Stratégie

ROI rapide ou réelle innovation : les DSI confrontés à un dilemme dans l'IA

Choisir la voie du ROI immédiat ? Ou s’engager sur le chemin plus risqué d’une innovation de rupture à long terme ? Dans l’idéal, les DSI doivent jongler avec ces deux approches et leur calendrier respectif. (Photo : Vladislav Babienko / Unsplash)

Certaines organisations commencent à cueillir les fruits de leurs investissements dans l'IA, tandis que d'autres jouent la carte du long terme, en misant sur une innovation de rupture. Selon les experts, la meilleure solution consiste à concilier les deux approches.

PublicitéLa stratégie des DSI en matière d'IA est aujourd'hui une histoire d'agendas concurrents : d'une part, des améliorations rapides de la productivité et, d'autre part, des innovations à long terme susceptibles de changer la donne.

Selon une enquête récente d'IBM, de nombreux responsables informatiques semblent privilégier une de ces deux approches au risque de passer à côté de l'autre. Et si les organisations ont commencé à percevoir le retour sur investissement des implémentations les plus immédiates de l'IA, tel n'est pas le cas de celles qui se concentrent sur l'innovation, constate IBM.

Selon les résultats de l'étude, près de la moitié des plus de 2400 décideurs informatiques interrogés déclarent que leurs projets d'IA ont dégagé un retour sur investissement. Cependant, les trois quarts de ceux chez qui ce n'est pas le cas ne s'attendent pas à en dégager dans l'année à venir.

41% des DSI jouent sur les deux tableaux

L'enquête montre que les approches en matière d'investissement dans l'IA sont très différentes, certaines entreprises se concentrant sur un retour sur investissement rapide en déployant des outils d'IA prêts à l'emploi et faciles à mettre en oeuvre, tandis que d'autres investissent dans des projets innovants qui, espèrent-elles, leur procureront un avantage concurrentiel à terme.

Interrogés sur leurs motivations pour investir dans l'IA, les répondants à l'enquête se répartissent en trois catégories : 28 % expliquent que le retour sur investissement est leur objectif principal, 31 % que l'innovation prime, tandis que 41 % misent sur une approche duale, combinant retour sur investissement à court terme et innovation à plus long terme

Manish Goyal, vice-président, associé principal et leader mondial de l'IA et de l'analytique chez IBM Consulting, note que, si les gains à court terme sont intéressants, la puissance de l'IA réside dans ses usages afin de créer des avantages concurrentiels, tels que le déploiement de nouveaux produits et services, la création de nouvelles sources de revenus ou l'amélioration de l'expérience clients. « Les entreprises doivent trouver un équilibre entre les gains à court terme de l'IA et les investissements à long terme qui peuvent s'étendre à l'ensemble de l'entreprise et exploiter tout le potentiel de la technologie », explique Manish Goyal.

La dictature du ROI

Mais comme le montre l'enquête d'IBM, de nombreux responsables informatiques restent concentrés sur les gains à court terme. Par exemple, les personnes interrogées considèrent la valeur métier et les coûts informatiques comme des facteurs clefs de l'atteinte d'un retour sur investissement, davantage que l'expérience utilisateur, note Angelic Gibson, DSI chez AvidXchange, un fournisseur d'automatisation des paiements qui a intégré l'IA dans ses produits.

Publicité« Cela suggère que de nombreuses entreprises adoptent une approche réactive de l'IA, privilégiant les résultats immédiats et s'adaptant aux pressions du marché, plutôt que d'utiliser l'IA de manière proactive pour améliorer la valeur pour le client et assurer la différenciation à long terme de l'entreprise », dit-elle. Angelic Gibson reconnaît que certains projets d'IA peuvent produire un retour sur investissement dans un délai relativement court, mais elle met également en garde contre le danger de chercher à obtenir un ROI trop vite. « Les projets mis en oeuvre rapidement doivent d'abord donner la priorité à la précision dans la mise en oeuvre de l'IA, ajoute-t-elle. Si le retour sur investissement peut sembler prometteur au départ, il pourrait se faire au détriment de la qualité du produit, ce qui finirait par éroder la confiance et la satisfaction des clients. Or, sans clients satisfaits, il n'y a pas de base pour une durabilité à long terme de l'organisation ».

Cependant, il est intéressant de démontrer le potentiel de l'IA par le biais de projets à retour sur investissement rapide, estime Jean-Philippe Avelange, DSI d'Expereo, un fournisseur de solutions d'optimisation réseau qui a déployé l'IA générative dans ses opérations de service à la clientèle. « Le DSI doit défendre des attentes réalistes en matière de retour sur investissement à court terme de l'IA, assure-t-il. Certaines applications de l'IA, comme celles qui concernent l'embauche ou l'engagement des clients, peuvent produire des retours rapides - mesurés par l'amélioration de la satisfaction des clients ou l'augmentation des taux de conversion. »

Des projets à ROI rapide pour instaurer la confiance

Mais certains projets d'IA ne sont pas destinés à produire un retour sur investissement rapide, ajoute-t-il. « Les initiatives d'IA plus complexes, telles que l'intégration de l'IA dans les produits de base de l'entreprise, nécessitent plus de temps et de patience pour démontrer leur pleine valeur », reconnaît Jean-Philippe Avelange. Selon ce dernier, les DSI peuvent utiliser les ROI à court terme pour ouvrir la voie à des dépenses d'IA à plus long terme, instaurant ainsi de la confiance la confiance vis-à-vis des métiers et de la direction et créant une dynamique. Selon lui, les entreprises devraient rechercher un équilibre entre le ROI à court terme et l'innovation à plus long terme.

« Se concentrer uniquement sur les gains à court terme peut être un piège, souligne Jean-Philippe Avelange. Si les DSI se battent constamment pour obtenir un retour sur investissement immédiat, ils risquent de négliger les défis stratégiques plus profonds que l'innovation à long terme en matière d'IA peut résoudre. Une stratégie plus affirmée est essentielle : les capacités d'IA doivent être conçues non pas comme des correctifs temporaires, mais comme des solutions tournées vers l'avenir qui génèrent une valeur durable et préviennent des problèmes récurrents. »

Selon Manish Goyal, d'IBM Consulting, il est possible de concilier gains à court terme et innovation à plus long terme. « Les entreprises doivent considérer leurs initiatives en matière d'IA comme un portefeuille - certaines ayant un retour sur investissement plus rapide, tandis que d'autres investissements prendront un peu plus de temps à générer des bénéfices, mais sont plus stratégiques pour la croissance », résume-t-il.