Mesurer le retour sur investissement (ROI) de l’IA : un défi majeur pour les leaders financiers
Mesurer le ROI de l’intelligence artificielle est aujourd’hui l’un des plus grands défis auxquels sont confrontés les leaders financiers. Les équipes de planification et d’analyse financière (FP&A) investissent massivement du temps et des ressources dans l’IA, mais moins de la moitié d’entre elles sont capables de chiffrer précisément les retombées de ces investissements. Le ROI médian se situe actuellement autour de 10 %, bien en deçà des objectifs fixés par la plupart des organisations, tandis que seuls les 20 % d’équipes les plus performantes dépassent les 20 %.
Les écarts observés sont significatifs. Selon une étude de Forrester, certaines équipes financières affichent un ROI supérieur à 300 %, avec des investissements en IA rentabilisés en moins de six mois.
La différence se joue dans la manière dont le ROI est mesuré et piloté. Les équipes FP&A les plus performantes établissent leurs points de référence dès le départ, choisissent des cas d’usage directement reliés à la création de valeur et appliquent des méthodes d’implémentation éprouvées. Elles mesurent non seulement les économies de coûts, mais aussi les gains en prise de décision stratégique, en agilité et en alignement global de l’entreprise.
Cet article vous guide pas à pas pour instaurer cette discipline dès le premier jour. Vous y découvrirez une méthode structurée de mesure fondée sur des cas d’usage à fort impact, enrichie de repères concrets et de benchmarks réels.
Définir votre base de référence avant de commencer
L’erreur la plus coûteuse en matière de mesure du ROI de l’IA survient avant même la mise en œuvre : ne pas établir de base de référence claire. Sans indicateurs précis décrivant l’état initial, il devient impossible de prouver l’impact, de justifier la poursuite des investissements ou d’apprendre des éventuels échecs.
Une approche pragmatique consiste à s’appuyer sur un cadre de mesure en quatre piliers couvrant l’efficacité, les économies, les revenus et la stratégie :
- Efficacité et productivité : temps économisé par processus, amélioration des flux, taux d’automatisation.
- Réduction des coûts : baisse des charges, diminution des dépenses externes, réduction des erreurs.
- Impact sur les revenus : amélioration de la précision des prévisions, engagement client accru, accélération de la croissance.
- Renforcement stratégique : rapidité de décision, réduction des risques, amélioration de l’agilité organisationnelle.
Documentez vos métriques de référence avec des horodatages, les sources de données et les méthodes de calcul. Même six mois plus tard, ces informations deviennent essentielles pour démontrer concrètement la valeur générée par l’IA.
Évaluer la préparation de vos données et de votre infrastructure
Le ROI de l’IA dépend largement de la solidité de vos bases de données et de votre infrastructure technologique. Des données propres, connectées et une architecture stable sont indispensables pour permettre à l’IA de produire des prévisions précises, d’exécuter rapidement des scénarios et de générer des insights fiables.
Cependant, être prêt ne signifie pas atteindre la perfection. Les équipes FP&A les plus avancées mettent en place des processus d’amélioration continue de la qualité des données. Elles auditent où ces données résident, comment elles circulent entre les systèmes et si l’architecture peut supporter des mises à jour en temps réel. Cette approche leur permet de tirer parti de l’IA rapidement tout en renforçant leurs fondations au fil du temps.
Sélectionner des cas d’usage à fort impact
Les leaders FP&A qui enregistrent les meilleurs retours sur investissement se concentrent sur des cas d’usage directement liés à la valeur mesurable. Pour bien démarrer, privilégiez un de ces cas d’usage à fort impact :
Pour illustrer comment ces indicateurs se traduisent en retour sur investissement concret, prenons un scénario d’exemple :Une équipe FP&A composée de dix analystes consacre actuellement une part importante de son temps à la consolidation manuelle des données, aux prévisions et à la planification de scénarios. Voici comment cette équipe peut calculer le ROI d’une initiative d’IA conçue pour accroître la productivité.
Étape 1 : Calculer les gains
Commencez par estimer le temps économisé sur les processus essentiels.Si chaque analyste gagne 130 heures par an grâce à l’intégration automatisée des données (estimation prudente correspondant à l’élimination des consolidations manuelles), cela représente 1 300 heures au total.À un coût horaire de 87 dollars, cela équivaut à un gain annuel de productivité de 113 100 dollars pour cette seule amélioration.
