Les DSI n’ont pas besoin qu’on leur rappelle que le retour sur investissement (ROI) de l’IA générative et agentique reste difficile à cerner. Pourtant, selon le cabinet d’audit et de conseil KPMG, cela n’empêche pas les entreprises de continuer à investir massivement. Au contraire, la conjoncture économique morose ne freine pas cet élan. « Trois dirigeants sur quatre donneront la priorité aux investissements dans l’IA malgré l’incertitude économique », souligne le cabinet dans son rapport Global AI Pulse Survey qui a interrogé 2100 dirigeants dans 20 pays. Il observe toutefois un clivage net : d’un côté, les entreprises encore au stade expérimental ; de l’autre, celles qui ont industrialisé leurs usages, notamment via des agents IA, et qui en tirent une réelle valeur. « Bien que l’adoption s’accélère, seul un petit groupe de responsables en retire des bénéfices tangibles », note le rapport.

Cette fracture se reflète également dans les performances. En effet, les entreprises en avance obtiennent systématiquement de meilleurs résultats : 82 % d’entre elles affirment que l’IA apporte déjà une valeur ajoutée significative, contre 62 % de leurs homologues. Il ne s’agit donc pas seulement d’un écart de maturité, mais d’un véritable écart de performance entre celles qui abordent la technologie comme une transformation globale et celles qui l’intègrent de manière incrémentale. Dans la partie de son rapport consacrée au Royaume-Uni, KPMG indique que, 65 % des entreprises déclarent poursuivre leurs investissements dans l’IA indépendamment de tout ROI tangible. L’IA n’est plus perçue uniquement comme un levier de rentabilité immédiate, mais comme un investissement stratégique de long terme.

Une stratégie à long terme

Dans ce contexte, Leanne Allen, responsable IA chez KPMG, y voit « un changement de mentalité majeur. » Les entreprises ne considèrent plus l’IA comme un outil devant générer un retour immédiat, mais comme un investissement stratégique de long terme qui transforme leur fonctionnement.  « Mais cela ne doit pas se traduire par des investissements aveugles, sans stratégie claire. La technologie est en train de redéfinir le mode de fonctionnement des entreprises, la manière dont les décisions sont prises et la façon dont les humains et les agents IA collaborent au quotidien », ajoute-elle.

Cette évolution est en partie dictée par des considérations pragmatiques, de nombreux DSI se voyant signifier par leur conseil d'administration que les investissements dans l'IA ne sont pas facultatifs. Mais le défi que représente le ROI dans le domaine de l'IA revêt de nombreuses formes. Compte tenu du rythme effréné des expérimentations et des déploiements IA, de nombreux PoC sont lancés par des dirigeants qui fixent des objectifs de rentabilité irréalistes. Si le projet est évalué à l'aune d'un critère qu'il ne peut techniquement pas satisfaire, le fait que les indicateurs inappropriés n'aient pas été atteints ne doit pas être considéré comme un échec du projet.

Des difficultés persistantes pour mesurer le ROI

Certains analystes et investisseurs font valoir que les types de tâches que l'IA est en train de remplacer n'ont jamais été correctement évalués, voire pas du tout. Cela signifie que les services financiers devront trouver d’autres façons de mesurer les bénéfices de l'IA. Ben Grant, associé gérant chez Lambton Capital Partners, pointe ainsi un problème de méthode : « Le ROI traditionnel repose sur des données d’entrée et de sortie claires. Or, dans la plupart des entreprises, l’IA ne fonctionne pas encore ainsi. La valeur se traduit plutôt par du temps gagné, des décisions plus rapides et des problèmes évités avant même qu’ils ne surviennent. Essayez de mettre cela dans un tableur. » Pour autant, il ne considère pas ces investissements comme imprudents : « Les entreprises font preuve de pragmatisme. Elles ont vu suffisamment de résultats pour savoir que cela fonctionne, mais elles ne parviennent pas encore à l’exprimer dans le langage attendu par les équipes financières. »

De son coté, Manish Jain, directeur principal de recherche chez Info-Tech Research Group, estime que ce décalage s'explique par le fait que « les entreprises opèrent simultanément selon deux modes : un mode exploratoire, où la rapidité d'apprentissage prime sur le ROI, et un mode industrialisé, où l'on attend une création de valeur, mais où la maturité du processus est encore en cours d'évolution. » Selon lui, les entreprises ont ainsi revu leurs attentes à la baisse. « Ce n’est pas qu’elles ne se soucient pas du rendement, mais qu’elles ont compris qu’avant de se concentrer sur le ROI, elles doivent d’abord faire mûrir leurs capacités IA. Lorsqu’un moteur fait son apparition, les opérateurs avisés ne se demandent pas d’abord ce qu’il rapporte, mais ce qui se passerait s’ils étaient les seuls à ne pas l’adopter », explique-t-il.

