Au-delà de la productivité

Mesurer la valeur commerciale réelle de l’IA agentique

Le numéro n° 001 de la série « MSI - Regards sur l'IA » explorait les raisons pour lesquelles l’IA évolue, passant d’assistants basés sur des prompts à des agents IA autonomes. Le numéro n° 002 examinait quant à lui comment l’IA hybride peut affecter différentes charges de travail aux environnements où elles génèrent la plus grande valeur commerciale.

Ce numéro aborde la question suivante : si l’IA agentique est de plus en plus capable d’effectuer des tâches, et non plus simplement d’y contribuer, comment les PME ou les grandes entreprises devraient-elles mesurer la valeur réelle de cette capacité ?

Résumé

Les premières adoptions de l’IA dans le monde de l’entreprise se sont principalement concentrées sur les gains de productivité. Les organisations ont évalué la rapidité avec laquelle les employés peuvent rédiger des documents, synthétiser des informations, générer du code, analyser des données ou effectuer des tâches routinières grâce à l’aide de l’IA. Ces indicateurs sont utiles car ils sont visibles, mesurables et faciles à communiquer.

Cependant, la productivité n’est que le point de départ de l’équation de la valeur de l’IA. À mesure que l’IA évolue, passant de la simple réponse à des prompts à une participation active aux workflows, les implications économiques changent. Un assistant IA peut aider un employé à accomplir une tâche plus rapidement, tandis qu’un agent IA peut récupérer des informations, prendre des décisions dans le cadre de certaines contraintes, interagir avec des outils, coordonner plusieurs étapes, surveiller des conditions et continuer à travailler pour atteindre un objectif.

En conséquence, l’unité de mesure de la valeur commence à évoluer :

Du coût par prompt → au temps gagné par tâche → à la valeur créée par workflow.

Cette distinction est importante.

Le simple fait de faire gagner du temps aux employés ne génère pas automatiquement de la valeur pour l’entreprise. La capacité supplémentaire doit être utilisée efficacement pour produire des résultats significatifs, tels qu’une meilleure prise de décision, un travail de meilleure qualité, un rendement accru, une réduction des risques, de meilleurs résultats pour les clients, de nouvelles capacités ou des opportunités auparavant inaccessibles.

Par conséquent, les entreprises doivent évaluer l’IA agentique selon un spectre de valeur plus large. Cela inclut plusieurs domaines clés :


  • Efficience : Le travail devient-il plus rapide ou moins coûteux ?
  • Efficacité : La qualité du travail s’améliore-t-elle ?
  • Capacité : Quelles nouvelles réalisations l’organisation peut-elle accomplir qui n’étaient pas envisageables auparavant ?
  • Résultats commerciaux : Quel est l’impact de ces améliorations sur le chiffre d’affaires, les coûts, les risques, la résilience, l’innovation et les opportunités stratégiques ?
  • Enfin, la valeur humaine consiste à se demander si l’IA permet aux personnes d’apporter une contribution de plus haut niveau.

En évaluant l’IA selon ces dimensions, les organisations peuvent déterminer son véritable impact sur leurs opérations.

Ce troisième article de la série « MSI - Regards sur l'IA » présente une approche pratique pour évaluer les dimensions clés de l’investissement dans l’IA. Il aborde les limites des indicateurs de productivité classiques, explore comment l’IA agentique modifie l’analyse de rentabilité de l’IA, et examine comment les organisations peuvent évaluer les retours directs et indirects, ainsi que les coûts d’opportunité et les implications de l’inaction. De plus, il propose des pistes sur la manière dont les DSI (Direction des Systèmes d'Information) peuvent présenter les capacités de l’IA en des termes facilement compréhensibles par les directeurs financiers et les dirigeants d’entreprise.

Le rapport présente également le concept de l’IA avec la méthode L.O.V.E. (Listen, Open, Value, Empower, soit Écouter, S’ouvrir, Valoriser, Automatiser), un cadre centré sur l’humain permettant d’envisager la valeur de l’IA au-delà de l’automatisation.

L’objectif n’est pas de suggérer que chaque investissement dans l’IA générera un retour positif. Il vise plutôt à poser une question plus ciblée :

L’IA génère-t-elle une valeur commerciale mesurable ?

