Nous Mesurons Mal le ROI de l’IA et l’Erreur Devient Coûteuse
Défis du ROI de l’IA: Beaucoup d’organisations ont du mal à mesurer le ROI de l’IA et attribuent souvent à tort les problèmes à la gestion plutôt qu’à la mise en œuvre.
Mauvais alignement des indicateurs: Les indicateurs actuels se concentrent sur la performance technologique mais négligent les questions humaines et de processus sous-jacentes.
Impact à long terme: Une mauvaise mise en œuvre de l’IA peut causer des dommages organisationnels qui s’accumulent sur plusieurs années et nuisent à l’efficacité.
Santé organisationnelle: Les décisions d’investissement en IA doivent donner la priorité aux indicateurs humains et de processus aussi bien qu’aux aspects technologiques pour assurer un succès durable.
Déficit de leadership: La direction des transformations implique rarement les RH, ce qui conduit à des investissements à courte vue sans vision à long terme.
Le tableau du ROI est toujours impeccable. Heures économisées, effectifs redirigés, temps de cycle réduit, taux d'adoption grimpant vers le repère suggéré par le fournisseur lors de la réunion de lancement. Flèches vertes. Graphiques qui montent et vont vers la droite. Le CFO acquiesce d'un signe approbateur.
Dix-huit mois plus tard, quelque chose cloche. Le taux d'attrition augmente dans les départements censés tirer le plus de bénéfices du changement. La collaboration interfonctionnelle est devenue plus laborieuse. Une équipe qui opérait autrefois avec une forme de cohérence informelle avance désormais comme si elle traversait des sables mouvants. Personne ne peut pointer une cause précise, donc on l'attribue aux suspects habituels : style de management, pression du marché, quelque chose en lien avec l'après-pandémie.
Le déploiement IA qui l'a précédé de six trimestres n'est pas évoqué.
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Voilà ce que coûte réellement une mauvaise mesure du ROI de l'IA. Pas une simple ligne de budget. Une lente dégradation qui arrive sous une fausse attribution et est traitée avec de mauvais remèdes.
Indicateurs technologiques vs indicateurs humains
Les indicateurs qui dominent les conversations sur l’investissement en IA — temps économisé, effectifs redéployés, réduction du temps de cycle, et de plus en plus, taux d'utilisation — sont tous des indicateurs avancés de la performance technologique. 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 résident les véritables coûts d’une mauvaise mise en œuvre, et où ils se cumulent jusqu'à ce qu'ils deviennent impossibles à ignorer.
L’usage mérite une attention particulière, car il est supposé refléter la santé organisationnelle alors qu'il s'agit en réalité d'un indicateur comportemental. Une analyse BCG de fin 2025 a révélé que 60 % des entreprises dans le monde ne généraient aucune valeur significative de l’IA malgré des investissements importants, et a identifié comme cause partielle les indicateurs eux-mêmes.
Les organisations obsédées par les connexions et le temps passé comme substituts à l'adoption ont appris à leurs dépens que ces mesures ne captent pas du tout si l’IA est réellement devenue centrale dans la façon dont les gens travaillent.
Des taux d’adoption élevés indiquent que les gens utilisent l’outil. Mais ils ne disent rien sur la qualité du travail, la cohésion des équipes, ou le maintien des connaissances tacites qui circulaient autrefois lors des tâches collaboratives. Une équipe peut atteindre tous les objectifs d’utilisation alors que le tissu conjonctif de son fonctionnement se délite silencieusement.
Le rapport BCG d'octobre 2024, « Where’s the Value in AI? » — basé sur une enquête auprès de 1 000 cadres dirigeants de 59 pays — a montré qu’environ 70 % des défis de mise en œuvre de l’IA proviennent de problèmes liés aux personnes et aux processus.
La répartition budgétaire dans la plupart des déploiements suit pourtant la logique inverse : la majeure partie part dans la technologie, tandis que la gestion du changement et la préparation organisationnelle sont considérées comme de simples rubriques budgétaires plutôt que comme des piliers cruciaux de l’investissement.
Quand les indicateurs que vous utilisez pour évaluer une transformation ne parlent qu’à la couche technologique, vous mesurez, par définition, la partie la moins susceptible de déterminer la réussite de l’initiative.
Redéfinir le ROI
L’approche du CFO n’est pas mauvaise en soi. Elle applique une rigueur utile à une vraie question : cet investissement génère-t-il un retour ?
Le problème, c’est qu’elle applique une logique d’allocation du capital à un problème qui est, fondamentalement, un changement organisationnel, et les horizons temporels ne sont pas les mêmes.
Les cycles de ROI logiciel durent 12 à 18 mois. Les dommages organisationnels issus d’une mise en œuvre mal gérée s’accumulent sur deux à trois ans et se manifestent sous d’autres apparences.
Il est intéressant de se demander comment le CFO se retrouve finalement à mener cette conversation. Anthony Onesto, dont la carrière s’est déroulée dans la tech RH et qui élabore aujourd’hui des pratiques de transformation IA pour les entreprises du mid-market, décrit la cascade de pression.
Les conseils d’administration poussent les CEOs, qui cherchent en interne quelqu’un pour porter le sujet, et le choix naturel initial se porte sur le CTO ou le CIO. Quand cela s’avère insuffisant, la discussion se tourne vers le CFO.
