{"id":746668,"date":"2025-07-08T11:10:19","date_gmt":"2025-07-08T10:10:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=746668"},"modified":"2025-09-29T11:16:54","modified_gmt":"2025-09-29T10:16:54","slug":"why-traditional-investment-models-no-longer-apply","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/blog\/why-traditional-investment-models-no-longer-apply\/","title":{"rendered":"Pourquoi les mod\u00e8les d'investissement traditionnels ne sont-ils plus valables ?"},"content":{"rendered":"

1. Les caract\u00e9ristiques uniques de l'IA ne correspondent pas aux mod\u00e8les de retour sur investissement traditionnels<\/b><\/h2>\n

Les investissements dans l'IA diff\u00e8rent consid\u00e9rablement des investissements conventionnels en ce qui concerne la mani\u00e8re dont ils g\u00e9n\u00e8rent et d\u00e9montrent de la valeur. Alors que les projets traditionnels suivent g\u00e9n\u00e9ralement des courbes de mise en \u0153uvre pr\u00e9visibles avec des impacts op\u00e9rationnels clairs, les initiatives d'IA offrent une proposition de valeur plus complexe : les avantages \u00e9voluent dans le temps, sont souvent indirects et ne peuvent \u00eatre clairement isol\u00e9s ou attribu\u00e9s \u00e0 l'investissement d'IA lui-m\u00eame. Cette diff\u00e9rence fondamentale oblige les organisations \u00e0 reconsid\u00e9rer leur approche du calcul du retour sur investissement et de la justification des d\u00e9penses d'IA.<\/p>\n

Voyons d'abord pourquoi les b\u00e9n\u00e9fices de l'IA ont tendance \u00e0 s'acc\u00e9l\u00e9rer au fil du temps plut\u00f4t qu'\u00e0 suivre une trajectoire r\u00e9guli\u00e8re, puis examinons les complexit\u00e9s de l'attribution, l'un des d\u00e9fis les plus n\u00e9glig\u00e9s dans l'\u00e9valuation du retour sur investissement de l'IA.<\/p>\n

1.1 La nature non lin\u00e9aire des rendements de l'IA<\/b><\/h3>\n

Les investissements dans l'IA produisent souvent des rendements exponentiels en combinant des moteurs technologiques puissants et des avantages indirects subtils. Une \u00e9tude mondiale d'IDC a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que pour chaque dollar investi dans l'IA, les entreprises r\u00e9alisent un rendement moyen de $3,70, certaines organisations atteignant m\u00eame $10,30(3).<\/p>\n

5 facteurs technologiques cl\u00e9s sont \u00e0 l'origine de ce retour sur investissement exceptionnel :<\/p>\n