AI with L.O.V.E. Listen, Open, Value, Empower

Points clés à retenir

  • La productivité n’est qu’un point de départ, et non la mesure finale de la valeur de l’IA. Le gain de temps n’a de sens que lorsque les capacités ainsi libérées se traduisent par de meilleurs résultats, des capacités renforcées, une réduction des coûts, une diminution des risques ou de nouvelles opportunités commerciales.
  • L’IA agentique modifie notre façon d’évaluer la valeur économique. À mesure que l’IA évolue, passant de la simple réponse à des prompts à l’exécution de workflows en plusieurs étapes, les organisations devraient se concentrer sur l’évaluation de la valeur par workflow plutôt que de se contenter de considérer le coût par interaction.
  • Le retour sur investissement de l’IA ne se limite pas aux économies de main-d’œuvre. Si les gains d’efficacité directs sont importants, les organisations doivent également prendre en compte la qualité, la résilience, la valorisation des connaissances, les nouvelles capacités, la valeur des opportunités et les coûts potentiels de l’inaction.
  • L’IA doit être évaluée non pas uniquement en termes d’efficacité, mais aussi en termes de résultats. Un cadre de valeur concret doit évoluer à travers les étapes suivantes : Efficience → Efficacité → Capacité → Résultats commerciaux → Valeur humaine.
  • Une IA centrée sur l’humain peut renforcer l’argumentaire commercial au lieu de lui faire concurrence. En mettant en œuvre l’IA selon les valeurs L.O.V.E. (Écouter, Ouvrir, Valoriser, Automatiser), les organisations peuvent évaluer si l’IA permet non seulement d’automatiser des tâches, mais aussi d’aider les individus à créer davantage de valeur.

Au-delà du piège de la productivité

Plus rapide ne signifie pas automatiquement plus de valeur

La première vague d’IA générative dans le monde des affaires a fait de la productivité l’indicateur clé de la réussite. Lorsqu’un employé peut créer une présentation en 30 minutes au lieu de deux heures, résumer de longs documents en quelques secondes ou écrire du code plus efficacement, les avantages sont évidents. Cela a conduit à une équation simple pour évaluer la valeur de l’IA :

IA → Gain de temps → Gain de productivité

Mais il manque une étape.

Capacité créée n’est pas synonyme de valeur créée

Réfléchissez à ceci : si l’IA réduit une tâche de cinq heures à trois heures, elle génère deux heures de capacité supplémentaire.
La vraie question est : comment ces deux heures seront-elles utilisées ?

Si elles permettent à un collaborateur de servir davantage de clients, d’améliorer la qualité des produits, d’explorer de nouvelles opportunités, d’accélérer le lancement d’un produit ou de s’attaquer à un problème jusque-là négligé, l’entreprise verra émerger une valeur significative. À l’inverse, si ce temps est absorbé par des tâches à faible valeur ajoutée, l’impact réel sur l’activité sera limité.

Par conséquent, une équation plus précise devrait être la suivante :

IA → Capacité créée → Capacité réaffectée → Résultat commercial

Cela souligne l’importance de ne pas écarter les indicateurs de productivité. Toutefois, il est crucial de les distinguer du retour sur investissement (ROI). En fin de compte, il faut reconnaître que le volume de production peut augmenter plus rapidement que la valeur réelle.

L’IA engendre un nouveau paradoxe de la productivité : les organisations peuvent accroître leur volume de production tout en créant davantage de travail.

Par exemple :

  • Plus de code entraîne des besoins accrus en matière de tests et de maintenance.
  • Des documents supplémentaires nécessitent un examen approfondi et une gouvernance rigoureuse.
  • Une augmentation des analyses implique une validation.
  • Une augmentation du contenu généré par l’IA entraîne une surcharge d’informations que les employés doivent évaluer.

Par conséquent, si une organisation se concentre uniquement sur les indicateurs de production, elle peut conclure à tort que l’adoption de l’IA est un succès, même si celle-ci s’accompagne d’une complexité croissante, de retouches, d’une dette technique ou d’exigences de gouvernance.

from producvivity to value

Ainsi, la question clé n’est pas seulement « Combien avons-nous produit de plus ? », mais plutôt « Qu’est-ce qui s’est amélioré grâce à ce que nous avons produit ? ». Cette distinction fait passer la mesure de l’IA d’entreprise d’une simple activité à des résultats tangibles.