Des usages de l’IA de plus en plus banalisés

Par ailleurs, Nader Henein, analyste et vice-président chez Gartner, observe que l’IA commence à s’intégrer dans des tâches quotidiennes banales, ce qui complexifie encore les calculs traditionnels de ROI. « Certains investissements dans l’IA, comme les assistants virtuels, deviennent des outils de bureau courants, à l’instar des suites bureautiques. Personne ne calcule le retour sur investissement en comptant le nombre de documents Word ou de présentations créés », explique-t-il. Pour autant, les logiques financières demeurent : « Si un projet engouffre des liquidités sans générer de retour tangible, il sera abandonné. Les comptes de résultat et les attentes des investisseurs ne changent pas. »

Investir en espérant

De son côté, Michael Leone, vice-président et analyste principal chez Moor Insights & Strategy, souligne que la nature même des déploiements IA bouscule les méthodes traditionnelles de calcul du ROI. « Les approches héritées des migrations ERP ou vers le cloud ne s’appliquent pas à l’IA, et tous les DSI à qui je parle le savent. Ils peuvent généralement mesurer précisément les gains de productivité sur un cas d’usage donné. Mais si vous leur demandez à quoi ressemble le ROI à l’échelle de l’entreprise sur trois ans, ils hausseront les épaules. » C’est, selon lui, ce qui alimente l’idée d’un « peu importe le ROI ». « Et, franchement, les dirigeants ont raison de continuer à financer ces projets malgré tout », estime-t-il. Le budget n’est d’ailleurs plus un frein majeur. « Les véritables obstacles aujourd’hui sont, la sécurité, la confidentialité, et surtout le manque de compétences pour opérer ces technologies à grande échelle. » Dans ce contexte, les entreprises font, selon lui, un pari raisonné. « Elles ont évalué le coût d’un retard dans l’IA, et la conclusion ne leur convient pas. » Mais peu sont réellement prêtes. D’après ses observations, seule une entreprise sur dix dispose aujourd’hui des compétences, de la gouvernance et de la rigueur opérationnelle nécessaires pour générer un retour croissant sur ses investissements. « Toutes les autres investissent en espérant que cela fonctionne. Voilà la réalité », conclut-il.

Carmi Levy, analyste technologique indépendant, estime qu’il serait « purement et simplement suicidaire sur le plan financier d’investir dans une technologie de pointe sans au moins un minimum de ROI pour le justifier ». Cependant, il souligne que la rapidité et l’ampleur des progrès de l’IA rendent désormais les méthodes traditionnelles de calcul du ROI largement dépassées. Selon lui, la technologie « oblige désormais les entreprises à se lancer davantage par crainte d’être laissées pour compte ». Il ajoute que « la nécessité de rester compétitif dans ce domaine, ou du moins de ne pas se laisser distancer par la concurrence alors que tout le monde peine à maîtriser cette technologie, implique que les décisions ne reposent peut-être plus sur la même rigueur budgétaire que celle qui prévalait par le passé ». Dans un contexte économique instable, les entreprises devraient normalement freiner leurs investissements IT. Mais cette logique est de plus en plus remise en cause à mesure que l’IA s’impose dans les feuilles de route stratégiques. Résultat, elles cherchent souvent à compenser ces dépenses en réalisant des économies ailleurs afin de ne pas être distancées par des concurrents qui, eux, maintiennent voire augmentent leurs budgets IA malgré l’incertitude économique. Enfin, de nombreux dirigeants présentent cette technologie comme un levier global de futures économies, même si celles-ci restent difficiles à quantifier. Dans cette course à l’IA, cet argument suffit souvent à obtenir l’aval des directions.