    \n
  1. Nouvelles capacit\u00e9s :\u00a0<\/b>L'IA ouvre des perspectives telles que des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs qui anticipent les \u00e9volutions du march\u00e9 ou les besoins de maintenance, de nouvelles strat\u00e9gies de mon\u00e9tisation data et une aide \u00e0 la d\u00e9cision automatis\u00e9e. Ces nouvelles capacit\u00e9s cr\u00e9ent des flux de revenus et des gains d'efficacit\u00e9 qui \u00e9taient auparavant impossibles avec des m\u00e9thodes manuelles.<\/li>\n
  2. \u00c9volutivit\u00e9 :\u00a0<\/b>Une fois d\u00e9ploy\u00e9es, les solutions d'IA peuvent \u00e9voluer \u00e0 un co\u00fbt de construction marginal. Par exemple, un agent d'assistance \u00e0 la client\u00e8le dot\u00e9 d'IA peut traiter des milliers de demandes simultan\u00e9ment sans ajout de personnel, ce qui permet une croissance rapide sans augmentation proportionnelle des co\u00fbts.<\/li>\n
  3. R\u00e9utilisation des mod\u00e8les :\u00a0<\/b>Un mod\u00e8le ou un composant d'IA peut \u00eatre red\u00e9ploy\u00e9 dans plusieurs cas d'utilisation ou domaines avec un minimum d'ajustement, ce qui permet de tirer parti d'un seul investissement pour obtenir de nombreux retours. Par exemple, un mod\u00e8le d'apprentissage automatique form\u00e9 pour d\u00e9tecter les anomalies dans la fabrication peut \u00eatre adapt\u00e9 pour surveiller les transactions financi\u00e8res \u00e0 la recherche de fraudes, \u00e9tendant ainsi sa valeur \u00e0 diff\u00e9rentes unit\u00e9s commerciales.<\/li>\n
  4. Am\u00e9liorations de la composition :\u00a0<\/b>Les syst\u00e8mes d'IA b\u00e9n\u00e9ficient de boucles de r\u00e9troaction qui permettent une am\u00e9lioration continue. Plus une IA est utilis\u00e9e, plus elle recueille de data pour affiner ses algorithmes, cr\u00e9ant ainsi un cycle d'auto-renforcement o\u00f9 de meilleures performances attirent une plus grande utilisation, et o\u00f9 une plus grande utilisation am\u00e9liore encore les performances. Les petits gains font boule de neige et se transforment en avantages consid\u00e9rables.<\/li>\n
  5. Augmentation des performances :\u00a0<\/b>Les perc\u00e9es dans le domaine des architectures mat\u00e9rielles et des mod\u00e8les d'IA ont des effets d'entra\u00eenement sur l'ensemble des syst\u00e8mes. Lorsqu'un algorithme de base s'am\u00e9liore, par exemple gr\u00e2ce \u00e0 un mod\u00e8le de transformateur plus efficace ou \u00e0 une inf\u00e9rence cloud optimis\u00e9e, toutes les applications construites sur cette base b\u00e9n\u00e9ficient d'une augmentation instantan\u00e9e des performances. Cet effet d'amplification transforme les progr\u00e8s techniques incr\u00e9mentaux en gains substantiels \u00e0 l'\u00e9chelle du syst\u00e8me, acc\u00e9l\u00e9rant ainsi la cr\u00e9ation de valeur \u00e0 travers les produits et les plateformes num\u00e9riques.<\/li>\n<\/ol>\n

    Au-del\u00e0 de ces moteurs technologiques directs, l'IA apporte des avantages indirects qui amplifient les rendements \u00e0 long terme. La satisfaction des employ\u00e9s, l'innovation accrue, l'agilit\u00e9 organisationnelle, l'am\u00e9lioration de l'exp\u00e9rience client et la r\u00e9duction du risque d'erreur sont autant d'avantages potentiels de l'IA qui sont difficiles \u00e0 quantifier. M\u00eame si ces gains n'apparaissent pas directement dans un bilan, ils renforcent l'avantage concurrentiel et la r\u00e9silience de l'organisation, contribuant ainsi \u00e0 une croissance non lin\u00e9aire soutenue des rendements globaux.<\/p>\n

    1.2 Attribution des retours de l'IA : une \u00e9quation complexe<\/b><\/h3>\n

    L'un des d\u00e9fis les plus n\u00e9glig\u00e9s dans l'\u00e9valuation du retour sur investissement de l'IA est l'attribution. Contrairement aux syst\u00e8mes traditionnels, g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e9ploy\u00e9s pour r\u00e9soudre un probl\u00e8me discret avec des ICP clairement mesurables, les initiatives d'IA font souvent partie d'efforts de transformation plus vastes. Elles s'entrem\u00ealent avec des changements dans les processus, les plateformes, les structures organisationnelles et les comp\u00e9tences. Cette interd\u00e9pendance rend extr\u00eamement difficile l'\u00e9tablissement d'un lien de causalit\u00e9 clair entre l'investissement dans l'IA et les r\u00e9sultats commerciaux observ\u00e9s.<\/p>\n