Pourquoi l’IA agentique change la donne économique

De l’économie des invites à l’économie des workflows

L’IA générative fonctionnait initialement selon un modèle d’interaction relativement simple :

Prompt → Réponse

Dans ce modèle, l’utilisateur pose une question et l’IA y répond, tandis que l’employé reste responsable de la majeure partie du workflow. Les assistants IA ont élargi cette relation en prenant en charge des tâches telles que la rédaction, le codage, la recherche, l’analyse et la récupération d’informations.

L’IA agentique introduit un autre changement significatif. Un agent IA peut se voir attribuer un objectif spécifique et, dans le cadre d’autorisations et de contraintes définies, effectuer plusieurs actions pour atteindre cet objectif. Selon la mise en œuvre, cela peut inclure la récupération des connaissances de l’entreprise, l’interaction avec des applications, la coordination de tâches, la surveillance de l’évolution des conditions et la remontée des décisions lorsque le jugement humain est nécessaire.

En conséquence, l’unité économique évaluée change :

Chatbot : coût par interaction

Pour un chatbot, les organisations peuvent mesurer l’utilisation à travers les prompts, les réponses, les tokens ou les appels d’API.

Assistant IA : valeur par tâche

Pour un assistant, un indicateur plus pertinent peut être la réduction du temps ou de l’effort nécessaire à la réalisation d’une tâche spécifique d’un collaborateur.

Agent IA : valeur par workflow

Pour un agent, la question la plus pertinente est de savoir si le workflow lui-même est plus performant. Les éléments clés à prendre en compte sont les suivants :

  • Le traitement a-t-il été plus rapide ?
  • A-t-il nécessité moins de transferts ?
  • Les taux d’erreur ont-ils diminué ?
  • L’entreprise a-t-elle réagi plus rapidement ?
  • Les collaborateurs ont-ils passé moins de temps à coordonner les étapes de routine ?
  • Le workflow a-t-il fonctionné en continu lorsque la disponibilité humaine était limitée ?

Cela conduit à un changement fondamental :

Prompt → Tâche → Workflow et

Coût par interaction → Temps par tâche → Valeur par workflow


Pourquoi cela importe-t-il pour le DSI et le directeur financier ?

Une analyse de rentabilité articulée autour des prompts peut devenir difficile à défendre à mesure que l’IA agentique évolue. Le directeur financier n’a pas besoin, en fin de compte, de savoir que l’entreprise a généré dix millions d’interactions avec l’IA agentique. Il doit plutôt comprendre ce qui a changé dans l’activité.

from prompt to workflow

Une analyse plus convaincante pourrait révéler qu’un workflow optimisé par l’IA a permis :

  • de réduire les délais de traitement,
  • d’améliorer la capacité de service,
  • de diminuer les retouches,
  • d’accélérer les décisions relatives aux produits,
  • de permettre une surveillance continue sans augmentation proportionnelle des effectifs.

Par conséquent, la justification de l’IA agentique ne doit pas reposer simplement sur le fait que les agents sont technologiquement plus autonomes. Elle doit s’appuyer sur la manière dont cette autonomie améliore la rentabilité ou l’efficacité de workflow métier pertinents.

La véritable rentabilité de l’IA agentique

Le retour sur investissement de l’IA va au-delà des économies de main-d’œuvre

L’analyse de rentabilité la plus courante pour l’IA commence souvent par l’efficacité de la main-d’œuvre, calculée comme suit :

Heures économisées × Coût de la main-d’œuvre

Bien que cette approche soit utile, en particulier pour les workflows répétitifs et à haute fréquence, elle ne rend compte que d’un seul aspect de la valeur que l’IA peut apporter à une entreprise. Une analyse de rentabilité plus complète devrait prendre en compte quatre dimensions clés :

1. Valeur directe

La valeur directe comprend les améliorations qui peuvent être mesurées relativement facilement :

  • Gain de temps
  • Réduction des coûts de traitement
  • Augmentation du débit
  • Réduction de l’effort manuel

Ce sont souvent les avantages les plus rapides à quantifier et ils constituent une base de référence utile.

