Depuis deux ans, on entend tout et son contraire sur l’intelligence artificielle. Certaines entreprises annoncent des gains spectaculaires, d’autres investissent des sommes folles et peinent à montrer des résultats concrets. Mais alors, comment vous, entrepreneur qui souhaitez vous y intéresser de plus près, pouvez être sûr que votre projet IA vaut vraiment le coup ? Comment mesurer un retour sur investissement qui va au-delà des belles présentations et promesses ? Explications.
Pourquoi mesurer le ROI de l’IA est compliqué (mais pas impossible) ?
L’intelligence artificielle ne ressemble pas à un investissement classique. Quand vous achetez une machine, vous savez combien elle coûte et combien elle produit. Or, avec l’IA, les bénéfices sont souvent diffus, progressifs et difficiles à isoler.
Prenons un agent IA qui améliore la satisfaction client, par exemple. Comment vous attribuez le taux à l’IA plutôt qu’à une meilleure formation de vos équipes ? Comment vous calculez la valeur d’une décision mieux prise grâce à des données mieux analysées ?
Mais je sais déjà ce que vous allez me dire ! « Ce n’est pas une raison pour ne pas essayer ». Certes. Pourtant, si vous ne voulez pas perdre d’argent, vous avez quand même tout intérêt à maîtriser le ROI de votre projet IA. Comment ? C’est ce que je vous propose de voir.
Selon l’Université de Pennsylvanie, en 2025, 75 % des dirigeants d’entreprise interrogés déclaraient obtenir un retour sur investissement positif de leurs projets IA, tandis que moins de 5 % rapportaient un ROI négatif.
Avant de calculer quoi que ce soit : définissez vos objectifs
C’est la règle numéro un. Avant même de mettre en œuvre votre projet IA, vous devez savoir pourquoi vous le faites. Réduction des coûts ? Amélioration de la productivité ? Meilleure gestion des processus ? Augmentation du taux de satisfaction client ?
Sans objectifs clairs, vous ne pourrez jamais mesurer l’impact réel de votre investissement. Et sans mesure, vous naviguez à l’aveugle, ce qui est exactement le genre de situation où les projets IA se plantent.
Définir des KPIs précis dès le démarrage d’un projet est donc stratégique. Mais attention, ces indicateurs doivent être mesurables, réalistes et directement liés aux processus que vous voulez améliorer. Vous pouvez cibler par exemple :
- la réduction du temps de traitement d’une tâche administrative de 40 % ;
- la baisse du coût moyen de traitement d’un dossier client ;
- l’amélioration du taux de détection des anomalies dans un processus de contrôle qualité ;
- etc.
Ce sont ces KPIs qui deviennent votre boussole pour l’évaluation continue du projet.
Les coûts réels à prendre en compte
Pour calculer un ROI, il faut aussi avoir une vision honnête de tous les coûts engagés. Et c’est là que beaucoup d’entreprises se ratent, car elles regardent uniquement le coût de la solution IA en oubliant le reste.
Or, les coûts d’un projet IA incluent en réalité :
- Les coûts directs (licences ou développement de la solution, infrastructure technique, intégration dans les systèmes existants, maintenance et mises à jour) ;
- Les coûts indirects (formation des équipes, gestion du changement, temps passé par vos collaborateurs sur le projet, bugs, erreurs de modèles, problèmes de conformité ou de données).
Votre capacité à avoir une vision complète de ces coûts est sans doute ce qui distingue une évaluation sérieuse d’un calcul trop optimiste.
Les gains : directs, indirects, et stratégiques
Du côté des bénéfices, c’est la même chose : il faut aller au-delà des gains évidents.
D’une part, il y a les gains directs, à savoir les plus faciles à mesurer (automatisation de tâches répétitives, réduction des erreurs humaines, diminution des délais de traitement). Si vos agents IA gèrent aujourd’hui 30 % des demandes clients sans intervention humaine, vous pouvez calculer précisément le coût évité.
D’autre part, il y a les gains indirects, souvent plus importants, mais moins visibles (amélioration de la satisfaction client, meilleure rétention des collaborateurs qui n’ont plus à faire des tâches ingrates, ou encore amélioration de la qualité des données disponibles pour vos décisions).
Et puis, il y a les gains stratégiques, ceux qui sont les plus difficiles à quantifier, mais potentiellement les plus transformateurs (capacité à lancer de nouveaux produits, à entrer sur de nouveaux marchés, ou à prendre de meilleures décisions grâce à une analyse plus fine de vos données).
La formule du ROI de l’IA et ses limites
La formule de base reste simple :
ROI = (Gains générés – Coûts investis) / Coûts investis × 100
Mais dans la réalité d’un projet IA, l’application de cette formule exige quelques précautions.
Déjà, il faut définir une période d’analyse réaliste. L’IA a besoin de temps pour monter en puissance. Calculer le ROI à 3 mois d’une mise en œuvre est ainsi souvent prématuré. Un horizon de 12 à 24 mois est généralement plus pertinent pour la majorité des projets en entreprise.
De plus, il faut le comparer avec un scénario de référence. Qu’est-ce qui se passait avant l’intelligence artificielle ? Combien ça coûtait ? Quelle était la performance des processus concernés ? Sans cette ligne de base, votre calcul n’a pas vraiment de sens.
Enfin, il faut intégrer les risques dans l’équation, car oui, un projet IA comporte des risques réels (modèle qui dérive dans le temps, données de mauvaise qualité, résistance au changement). Et bien entendu, ces derniers ont une valeur économique qu’il faut intégrer dans votre évaluation.
Des indicateurs concrets pour suivre la performance dans la durée
Vous devez bien comprendre que le ROI n’est pas une photo, mais une vidéo. Il faut le suivre dans la durée pour en tirer de bonnes conclusions. Pour vous aider, voici quelques indicateurs qui font leurs preuves :
- le taux d’automatisation des tâches ciblées par le projet ;
- le coût par transaction ou par processus avant/après IA ;
- le délai moyen de traitement pour les processus concernés ;
- le taux de satisfaction client mesuré via des enquêtes régulières ;
- la productivité des équipes équipées des outils IA vs équipes témoins ;
- le taux d’erreurs dans les processus automatisés.
Attention, ces KPIs doivent être suivis régulièrement, de préférence dans un tableau de bord dédié, et réévalués à chaque étape clé du projet.
En bref, l’intelligence artificielle n’est pas une baguette magique. C’est au contraire un investissement comme un autre, qui exige de la rigueur, de la méthode et une vraie volonté d’évaluation continue. Et cette approche est accessible à toute organisation, à condition de définir des objectifs dès le départ, de prendre en compte l’ensemble des coûts et des gains, et de suivre les bons indicateurs dans la durée.