    En outre, l'IA agit souvent comme un facilitateur, plut\u00f4t que comme un ex\u00e9cutant direct de la valeur. Elle permet d'obtenir des informations, d'automatiser des d\u00e9cisions et de compl\u00e9ter le jugement humain, mais le r\u00e9sultat final d\u00e9pend toujours de l'ex\u00e9cution en aval. Cet \u201cimpact distribu\u00e9\u201d rend l'attribution intrins\u00e8quement confuse.<\/p>\n

    Prenons l'exemple d'un d\u00e9taillant qui met en \u0153uvre un outil de pr\u00e9vision de la demande aliment\u00e9 par l'IA. Si cela se produit parall\u00e8lement \u00e0 l'optimisation de la cha\u00eene d'approvisionnement et au recyclage de la main-d'\u0153uvre, les am\u00e9liorations de la disponibilit\u00e9 des stocks, la r\u00e9duction des d\u00e9marques ou l'augmentation des ventes sont le r\u00e9sultat d'un changement syst\u00e9mique, et non d'une intervention unique. L'IA peut avoir \u00e9t\u00e9 un catalyseur, mais pas le seul moteur.<\/p>\n

    \u00c0 mesure que l'IA s'int\u00e8gre dans des strat\u00e9gies num\u00e9riques pluriannuelles et des flux de travail interfonctionnels, l'isolement de sa contribution financi\u00e8re perd de son sens, et peut m\u00eame induire en erreur, en l'absence d'un cadre d'\u00e9valuation syst\u00e9mique. Dans ce contexte, l'IA appelle une nouvelle logique d'attribution : une logique qui la positionne comme un point de levier au sein d'un tissu de transformation plus large, plut\u00f4t que comme une ligne d'investissement autonome.<\/p>\n

    2. Le retour sur investissement de l'IA est fa\u00e7onn\u00e9 par des forces contextuelles<\/b><\/h2>\n

    Le retour sur investissement de l'IA est loin d'\u00eatre unique. Au niveau de l'organisation, des facteurs tels que l'\u00e9tat de pr\u00e9paration \u00e0 data, la capacit\u00e9 d'adoption par les employ\u00e9s et la maturit\u00e9 des processus cr\u00e9ent une variabilit\u00e9 significative du ROI de l'IA entre les organisations, m\u00eame lorsqu'elles mettent en \u0153uvre des cas d'utilisation similaires. \u00c0 l'ext\u00e9rieur, des forces sp\u00e9cifiques au secteur, telles que les r\u00e9glementations, la maturit\u00e9 de l'\u00e9cosyst\u00e8me, les niveaux d'automatisation et la culture de planification, imposent des contraintes et des opportunit\u00e9s \u00e0 l'\u00e9chelle mondiale.<\/p>\n

    Voyons pourquoi ces dynamiques, ensemble, d\u00e9terminent les co\u00fbts et les d\u00e9lais, ce qui complique l'application de cadres normalis\u00e9s d'\u00e9valuation du retour sur investissement.<\/p>\n

    2.1 Forces au niveau de l'organisation<\/b><\/h3>\n

    Le retour sur investissement de l'IA varie d'une organisation \u00e0 l'autre en fonction de plusieurs facteurs contextuels, tels que<\/p>\n

      \n
    • Data disponibilit\u00e9 et profondeur :\u00a0<\/b>Les organisations disposant de ressources propres data riches et accessibles tirent g\u00e9n\u00e9ralement un meilleur parti de leurs initiatives en mati\u00e8re d'IA.<\/li>\n<\/ul>\n

      \u2192 Une banque qui dispose d'ann\u00e9es de data clients structur\u00e9s peut plus facilement d\u00e9ployer des mod\u00e8les d'\u00e9valuation de cr\u00e9dit pr\u00e9cis.<\/p>\n

        \n
      • Capacit\u00e9 d'adoption de l'IA par les employ\u00e9s :\u00a0<\/b>Les travailleurs ayant une meilleure culture num\u00e9rique et une plus grande ouverture aux nouvelles technologies adoptent plus rapidement et utilisent mieux les outils d'IA.<\/li>\n<\/ul>\n