2. Valeur opérationnelle indirecte

Certains avantages de l’IA se manifestent par une amélioration de l’efficacité opérationnelle plutôt que par des réductions directes de main-d’œuvre. L’IA peut renforcer la cohérence, réduire les retouches, accélérer la recherche d’informations, consolider la continuité et permettre aux employés de prendre des décisions mieux éclairées. Bien qu’il puisse être plus difficile de traduire directement ces avantages en termes monétaires, ils peuvent influencer de manière significative la performance globale de l’entreprise.

3. Valeur des opportunités

La valeur la plus importante de l’IA peut parfois provenir de tâches qui n’auraient pas été réalisées autrement. Par exemple :

  • Une équipe peut analyser des centaines de commentaires clients au lieu d’un simple échantillon.
  • Un service d’ingénierie peut explorer davantage d’alternatives de conception avant d’engager des ressources.
  • Une équipe commerciale peut découvrir des opportunités qui étaient auparavant masquées au sein d’informations fragmentées.
  • Une entreprise peut surveiller en continu des documents, des systèmes, les évolutions du marché ou des sources de connaissances que les employés ne pourraient examiner que périodiquement.

L’IA ne se contente pas de rendre les tâches existantes moins coûteuses, elle modifie ce qui est économiquement réalisable.

4. Coût de l’inaction

Il existe également un autre aspect de l’équation d’investissement.

Que se passe-t-il si l’organisation n’adopte pas cette technologie ?

Ce coût n’apparaît peut-être pas comme un poste budgétaire distinct, mais il peut résulter d’un ralentissement de la prise de décision, d’une utilisation inefficace des connaissances, d’opportunités manquées, de frictions opérationnelles ou d’un écart croissant en matière de capacités entre les organisations qui exploitent l’IA et celles qui ne le font pas.

from prompt to workflow

Cela ne signifie pas que chaque organisation doive se précipiter pour adopter toutes les technologies d’IA d’un seul coup. Cependant, cela souligne que l’inaction entraîne également des conséquences économiques et doit être soigneusement mise en balance avec les coûts et les risques associés à l’adoption de l’IA.

Mesurer la valeur de l’IA en entreprise

De l’efficacité aux résultats commerciaux

Les PME comme les grandes entreprises ont besoin d’un cadre permettant de relier les activités liées à l’IA aux performances commerciales. Une manière concrète d’y parvenir consiste à évaluer l’IA selon cinq niveaux :

1. L’efficience

Réalisons-nous le même travail plus rapidement ou avec moins de ressources ?

Les indicateurs courants comprennent le gain de temps, le coût par tâche, le débit et la réduction de l’effort manuel. L’efficacité est essentielle car elle démontre une amélioration opérationnelle mesurable, mais elle constitue le fondement de la chaîne de valeur.

2. L’efficacité

Réalisons-nous le travail de manière plus performante ?

L’IA peut améliorer la précision, la cohérence, la qualité des réponses, l’aide à la décision, l’expérience client ou réduire les retouches. Ce niveau est important car une exécution plus rapide n’a qu’une valeur limitée si la qualité s’en trouve compromise.

3. Capacité

Que pouvons-nous désormais faire qui était auparavant difficile ou irréalisable ?

À ce niveau, l’IA commence à offrir un levier stratégique. Des tâches telles que la surveillance continue, l’analyse de connaissances à grande échelle, le service personnalisé, l’expérimentation rapide ou les workflows autonomes en plusieurs étapes peuvent devenir réalisables grâce à l’impact de l’IA sur les coûts et les capacités.

4. Résultats commerciaux

Quels résultats organisationnels mesurables ont évolué ?

En fin de compte, les investissements dans l’IA doivent être liés à des résultats tels que :

  • Croissance du chiffre d’affaires
  • Réduction des coûts
  • Réduction des risques
  • Accélération de la mise sur le marché
  • Renforcement de la résilience
  • Amélioration des résultats pour les clients
  • Augmentation de la capacité d’innovation

Tous les projets d’IA ne doivent pas nécessairement avoir un impact sur l’ensemble de ces indicateurs. L’essentiel est d’identifier, avant le déploiement, quel résultat commercial spécifique le workflow vise à améliorer.