Étape 2 : Ajouter les bénéfices secondaires
Ajoutez maintenant d’autres cas d’usage.
Supposons 20 heures économisées par analyste à chaque cycle de prévision (12 cycles par an, soit 240 heures), plus 12 heures gagnées par session trimestrielle de planification de scénarios (48 heures par an).
En intégrant la réduction des erreurs et des retraitements, l’ensemble de ces gains d’efficacité représente environ 450 000 dollars de valeur la première année.
Étape 3 : Calculer l’investissement total
Lors du calcul de l’investissement, prenez en compte les coûts directs et indirects, notamment :
- Les licences de la plateforme et les frais d’accès utilisateurs
- Les coûts initiaux de mise en œuvre et de configuration
- Les dépenses liées à la formation et à la conduite du changement
- Le support et la maintenance continue
Le montant précis de l’investissement dépendra de la taille de votre organisation, des fonctionnalités choisies et de votre approche de déploiement.
Collaborez avec vos fournisseurs pour établir une analyse détaillée des coûts adaptée à vos cas d’usage et à votre échelle.
Analysez les études de cas et les benchmarks du secteur afin d’évaluer vos rendements attendus par rapport aux niveaux d’investissement observés dans des entreprises comparables.
Étape 4 : Déterminer le ROI
Calculez votre ROI sur la première année à l’aide de la formule classique : (Gains – Investissement) / Investissement.
À mesure que vos équipes gagnent en maîtrise et que vous étendez l’usage de l’IA à d’autres domaines comme la planification des effectifs ou les prévisions de revenus, les bénéfices tendent à se cumuler, tandis que les coûts de la plateforme restent relativement stables.
Cet effet multiplicateur entre les processus entraîne souvent une accélération du ROI au fil des années.
Les principaux facteurs qui influencent la croissance du ROI incluent :
- Une adoption et une efficacité accrues des utilisateurs
- L’extension à de nouveaux cas d’usage
- Les effets cumulés de l’automatisation des processus
- La réduction du travail manuel à travers les flux de travail
- L’amélioration des capacités de prise de décision
Mesurez tôt et suivez l’effet cumulatif
Les plus grands retours ne se produisent pas du jour au lendemain. Ils apparaissent progressivement à mesure que l’IA s’intègre dans les processus quotidiens.
Mesurer les résultats dès les premières étapes est essentiel pour démontrer la valeur et maintenir l’engagement du leadership, mais les bénéfices les plus significatifs se manifestent plus tard, lorsque les cas d’usage deviennent ancrés et que les gains d’efficacité se multiplient à travers les processus.
Considérez la mesure du ROI comme un rythme évolutif qui progresse avec votre adoption de l’IA.
- Aux premiers jalons : saisissez les succès rapides en analysant les résultats après votre premier cycle de prévision ou de planification. L’objectif n’est pas la perfection, mais la preuve tangible que le système fonctionne et fait gagner du temps.
- À mesure que l’adoption s’étend : lorsque les cas d’usage dépassent la phase pilote, suivez des indicateurs plus larges tels que la précision des prévisions ou la durée des cycles. Cela montre comment l’IA devient partie intégrante du processus de planification, avec des améliorations visibles à l’échelle de l’organisation.
- Sur le long terme : le ROI se renforce à mesure que la maturité progresse. L’automatisation libère davantage d’heures, les flux de données s’améliorent, et les bénéfices se cumulent sur plusieurs processus. Intégrer la revue du ROI dans la planification trimestrielle ou annuelle rend les progrès visibles et maintient la dynamique de valeur.
Tous les retours ne se traduiront pas par des heures gagnées ou des économies chiffrées.
Les retours qualitatifs ont aussi leur importance :
L’IA améliore-t-elle la manière dont votre équipe perçoit son travail ?
Les collaborateurs passent-ils plus de temps sur l’analyse plutôt que sur la préparation manuelle ?
Le fait d’être reconnu comme une entreprise tournée vers l’IA vous rend-il plus attractif pour les talents ?
Ces impacts culturels et humains peuvent être aussi précieux que les indicateurs financiers. Ensemble, ils offrent la vision la plus complète du retour sur investissement à long terme de l’IA.
Appliquer des tactiques d’implémentation éprouvées
Même avec les bons indicateurs de référence, des données propres et des cas d’usage pertinents, une mauvaise exécution peut compromettre les résultats.