        \u2192 Une cha\u00eene de magasins qui investit dans la formation \u00e0 l'IA en premi\u00e8re ligne constate souvent des gains de productivit\u00e9 plus rapides gr\u00e2ce aux outils d'ordonnancement ou d'inventaire assist\u00e9s par l'IA.<\/p>\n

          \n
        • Normalisation des processus :\u00a0<\/b>Les entreprises dont les processus sont bien d\u00e9finis et reproductibles peuvent plus facilement int\u00e9grer des agents d'IA.<\/li>\n<\/ul>\n

          \u2192 Une entreprise de logistique dont les proc\u00e9dures d'acheminement sont standardis\u00e9es peut d\u00e9ployer plus efficacement l'IA pour optimiser les chemins de livraison.<\/p>\n

            \n
          • Synergies technologiques et de mod\u00e8les :\u00a0<\/b>Les organisations qui conservent des actifs, une infrastructure et des mod\u00e8les d'IA partag\u00e9s entre les diff\u00e9rents cas d'utilisation r\u00e9alisent des \u00e9conomies d'\u00e9chelle.<\/li>\n<\/ul>\n

            \u2192 Un groupe de soins de sant\u00e9 qui r\u00e9utilise un mod\u00e8le de langage m\u00e9dical pour les diagnostics et la communication avec les patients am\u00e9liore le retour sur investissement en r\u00e9partissant les co\u00fbts de d\u00e9veloppement sur plusieurs applications.<\/p>\n

            2.2 Les forces en pr\u00e9sence au niveau de l'industrie<\/b><\/h3>\n

            Le rendement des investissements dans l'IA varie d'un secteur \u00e0 l'autre en fonction de facteurs contextuels, tels que :<\/p>\n

              \n
            • R\u00e9glementation et \u00e9thique :\u00a0<\/b>Les initiatives en mati\u00e8re d'IA comportent souvent des implications r\u00e9glementaires et \u00e9thiques importantes qui ont un impact direct sur le retour sur investissement. Les co\u00fbts de conformit\u00e9 li\u00e9s \u00e0 des r\u00e9glementations telles que le GDPR ou \u00e0 des exigences de certification telles que SOC 2 peuvent affecter de mani\u00e8re substantielle la rentabilit\u00e9 du projet, en ajoutant des couches de complexit\u00e9. Dans le secteur de la sant\u00e9, le d\u00e9ploiement d'un syst\u00e8me d'aide \u00e0 la d\u00e9cision clinique doit respecter des lois strictes en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 data (par exemple, GDPR, HIPAA) et des protocoles de validation, ce qui augmente consid\u00e9rablement les d\u00e9lais de mise sur le march\u00e9 et les co\u00fbts de conformit\u00e9. En revanche, les secteurs o\u00f9 la surveillance r\u00e9glementaire est plus l\u00e9g\u00e8re, comme le commerce \u00e9lectronique, peuvent avancer plus rapidement et avec une exposition au risque plus faible.<\/li>\n
            • Maturit\u00e9 du march\u00e9 et de l'\u00e9cosyst\u00e8me de l'IA :<\/b>\u00a0Dans les industries soutenues par des \u00e9cosyst\u00e8mes d'IA robustes, o\u00f9 les fournisseurs de solutions matures et les fournisseurs de services cloud \u00e9volutifs abondent, les co\u00fbts de mise en \u0153uvre sont plus faibles et le d\u00e9lai de rentabilit\u00e9 est r\u00e9duit.<\/li>\n<\/ul>\n

              \u2192 Les assureurs peuvent rapidement adopter des mod\u00e8les de d\u00e9tection des fraudes pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s sur des ensembles data de l'industrie. En revanche, dans l'agriculture ou les infrastructures publiques, o\u00f9 les \u00e9cosyst\u00e8mes de fournisseurs sont moins d\u00e9velopp\u00e9s, les entreprises sont confront\u00e9es \u00e0 des co\u00fbts d'int\u00e9gration plus \u00e9lev\u00e9s et \u00e0 des cycles de d\u00e9veloppement plus longs.<\/p>\n