5. Valeur humaine

L’IA permet-elle aux personnes de créer davantage de valeur ?

L’utilisation la plus valorisante de l’IA ne consiste pas toujours à remplacer le travail humain.

Les applications les plus valorisantes de l’IA n’impliquent pas toujours de remplacer le travail humain. Elles peuvent consister à offrir aux employés un meilleur accès aux connaissances, à réduire les tâches répétitives, à permettre aux spécialistes de se concentrer sur la prise de décisions complexes ou à donner à des équipes plus petites les moyens de saisir des opportunités qui leur étaient auparavant inaccessibles.

Cela crée une pyramide de valeur de l’IA d’entreprise plus large :

Efficience → Efficacité → Capacité → Résultats commerciaux → Valeur humaine

enterprise ai value stack

À mesure que les organisations progressent dans cette pyramide, l’utilité des simples indicateurs de productivité diminue, ce qui rend de plus en plus important de relier directement les efforts en matière d’IA à la performance globale de l’organisation.

L’IA avec la méthode L.O.V.E.

Un cadre centré sur l’humain pour l’IA d’entreprise

Les discussions sur l’IA dans le monde des affaires abordent souvent des thèmes tels que l’efficacité, l’automatisation, la sécurité et les coûts. Bien que ces facteurs soient importants, à mesure que l’IA s’intègre davantage dans nos processus de travail, une autre question, tout aussi importante, se pose :

En quoi l’IA devrait-elle permettre aux personnes de 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’IA avec la méthode L.O.V.E. (Écouter. S’ouvrir. Valoriser. Automatiser.)

Ce cadre ne remplace pas le retour sur investissement (ROI) traditionnel, il élargit plutôt la définition de la valeur en évaluant si l’IA renforce la relation entre la technologie, les personnes et le travail qu’elles accomplissent.

1. Écouter

L’IA doit donner la priorité à la compréhension. Les organisations doivent comprendre les personnes qui effectuent le travail, le contexte dans lequel les décisions sont prises, les défis auxquels les employés sont confrontés et les résultats qu’ils recherchent. La question initiale ne devrait pas être :

« Que pouvons-nous automatiser ? »

Mais plutôt :

« Quel problème les personnes essaient-elles réellement de résoudre ? »

2. S’ouvrir

L’IA peut faciliter un accès plus large. Des connaissances qui nécessitaient autrefois une expertise spécialisée peuvent devenir plus facilement accessibles. Les employés peuvent ainsi accéder à des capacités d’analyse, de traduction, de conceptualisation ou techniques qui nécessitaient auparavant des ressources supplémentaires. Cette approche réduit les barrières entre les personnes et le savoir organisationnel, visant non seulement à rendre l’information disponible, mais aussi à rendre les capacités utiles plus accessibles.

3. Valoriser

L’IA doit réorienter l’effort humain vers des tâches à plus forte valeur ajoutée. Si l’automatisation apporte une valeur ajoutée en réduisant les activités répétitives, son principal avantage réside dans le fait qu’elle permet aux personnes de consacrer davantage de temps au jugement, à la créativité, aux relations, à la résolution de problèmes et à la prise de décision, là où le contexte humain est essentiel.

Ainsi, l’objectif n’est pas de :

Supprimer l’humain.

Il s’agit plutôt de :

Accroître la valeur de la contribution humaine.

4. Automatiser

Le critère final réside dans les nouvelles réalisations accessibles aux personnes et aux organisations. L’IA peut doter de petites équipes de capacités qui nécessitaient auparavant des ressources bien plus importantes. Elle peut aider les employés à surmonter les barrières linguistiques et de connaissances, à explorer davantage d’alternatives et à réagir plus rapidement face à des situations complexes. L’autonomisation transforme l’IA d’un simple outil de productivité en un multiplicateur de capacités.

Ensemble :

Écouter → S’ouvrir → Valoriser → Automatiser

L’IA avec la méthode L.O.V.E. offre une perspective complémentaire au retour sur investissement (ROI) traditionnel. La valeur commerciale évalue si l’IA améliore la performance organisationnelle, tandis que la valeur humaine évalue si l’IA permet aux individus de contribuer de manière plus significative à cette performance. Les stratégies d’IA les plus efficaces doivent viser ces deux objectifs.

