Au-delà de la productivité : quelle est la véritable valeur commerciale de l’IA agentique ?
Ordinateurs de bureau
L’IA générative a transformé notre façon d’interagir avec les ordinateurs, tandis que l’IA agentique révolutionne la manière dont le travail est effectué. La question cruciale est désormais de savoir si cette nouvelle façon de travailler génère une valeur commerciale mesurable.
Dans notre article de blog traitant de l’essor de l’IA agentique, nous présentons les raisons de l’évolution de l’IA, passant d’assistants basés sur des prompts à des agents IA autonomes. Dans l’article traitant de l’IA d’entreprise hybride, nous abordons la question suivante : à mesure que l’IA s’intègre aux opérations quotidiennes des entreprises, où les différentes charges de travail liées à l’IA doivent-elles être exécutées ?
Dans ce troisième article traitant de la productivité permise par l’IA, nous déplaçons le débat de la technologie et de l’infrastructure vers la valeur. Alors que l’IA agentique prend de plus en plus en charge le travail au lieu de se contenter d’assister, les entreprises doivent réfléchir à la manière d’évaluer la véritable valeur de cette capacité.
Cet article propose une brève introduction à la mesure de la valeur commerciale réelle de l’IA agentique. Pour un cadre complet, veuillez vous reporter à l’article n° 003 du dossier « MSI - Regards sur l’IA » : Au-delà de la productivité : mesurer la valeur commerciale réelle de l’IA agentique.
La productivité n’est qu’un point de départ, et non la mesure finale de la valeur de l’IA
La première vague d’IA d’entreprise a fait de la productivité l’indicateur de réussite le plus simple. Des indicateurs tels que le temps gagné grâce à l’IA, la rapidité avec laquelle les employés pouvaient rédiger des documents, résumer des informations, générer du code, analyser des données ou accomplir des tâches routinières sont devenus la priorité. Bien que ces indicateurs soient utiles car visibles et mesurables, la productivité à elle seule ne démontre pas que l’IA a créé une réelle valeur commerciale.
Par exemple, si l’IA réduit à trois heures une tâche qui en prenait initialement cinq, elle libère deux heures de capacité supplémentaire. La question cruciale est la suivante : que deviennent ces deux heures ?
Si les employés utilisent cette capacité pour servir davantage de clients, améliorer la qualité, explorer de nouvelles opportunités, accélérer le lancement d’un produit ou résoudre des problèmes auparavant négligés, une valeur significative peut en découler. En revanche, si ce temps supplémentaire est simplement consacré à davantage d’activités à faible valeur ajoutée, l’impact réel sur l’entreprise risque d’être minime. Par conséquent, nous devons élargir notre équation :
IA → Capacité créée → Capacité réaffectée → Résultat commercial
La question importante ne se résume plus à demander simplement « Combien avons-nous produit de plus ? », mais devient une interrogation plus pertinente : « Quelles améliorations ont résulté de notre gain de productivité ? ».
De l’économie des prompts à l’économie des workflows
L’IA générative a débuté par une interaction relativement simple : Prompt → Réponse
Les assistants IA ont élargi ce concept en aidant les utilisateurs à rédiger, rechercher, analyser, coder et extraire des informations.
L’IA agentique fait encore évoluer cette relation. Dans le cadre d’autorisations et de contraintes définies, un agent IA peut poursuivre un objectif en plusieurs étapes. Selon sa mise en œuvre, il peut extraire des connaissances d’entreprise, interagir avec des applications, coordonner des tâches, surveiller l’évolution des conditions et remonter les décisions lorsque le jugement humain est nécessaire. En conséquence, les indicateurs que nous utilisons pour mesurer la valeur économique évoluent également :
Chatbot → Coût par interaction
Assistant IA → Valeur par tâche
Agent IA → Valeur par workflow
Au lieu de se contenter de compter les prompts, les tokens ou les exécutions d’agents, les organisations peuvent se demander si le workflow a gagné en rapidité, s’il a nécessité moins de transferts de tâches, s’il a réduit les erreurs, amélioré le temps de réponse ou s’il a continué à fonctionner lorsque la disponibilité humaine était limitée.
Pour les DSI (Direction des Systèmes d'Information), les directeurs financiers et les dirigeants d’entreprise, cette évolution favorise un dialogue plus constructif. Le simple fait d’enregistrer dix millions d’interactions IA peut ne pas refléter fidèlement les performances de l’entreprise. En revanche, un workflow qui réduit le temps de traitement, augmente la capacité de service, diminue les retouches ou permet une surveillance continue présente un argumentaire commercial bien plus clair.
Par conséquent, l’IA agentique ne doit pas être évaluée en fonction du degré d’autonomie apparent de la technologie, mais en fonction de la manière dont cette autonomie améliore les workflows significatifs de l’entreprise.