                \n
              • Automatisation des processus :\u00a0<\/b>Les industries dont les processus de base, les fonctions de back-office et les op\u00e9rations sont fortement automatis\u00e9s peuvent int\u00e9grer des agents d'IA dans les flux de travail existants de mani\u00e8re plus transparente, ce qui acc\u00e9l\u00e8re la mise en \u0153uvre et permet aux organisations de capturer de la valeur, et de d\u00e9montrer le retour sur investissement, beaucoup plus rapidement.<\/li>\n<\/ul>\n

                \u2192 Dans l'industrie manufacturi\u00e8re, les outils de maintenance pr\u00e9dictive peuvent \u00eatre int\u00e9gr\u00e9s dans les syst\u00e8mes de gestion des actifs existants, ce qui permet de r\u00e9duire les temps d'arr\u00eat. En revanche, dans les secteurs o\u00f9 les flux de travail sont moins structur\u00e9s, comme les industries cr\u00e9atives, l'int\u00e9gration de l'IA n\u00e9cessite souvent davantage de personnalisation initiale et de changements organisationnels.<\/p>\n

                  \n
                • Culture de la planification \u00e0 long terme :\u00a0<\/b>Les entreprises qui adoptent une planification structur\u00e9e et pluriannuelle favorisent des feuilles de route commerciales et informatiques \u00e9troitement align\u00e9es, r\u00e9duisant ainsi le risque d'un retour en arri\u00e8re \u00e0 mi-parcours. Elles d\u00e9passent les mentalit\u00e9s de \u201cgain rapide\u201d et cr\u00e9ent l'horizon d'investissement stable n\u00e9cessaire \u00e0 un retour sur investissement constant et durable des initiatives en mati\u00e8re d'IA.<\/li>\n<\/ul>\n

                  \u2192 Les entreprises du secteur de l'\u00e9nergie ou de l'a\u00e9rospatiale peuvent int\u00e9grer l'IA dans des strat\u00e9gies d'optimisation du r\u00e9seau \u00e0 long terme avec des indicateurs de performance clairement d\u00e9finis. Les industries motiv\u00e9es par les performances trimestrielles ou les attentes de retour sur investissement \u00e0 court terme risquent de sous-investir dans les capacit\u00e9s fondamentales de l'IA, qui prennent du temps \u00e0 m\u00fbrir.<\/p>\n

                  \u00c9tant donn\u00e9 que les rendements de l'IA d\u00e9pendent de ses caract\u00e9ristiques uniques et sont influenc\u00e9s par la maturit\u00e9 de l'organisation et la dynamique du secteur, les mod\u00e8les de retour sur investissement doivent \u00eatre repens\u00e9s, non seulement pour \u00e9valuer les r\u00e9sultats, mais aussi pour \u00e9clairer l'analyse de rentabilit\u00e9 et la logique d'investissement strat\u00e9gique d\u00e8s le d\u00e9part.<\/p>\n

                  Dans notre prochain article, nous d\u00e9voilerons un cadre d'\u00e9valuation structur\u00e9 qui permet aux organisations de quantifier l'impact de l'IA sur trois niveaux interconnect\u00e9s : le contexte de l'industrie, les co\u00fbts de mise en \u0153uvre et les avantages \u00e0 long terme.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                  Dans le paysage technologique actuel qui \u00e9volue rapidement, l'informatique est pass\u00e9e d'une \u00e9pine dorsale op\u00e9rationnelle traditionnelle \u00e0 un partenaire commercial strat\u00e9gique. Ce changement est aliment\u00e9 par l'acc\u00e9l\u00e9ration de la num\u00e9risation et de l'automatisation, y compris l'essor des cas d'utilisation de l'IA qui offrent une valeur bien au-del\u00e0 de la fonction informatique.<\/p>","protected":false},"featured_media":746793,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-746668","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/746668","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/746793"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=746668"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=746668"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=746668"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}