AI with L.O.V.E. Listen. Open. Value. Empower

En fin de compte, la véritable mesure de l’IA ne réside pas dans la quantité de travail qu’elle élimine pour les individus, mais dans la valeur ajoutée qu’elle leur permet de créer.

Élaborer le dossier commercial de l’IA agentique

Commencer par le workflow, pas par la technologie

À mesure que les organisations dépassent le stade de l’expérimentation, l’élaboration d’un dossier commercial pour l’IA doit devenir un processus plus structuré. Une évaluation pratique peut s’articuler en six étapes :

1. Définir le workflow

Commencez par identifier le processus métier spécifique que vous souhaitez améliorer. Évitez de partir de formulations techniques telles que « déployer un agent IA ». Concentrez-vous plutôt sur un workflow concret, tel que le traitement des demandes clients, la révision de documents, la recherche de connaissances en interne, les tests logiciels ou la veille de marché, qui puisse être mesuré.

2. Établir la situation de référence

Comprenez les performances actuelles du workflow avant d’introduire l’IA. Mesurez les facteurs pertinents tels que le temps, le coût, le volume, le taux d’erreur, les retouches, le temps de réponse et l’effort des collaborateurs. Sans situation de référence claire, il devient difficile de démontrer le retour sur investissement (ROI).

3. Mesurer ce que l’IA modifie

Évaluez si l’IA améliore l’efficacité, l’efficience, ou les deux. Concentrez-vous sur la mesure des résultats directement liés à la réussite de l’entreprise plutôt que sur le suivi des activités de l’IA telles que les prompts ou les actions des agents IA, à moins que ces indicateurs ne contribuent clairement à expliquer un résultat.

4. Quantifier la valeur commerciale

Capacité de main-d’œuvre, réduction des coûts, augmentation du débit, accélération de la mise sur le marché, réduction des risques, amélioration du service ou nouvelles opportunités. Le cas échéant, tenez également compte des coûts potentiels de l’inaction.

5. Évaluer la valeur humaine

Demandez-vous si l’IA améliore la façon dont les personnes travaillent.

Réduit-elle les frictions à faible valeur ajoutée ?

Améliore-t-elle l’accès aux connaissances ?

Permet-elle aux employés de se concentrer sur des responsabilités à plus forte valeur ajoutée ?

Permet-elle aux équipes d’accomplir des tâches auparavant irréalisables ?

6. Procéder à un suivi continu

Le paysage économique de l’IA évoluera au fil du temps. Les modèles s’amélioreront, les infrastructures changeront, l’utilisation se développera, les workflows s’adapteront et les exigences en matière de gouvernance gagneront en maturité. Par conséquent, une analyse de rentabilité ne doit pas être considérée comme un document d’approbation ponctuel, mais plutôt comme un processus d’évaluation continu :

Workflow → Preuves → Valeur → Responsabilité

L’objectif n’est pas simplement de prouver que l’IA fonctionne, mais d’identifier dans quels domaines un investissement continu dans l’IA reste justifié.

Perspectives d'avenir

Au-delà de la productivité : mesurer ce qui compte réellement

La première vague d’IA d’entreprise a démontré que les machines pouvaient aider les personnes à travailler plus rapidement. Cependant, l’IA agentique soulève une question plus importante :

L’IA peut-elle aider les PME ou les grandes entreprises à créer davantage de valeur ?

Pour répondre à cette question, nous devons aller au-delà des simples indicateurs tels que les prompts, l’utilisation et les heures économisées. Les organisations doivent évaluer si l’IA améliore les workflow, si ces améliorations se traduisent par des résultats commerciaux mesurables, si de nouvelles capacités deviennent possibles et si les employés sont en mesure d’apporter une contribution de plus haut niveau.

Ainsi, l’équation de la valeur de l’IA en entreprise évolue comme suit :

Efficience → Efficacité → Capacité → Résultats commerciaux → Valeur humaine

C’est cette perspective qui explique pourquoi le retour sur investissement (ROI) de l’IA ne peut se limiter aux seules économies de main-d’œuvre. Si les économies directes sont importantes, la qualité, la résilience, l’exploitation des connaissances, la valeur des opportunités et les implications économiques de l’inaction le sont tout autant. En fin de compte, l’IA doit être évaluée non seulement en fonction de ce qu’elle automatise, mais aussi de ce qu’elle rend possible.