Les véritables enjeux économiques de l’IA agentique
Un point de départ courant pour calculer le retour sur investissement (ROI) de l’IA est le suivant : heures économisées × coût de la main-d’œuvre
Cette formule est utile, en particulier pour les tâches répétitives et à haute fréquence, mais elle ne rend compte que d’un seul aspect de la valeur de l’IA. Une analyse de rentabilité plus complète peut prendre en compte quatre domaines clés :
- Valeur directe : elle inclut les améliorations mesurables telles que le gain de temps, la réduction des coûts de traitement, l’augmentation du débit et la diminution de l’effort manuel.
- Valeur opérationnelle indirecte : elle englobe des avantages tels qu’une plus grande cohérence, la réduction des retouches, une récupération plus rapide des connaissances, une continuité opérationnelle renforcée et une prise de décision mieux éclairée.
- Valeur des opportunités : cette valeur apparaît lorsque l’IA rend économiquement viable la réalisation de tâches qui, sans elle, seraient irréalisables. Par exemple, une équipe pourrait analyser des centaines de commentaires clients au lieu d’un simple échantillon, explorer un éventail plus large d’alternatives de conception, mettre au jour des informations cachées au sein de données fragmentées, ou surveiller en continu des données que les employés ne pourraient examiner que périodiquement.
- Coût de l’inaction : le maintien du modèle opérationnel actuel peut également avoir des conséquences économiques. Un processus décisionnel plus lent, une utilisation inefficace des connaissances, des opportunités manquées, des frictions opérationnelles et un creusement des écarts de compétences peuvent tous avoir un impact négatif sur les performances de l’entreprise, même si ces coûts ne se reflètent pas directement dans un budget dédié à l’IA.
Il est important de noter que tous les investissements dans l’IA ne généreront pas nécessairement un retour positif, et que toutes les organisations ne devraient pas nécessairement mettre en œuvre toutes les fonctionnalités de l’IA. Cependant, l’analyse économique de l’IA doit prendre en compte non seulement ses coûts, mais aussi ce qu’elle permet de réaliser et ce qui pourrait être perdu en ne l’adoptant pas.
Mesurer la valeur de l’IA en entreprise
Pour aller au-delà de la simple productivité, les organisations ont besoin d’un cadre reliant les activités liées à l’IA aux performances de l’entreprise. « MSI - Perspectives de l’IA » définit cinq niveaux de ce cadre :
- Efficience : ce niveau examine si les tâches peuvent être accomplies plus rapidement ou avec moins de ressources.
- Efficacité : ici, l’accent est mis sur l’amélioration du travail. Plus précis, plus cohérent, plus utile ou nécessitant moins de retouches.
- Capacité : ce niveau explore ce que l’entreprise peut désormais réaliser alors que cela était auparavant difficile, voire irréalisable. On peut citer comme exemples la surveillance continue, l’analyse de connaissances à grande échelle, l’expérimentation rapide et les workflows autonomes en plusieurs étapes.
- Résultats commerciaux : ce niveau relie les améliorations apportées à des résultats mesurables tels que le chiffre d’affaires, les coûts, les risques, la résilience, les délais de mise sur le marché, les résultats pour les clients et la capacité d’innovation
- Valeur humaine : enfin, ce niveau s’interroge sur la capacité de l’IA à permettre aux personnes d’apporter une contribution de plus haut niveau. L’IA peut réduire les tâches répétitives, améliorer l’accès aux connaissances, permettre aux spécialistes de se concentrer sur des décisions complexes ou donner aux petites équipes les moyens de saisir des opportunités qui nécessitaient auparavant des ressources nettement plus importantes.
À mesure que les organisations progressent dans cette hiérarchie de valeurs, les simples indicateurs de productivité s’avèrent de plus en plus insuffisants. L’accent n’est plus simplement mis sur la mesure de l’utilisation de l’IA, mais sur la compréhension de la manière dont l’IA améliore les résultats.
L’IA avec la méthode L.O.V.E.
Les discussions d’entreprise sur l’IA portent souvent sur l’efficacité, l’automatisation, la sécurité et les coûts. Cependant, à mesure que l’IA s’intègre davantage dans notre travail, une autre question importante se pose : dans quels domaines l’IA devrait-elle aider les personnes à s’améliorer ?
En mandarin, « IA » se prononce comme le mot « amour », une idée qui a inspiré MSI à proposer un cadre simple centré sur l’humain dans ses articles « MSI - Regards sur l’IA » :
- L - Listen (Écouter) : comprendre les personnes, le contexte, leurs intentions et les problèmes qu’elles cherchent à résoudre.
- O - Open (S’ouvrir) : élargir l’accès aux connaissances, à l’expertise et aux capacités.
- V - Value (Valoriser) : réorienter l’effort humain des tâches répétitives vers des domaines qui requièrent du jugement, de la créativité et un travail de plus haut niveau.
- E - Empower (Automatiser) : permettre aux individus et aux équipes d’accomplir davantage grâce au temps, aux connaissances et aux ressources dont ils disposent.
Ensemble, ces principes forment la séquence suivante : Écouter → S’ouvrir → Valoriser → Automatiser
L’IA avec la méthode L.O.V.E. complète le retour sur investissement (ROI) traditionnel en ajoutant une dimension humaine à la valeur d’entreprise. L’objectif n’est pas seulement de rendre le travail plus efficace, mais d’aider les personnes à apporter une contribution de plus haut niveau et à accomplir ce qui était auparavant difficile, voire irréalisable.