Les meilleures équipes financières considèrent la mise en œuvre de l’IA et la mesure du ROI comme des disciplines structurées, pilotées par la valeur et collaboratives.
Selon le Boston Consulting Group (BCG), quatre stratégies distinguent les équipes performantes des autres :
- Se concentrer sans relâche sur la valeur
Plutôt que d’expérimenter sans fin, les équipes performantes privilégient les gains rapides assortis de métriques de ROI claires.
Elles définissent des budgets IA dédiés, assortis d’objectifs précis de démonstration de valeur et d’un suivi rigoureux via des indicateurs de substitution lorsque la mesure directe est complexe.
Les équipes suivant cette approche affichent un taux de réussite supérieur de 6 %. - Intégrer l’IA dans la transformation financière globale
Les leaders ne traitent pas l’IA comme un projet isolé.
Ils connectent des cas d’usage complémentaires afin de maximiser les investissements en infrastructure, selon une logique de « chaîne de valeur » où chaque maillon renforce les autres.
Les organisations adoptant cette vision obtiennent un taux de réussite supérieur de 7 %. - Collaborer avec les équipes IT et les partenaires externes
Les équipes financières qui travaillent en étroite collaboration avec les fonctions informatiques réussissent 5 % plus souvent.
Les entreprises les plus performantes s’appuient également sur l’expertise de leurs fournisseurs plutôt que de tout développer en interne, ce qui accélère le déploiement tout en réduisant les risques. - Exécuter de manière ciblée et évolutive
Au lieu de lancer simultanément des dizaines de cas d’usage, les équipes performantes commencent petit, prouvent la valeur, puis montent progressivement en puissance.
Cette approche incrémentale génère un taux de réussite supérieur de 6 % et garantit que les projets pilotes se transforment en programmes pérennes.
Au cœur de tout cela se trouve la cartographie des processus.
En cartographiant les flux de travail de bout en bout, les inefficacités et les points de friction deviennent visibles.
Documenter ces processus crée la base de mesure du changement et aide à prioriser ceux qui se prêtent le mieux à l’automatisation par l’IA.
Cette clarté facilite la démonstration d’un ROI précoce, la mise en évidence de gains cumulatifs dans le temps et le maintien de la dynamique à mesure que l’adoption s’élargit.
Elle garantit aussi que la valeur démontrée repose sur des éléments concrets et vérifiables par le management.
Exemple réel de ROI : l’impact de Pigment sur les équipes FP&A
L’une des meilleures façons d’ancrer la discussion sur le ROI dans la réalité consiste à s’appuyer sur des benchmarks indépendants.
Le rapport The Total Economic Impact of Pigment réalisé par Forrester a analysé les résultats obtenus par quatre grandes entreprises après avoir transféré leurs processus FP&A et de planification sur Pigment.
L’étude a construit un client composite, représentant un distributeur international réalisant 1,3 milliard de dollars de revenus et employant 7 000 personnes, afin de modéliser les impacts.
Les résultats observés :
- Planification et analyse financières : 130 heures économisées par analyste chaque année, 480 heures par collaborateur paie et 84 heures par cadre, générant une valeur actuelle nette sur trois ans de 1,83 million de dollars en gains de productivité FP&A.
- Planification commerciale : 619 heures économisées par analyste et 201 heures par planificateur commercial, libérant du temps pour des missions plus stratégiques.
- Prévisions : 20 heures économisées par analyste et 16 par cadre à chaque cycle de prévision, soit une valeur actuelle nette de 858 000 dollars sur trois ans.
- Planification de scénarios : 12 heures économisées par analyste et 6 par cadre à chaque revue trimestrielle, ajoutant 583 000 dollars de valeur sur trois ans.
Au total, l’organisation composite a enregistré un ROI de 306 %, une valeur actuelle nette de 6,13 millions de dollars et une période de retour sur investissement inférieure à six mois.
Pour les équipes FP&A, ces résultats démontrent que les investissements en IA génèrent des impacts mesurables à court terme lorsqu’ils sont intégrés aux processus clés de planification, et que l’adoption des agents IA capable d’agir sur les données en continu est la voie la plus efficace pour maintenir ces gains dans la durée.
Découvrez le rapport complet The Total Economic Impact of Pigment de Forrester pour en savoir plus sur ces résultats.
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Maximiser le ROI de l’IA commence par une compréhension claire de votre situation actuelle.
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Les retours les plus rapides et les gains les plus élevés proviennent d’une IA intégrée aux bons processus.
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