Écouter. S’ouvrir. Valoriser. Automatiser.

Les organisations qui seront à l’avant-garde de l’ère de l’IA agentique ne seront pas nécessairement celles qui déploient le plus grand nombre d’agents ou les modèles les plus volumineux. Ce seront plutôt celles qui pourront apporter des preuves pour répondre à cette question cruciale :

L’IA crée-t-elle une valeur commerciale mesurable ?

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Questions clés pour les dirigeants d’entreprise

Q1. Pourquoi la productivité ne suffit-elle pas à mesurer le retour sur investissement de l’IA ?

La productivité montre si le travail est plus rapide ou moins coûteux, mais elle ne prouve pas qu’un meilleur résultat commercial a été obtenu. Les PME ou les grandes entreprises doivent relier les gains de productivité à la qualité, aux capacités, aux coûts, au chiffre d’affaires, aux risques, à la résilience ou à d’autres résultats mesurables.

Q2. 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 individuels. Cela fait passer la mesure du coût par interaction et du temps gagné par tâche à la valeur par workflow.

Q3. Le retour sur investissement de l’IA agentique provient-il principalement d’une réduction des effectifs ?

Pas nécessairement. L’IA peut créer de la valeur grâce à l’efficacité du travail, mais aussi grâce à une capacité accrue, à de meilleures décisions, à une réduction des retouches, à un accès renforcé aux connaissances, à la continuité des opérations et à des capacités qui étaient auparavant irréalisables.

Q4. Qu’est-ce que la valeur d’opportunité ?

La valeur d’opportunité représente les opportunités de travail ou d’affaires qui deviennent réalisables parce que l’IA modifie les coûts, la capacité ou la vitesse requis, par exemple, analyser davantage d’informations, explorer davantage d’alternatives ou surveiller en continu les conditions.

Q5. Pourquoi les entreprises devraient-elles prendre en compte le coût de l’inaction ?

Le maintien du modèle opérationnel actuel a également des conséquences économiques. Une exécution plus lente, des opportunités manquées, une utilisation inefficace des connaissances et un creusement des écarts de capacités peuvent affecter la compétitivité, même si ces éléments n’apparaissent pas directement dans un budget dédié à l’IA.

Q6. Qu’est-ce que la pyramide de valeur de l’IA d’entreprise ?

Elle évalue l’IA à travers cinq niveaux :

Efficacité → Efficience → Capacité → Résultats commerciaux → Valeur humaine

Ce cadre aide les organisations à passer de la mesure de l’activité de l’IA à la mesure de son impact sur l’entreprise.

Q7. Qu’est-ce que l’IA avec la méthode L.O.V.E. ?

La méthode L.O.V.E : Listen (Écouter), Open (S’ouvrir), Value (Valoriser), Empower (Automatiser) est 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 permet d’accomplir davantage.

Q8. Comment un DSI devrait-il s’y prendre pour élaborer un dossier d’analyse de rentabilité pour l’IA agentique ?

Commencez par un workflow, établissez son état de référence actuel, mesurez ce que l’IA modifie, reliez ces améliorations aux résultats commerciaux, évaluez la valeur humaine, et vérifiez en permanence si l’investissement continue de créer de la valeur.

Q9. Quel est l’indicateur le plus important pour l’IA agentique ?

Il n’existe pas d’indicateur universel. La mesure appropriée dépend du workflow et de l’objectif métier. Le principe clé consiste à passer de la mesure de l’utilisation de l’IA à celle de la valeur métier créée par le workflow.

Q10. Quelle question les dirigeants d’entreprise devraient-ils finalement se poser ?

L’IA crée-t-elle une valeur commerciale mesurable ?

Si l’organisation peut démontrer une meilleure rentabilité, des opérations plus solides, de nouvelles capacités, des résultats commerciaux significatifs ou un plus grand potentiel humain, l’IA a dépassé le stade de l’expérimentation et fait désormais partie intégrante de la manière dont l’entreprise crée de la valeur.