Commencer par le workflow, pas par la technologie
Les organisations ne doivent pas commencer à élaborer une analyse de rentabilité pour l’IA agentique en choisissant un modèle, une plateforme ou une infrastructure. Elles doivent plutôt partir du workflow.
Commencez par identifier un workflow spécifique et évaluez ses performances actuelles. Mesurez les changements que l’IA apporte à ce workflow. Ensuite, reliez ces améliorations à des résultats commerciaux tangibles et à la valeur humaine. Ce processus peut se résumer comme suit :
Workflow → Preuves → Valeur → Responsabilité
L’objectif n’est pas simplement de prouver que l’IA fonctionne, mais d’identifier les domaines dans lesquels elle crée suffisamment de valeur mesurable pour justifier la poursuite des investissements.
Points clés à retenir
- La productivité est le point de départ, et non la mesure finale de la valeur de l’IA.
- La capacité créée ne devient de la valeur que lorsqu’elle conduit à de meilleurs résultats.
- L’IA agentique fait passer la mesure du coût par interaction à la valeur par workflow.
- Le retour sur investissement (ROI) de l’IA inclut la valeur directe, la valeur opérationnelle indirecte, la valeur des opportunités et le coût de l’inaction.
- La valeur de l’IA évolue selon les étapes suivantes : Efficience → Efficacité → Capacité → Résultats commerciaux → Valeur humaine.
- L’IA avec la méthode L.O.V.E. ajoute une perspective centrée sur l’humain : Écouter → S’ouvrir → Valoriser → Automatiser.
- La question fondamentale n’est pas de savoir dans quelle mesure une organisation utilise l’IA, mais quelle valeur mesurable cette IA crée.
Foire aux questions
Quelle est la véritable valeur commerciale de l’IA agentique ?
L’IA agentique crée de la valeur lorsque sa capacité à effectuer des tâches en plusieurs étapes améliore des workflows commerciaux significatifs. Cela peut se traduire par une exécution plus rapide, moins de transferts de tâches, une réduction des retouches, de meilleures décisions, des opérations continues, de nouvelles capacités ou des résultats commerciaux mesurables.
Pourquoi la productivité ne suffit-elle pas à mesurer le retour sur investissement de l’IA ?
La productivité montre si le travail devient plus rapide ou moins coûteux, mais elle ne prouve pas qu’un meilleur résultat commercial a été obtenu. Le temps gagné prend de la valeur lorsque la capacité ainsi libérée améliore la qualité, les coûts, le chiffre d’affaires, la gestion des risques, la résilience, l’innovation ou tout autre résultat significatif.
En quoi l’IA agentique modifie-t-elle l’analyse de rentabilité de l’IA ?
L’IA agentique peut intervenir à plusieurs étapes d’un workflow plutôt que de se contenter de répondre à des prompts ponctuels. Cela fait passer la mesure du coût par interaction et du temps par tâche à la valeur par workflow.
Le retour sur investissement de l’IA provient-il principalement de la réduction des coûts de main-d’œuvre ?
Non. L’efficacité du travail n’est qu’un élément parmi d’autres. L’IA peut également créer de la valeur grâce à une capacité accrue, de meilleures décisions, une réduction des retouches, un accès renforcé aux connaissances, des opérations continues, de nouvelles capacités et des opportunités qui étaient auparavant irréalisables
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Qu’est-ce que la valeur d’opportunité ?
La valeur d’opportunité représente les opportunités professionnelles ou commerciales qui deviennent réalisables parce que l’IA modifie les coûts, les capacités ou la vitesse requis, par exemple, en analysant davantage d’informations, en explorant davantage d’alternatives ou en surveillant en continu l’évolution des conditions.
Qu’est-ce que la pyramide de valeur de l’IA ?
Elle évalue l’IA selon cinq niveaux : Efficacité → Efficience → Capacité → Résultats commerciaux → Valeur humaine.
Ce cadre aide les organisations à passer de la simple mesure de l’activité de l’IA à la mesure de son impact réel sur l’organisation.
Qu’est-ce que l’IA avec la méthode L.O.V.E. ?
L.O.V.E. est ici l’acronyme de « Listen » (Écouter), « Open » (S’ouvrir), « Value » (Valoriser), « Empower » (Automatiser). Il s’agit d’un cadre centré sur l’humain permettant d’évaluer si l’IA comprend les besoins réels, élargit l’accès aux connaissances et aux capacités, oriente les personnes vers des tâches à plus forte valeur ajoutée et leur donne les moyens d’accomplir davantage.
Par où les organisations doivent-elles commencer ?
Commencez par un workflow spécifique. Définissez son état de référence actuel, mesurez les changements apportés par l’IA, reliez ces améliorations aux résultats commerciaux, évaluez la valeur humaine et vérifiez en permanence si l’investissement continue de créer une valeur mesurable.
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