit n’a pas cette légitimité. Le DRH est souvent sollicité sur la gestion du changement comme simple tâche d’exécution plutôt que comme dimension à part entière du succès.
Jesuthasan formule l’échec plus large en des termes qui dépassent le cadre de la mesure.
Le changement que l’on demande aujourd’hui aux dirigeants est plus important que tout ce que nous avons vu au cours des 150 dernières années. Et je ne pense pas qu’ils en aient vraiment conscience.
Ce n’est pas une condamnation mais plutôt un constat structurel. Les dirigeants qui prennent les décisions d’investissement en IA ont été formés dans un monde où la technologie et l’organisation étaient des problématiques séparées. Ce n’est plus le cas aujourd’hui.
Le dossier de ROI qui sépare encore les deux est un document hérité appliqué à une situation fondamentalement différente, et l’erreur, qui se répercute à travers l’attrition et le déficit de collaboration, commence à coûter cher.