Série « MSI - Regards sur l'IA »

Numéro précédents

Article n°001

L'essor de l'IA agentique

Pourquoi les agents IA, l'IA hybride et les PC dotés d'IA agentique vont transformer l'informatique d'entreprise

https://fr.msi.com/page/ai-insights-the-rise-of-agentic-ai

Découvrez pourquoi l’IA évolue des assistants basés sur des prompts vers des agents IA autonomes, et comment l’IA agentique redéfinit l’informatique d’entreprise.


Article n°002

L’IA d’entreprise hybride

Construire une IA d'entreprise axée sur le travail, et non sur l'infrastructure

https://fr.msi.com/page/ai-insights-the-hybrid-ai-enterprise

Découvrez pourquoi l’IA d’entreprise privilégie désormais les charges de travail et comment l’IA dans le cloud, l’IA d’entreprise et l’IA locale peuvent fonctionner ensemble pour trouver un équilibre entre performances, gouvernance, résilience, coûts et valeur commerciale à long terme.


Numéro actuel

Article n°003

Au-delà de la productivité

Mesurer la valeur commerciale réelle de l’IA agentique

Allez au-delà des heures économisées et des taux d’automatisation pour évaluer l’IA agentique à travers l’économie des workflows, la valeur opérationnelle, les nouvelles capacités, les résultats commerciaux et la valeur humaine.


À venir

Article n°004

Travailler avec les agents IA

Comprendre l’orientation de l’IA pour l’entreprise est une chose. Décider de la marche à suivre en est une autre.

Le quatrième article de la série passe de la théorie à la pratique, en fournissant aux DSI et aux dirigeants d’entreprise un cadre concret pour évaluer les charges de travail liées à l’IA et déterminer celles qui doivent être exécutées localement, celles qui relèvent du cloud, et les cas où les approches hybrides créent le plus de valeur.

Plutôt que de se demander :

« Avons-nous besoin d’une IA locale ou d’une IA dans le cloud ? »

le prochain numéro pose la question suivante :

« Comment décider ce qui doit être exécuté où ? »

À venir.


Références


Lectures complémentaires


À propos de « MSI - Regards sur l'IA »

« MSI - Regards sur l'IA » est une série éditoriale qui explore la manière dont l’intelligence artificielle redéfinit l’informatique, le travail et la stratégie d’entreprise.

Chaque numéro examine une question cruciale soulevée par l’évolution de l’IA, de l’IA générative et de l’IA agentique à l’IA hybride, en passant par le déploiement en entreprise, la valeur commerciale et l’avenir de l’informatique intelligente.

Plutôt que de se concentrer uniquement sur la technologie ou les performances des modèles, « MSI - Regards sur l'IA » relie les capacités de l’IA aux enjeux commerciaux concrets, aidant ainsi les responsables technologiques, les décideurs, les développeurs et les organisations à comprendre ce qui change, pourquoi c’est important et comment se préparer à l’avenir.

À propos de MSI

Micro-Star INT'L CO., LTD. (MSI) est une entreprise technologique mondiale dont l’expertise couvre le matériel informatique, les PC dotés d’IA, les solutions de Business and Productivity, le jeu vidéo, la création de contenu et l’informatique d’entreprise.

Alors que l’intelligence artificielle s’intègre de plus en plus dans l’informatique quotidienne, MSI continue d’explorer comment les avancées en matière d’architecture informatique, d’accélération de l’IA, d’écosystèmes logiciels et d’applications intelligentes peuvent ouvrir la voie à de nouvelles façons de travailler, de créer et de fonctionner.

Grâce à ses produits, à ses partenariats technologiques et à ses initiatives en cours dans le domaine de l’IA, MSI vise à rendre les technologies informatiques de pointe plus accessibles et plus pratiques pour un large éventail d’utilisateurs et de secteurs d’activité.

À propos de cette publication

Publication

« MSI - Regards sur l'IA » - article n° 003

Titre

Au-delà de la productivité : mesurer la valeur commerciale réelle de l’IA agentique

Date de publication

Septembre 2026

Éditeur

Micro-Star International Co., Ltd.

Langue

Français (traduit de l’anglais)

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