Cela restera toujours une décision financière, qui parfois est la bonne décision et parfois ne l’est pas.
Selon lui, les RH devraient être à l’avant-garde de ces transformations, non comme une réflexion tardive en gestion du changement, mais comme la fonction la mieux placée pour penser à la manière dont les machines et les humains travaillent ensemble. Il affirme que si cela arrive rarement, c’est pour des raisons structurelles. La plupart des dirigeants RH ne se sont pas portés volontaires, et la pression hiérarchique ne les vise pas naturellement.
Le résultat : la discussion sur le retour sur investissement (ROI) est façonnée par celui qui a hérité de la responsabilité et, dans la plupart des organisations, ses incitations vont vers l'efficacité à court terme, pas vers la santé organisationnelle à long terme.
Remettre en cause les identités professionnelles
La seule perturbation de l'identité illustre le fossé. Lorsque les tâches routinières sont automatisées, l'identité professionnelle disparaît souvent avec elles. L’analyste qui acquérait un jugement grâce à un travail répétitif et à faible enjeu se voit confier à présent, en théorie, des tâches à plus forte valeur ajoutée.
En pratique, le contexte dans lequel elle se développait a été supprimé, et personne n’a construit de remplacement. La perturbation ne se manifeste pas lors de l'annonce. Elle émerge huit à dix mois plus tard sous forme de désengagement, perçu comme un problème de culture et traité comme tel, alors que la cause réelle demeure inaperçue, consignée dans un ancien compte-rendu de mise en œuvre.
Ce n'est pas une préoccupation marginale. 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 ont été fixés pour le mauvais système.
Ce qui est automatisé n’est que rarement une simple tâche. Le travail routinier comporte souvent des fonctions informelles invisibles sur n’importe quelle cartographie de processus : rythmes de coordination entre équipes, mentorat dissimulé dans les workflows collaboratifs, points de contact professionnels offrant aux jeunes employés une exposition régulière au jugement des seniors.
Rien de tout cela n’est documenté car il n’y en a pas besoin… tant que ces fonctions existent. Lorsqu’elles disparaissent, on découvre durement leur valeur.
Un rapport hebdomadaire transversal qu'élaboraient ensemble trois membres d’équipe ne produisait pas uniquement un rapport. Il générait alignement, visibilité et donnait une raison régulière à ces équipes de se réunir. Automatisez le rapport et vous avez saisi le gain d’efficacité.
Ce coût-là n’apparaît pas dans le dossier ROI. Il s’exprime plus tard dans la façon dont ces équipes collaborent… ou ne collaborent plus.
Étendre la définition de ce qui constitue un coût n’est pas une remise en cause de la discipline ROI. C’est revendiquer l’application de cette discipline à l'ensemble du système, pas à un sous-ensemble commode. Si 70 % de ce qui détermine le succès des transformations réside dans la couche humaine et organisationnelle, alors un cadre de mesure qui l’ignore n’est pas conservateur, mais optimiste à tort sur de mauvais critères.
La bonne approche
Ce qu’un cadre de mesure plus complet inclut :
- Évolution de l’attrition dans les rôles concernés, avec un délai d’observation suffisant
- Les schémas de communication inter-fonctionnels avant et après l’automatisation significative
- Taux de transmission des connaissances aux jeunes collaborateurs
- Niveau de confiance, mesuré au moyen d’enquêtes conçues pour révéler le ressenti réel plutôt que de simples indicateurs de satisfaction.
Rien de cela n'est techniquement difficile. La plupart des organisations ne s’y intéressent pas tout simplement parce qu’elles n’ont jamais relié, de manière délibérée, les décisions d’automatisation aux résultats de santé organisationnelle.
Ravin Jesuthasan, dont les travaux sur l’architecture des effectifs couvrent des décennies de transformation d’entreprise, le dit simplement :
Je ne connais aucune organisation qui, en misant tout sur la technologie et en laissant de côté l’humain, soit jamais parvenue à un résultat réussi.
Les organisations qui démarrent par la technologie, explique-t-il, développent une vision binaire du problème, écartant l’élément humain dès que possible et n’arrivent jamais à construire la durabilité organisationnelle indispensable à une transformation durable.
Résoudre le problème de la mesure est en partie une question technique, mais surtout une question de gouvernance. Quelqu’un doit être présent lors de la prise de décisions d’investissement en IA, être responsable de la santé organisationnelle et avoir le poids nécessaire pour la considérer comme équivalente à l’efficacité, sans la reléguer au second plan.
Dans la plupart des organisations, cette personne n’est soit pas présente à la table, soit ne bénéficie pas de cette légitimité. Le DRH est souvent consulté sur la gestion du changement à titre de tâche d’exécution plutôt qu’en tant que dimension co-égale de la réussite.
Jesuthasan formule l’échec plus large dans des termes qui dépassent la simple mesure.
Le changement demandé aux dirigeants est plus important que tout ce que nous avons connu au cours des 150 dernières années. Et je ne pense pas que beaucoup d’entre eux le comprennent.
Ce n’est pas tant une condamnation qu’une observation structurelle. Les décideurs en matière 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.
Le dossier du ROI qui sépare les deux est un document hérité appliqué à une situation fondamentalement différente, et l’erreur, qui se répercute dans les taux d’attrition et le déficit de collaboration, devient coûteuse.