Quel est le retour sur investissement (ROI) de l'IA générative en entreprise ?

L'intelligence artificielle générative (IA) s'impose rapidement dans les organisations. Selon IBM, 77 % des entreprises françaises ont déjà adopté l'IA générative ou envisagent de le faire dans l'année à venir. Et pour cause, solutions d'IA génératives tels que ChatGPT, alimenté par des algorithmes d'apprentissage automatique entraînés sur de grands ensembles de données, peut générer des textes, des images et des graphiques en quelques instants.

Les cas d'utilisation potentiels de cette technologie dans les entreprises sont nombreux, offrant des gains de productivité et des avantages concurrentiels. Les logiciels d'IA générative peuvent accélérer la création de contenu (supports de communication, rapports, programmes de formation, métadonnées, etc.), rationaliser la gestion des demandes informatiques (tickets) ou faciliter les processus RH (analyse du profil des candidats, automatisation de l'intégration, etc.).

Alors que le déploiement de l'IA dans les organisations semble inévitable, les coûts associés suscitent des inquiétudes. L'adoption d'outils d'IA générative implique diverses dépenses : structuration et préparation des données, développement ou acquisition de solutions, configuration et maintenance de l'infrastructure, intégration du système, formation des employés, maintenance et support, sécurité et conformité, et tests.

Alors, comment l'adoption générative de l'IA peut-elle créer de la valeur pour les entreprises ? Quelles précautions faut-il prendre pour atténuer les risques liés à l'introduction de l'IA générative ? Et surtout, quels sont les cas d'utilisation à privilégier pour faire de l'IA générative un investissement rentable pour votre organisation ? Dans cet article, Jint répond à ces questions et fournit les clés pour anticiper et optimiser le retour sur investissement (ROI) de vos projets d'IA.

Comment calculer le retour sur investissement de l'IA en entreprise ?

Le calcul du retour sur investissement de l'IA générative est essentiel pour déterminer si l'adoption de cette technologie est une opération rentable pour votre entreprise.

Qu'est-ce que le retour sur investissement ?

Le retour sur investissement (ROI) est un indicateur utilisé pour comparer le montant investi dans un projet avec son rendement. En d'autres termes, le retour sur investissement vous indique si une initiative est rentable et génère des revenus pour l'organisation, par exemple en réduisant les coûts ou en augmentant les revenus. Calcul du Le retour sur investissement d'un espace de travail numérique ou un projet d'IA vous permet ainsi de déterminer s'il profite à votre entreprise.

La formule pour calculer le retour sur investissement de l'IA en entreprise

Pour mesurer le retour sur investissement d'un projet d'IA, tel que la création d'un chatbot pour répondre aux questions des clients, vous devez identifier et suivre les indicateurs de réussite, tels que les économies de coûts ou la croissance des revenus.

Ensuite, pour calculer le retour sur investissement de votre initiative d'IA, vous devez utiliser la formule suivante : ROI = [(Gains d'investissement — Coûts d'investissement) /Coûts d'investissement] x 100. Vous obtiendrez ainsi un pourcentage qui reflète le retour sur investissement de votre projet.

Un pourcentage positif, 20 % par exemple, signifie que les bénéfices générés par le projet dépassent l'investissement total. Le projet est donc rentable. À l'inverse, un pourcentage négatif, disons -5 %, révèle que les fonds investis dans le déploiement de l'IA n'ont pas été compensés par les gains qui en ont résulté.

Risques liés à l'adoption de l'IA dans les entreprises

Plusieurs facteurs peuvent avoir un impact négatif sur le retour sur investissement de vos projets d'IA générative. En voici les principales :

Un mauvais cadrage de votre projet d'IA

Le premier défi qui peut éroder le retour sur investissement d'une initiative d'IA générative est un projet mal cadré. Avant de déployer l'IA, essentiel pour définir clairement les besoins commerciaux auxquels la technologie doit répondre. Outils d'IA génératifs doivent résoudre les problèmes rencontrés par les employés ; sinon, ils ne seront pas utilisés.

En tant que responsable informatique, vous devez comprendre les attentes des employés. Par exemple, si le personnel des ressources humaines passe de longues heures à répondre aux questions des employés concernant la politique de rémunération de l'entreprise, la mise en œuvre d'un chatbot pour traiter ces questions automatiquement pourrait être une solution intéressante.

Base de données mal structurée

Un autre risque menaçant le retour sur investissement de vos projets d'IA générative est un ensemble de données mal structuré avant l'intégration de l'IA. L'IA générative qui accède à des données incomplètes ou désorganisées est susceptible de fournir des réponses inexactes ou trompeuses.

Pour garantir l'efficacité de vos solutions d'IA, vous devez établir une stratégie de collecte et de gestion des données conforme aux politiques de sécurité et de confidentialité de votre entreprise.

Employés non formés

La troisième erreur qui peut réduire le retour sur investissement de vos projets d'IA générative est la manque de compétences chez les utilisateurs internes. Par exemple, un employé qui rédige des instructions imprécises peut obtenir des résultats superficiels, ce qui empêche les gains de productivité.

Pour éviter cela, vous pouvez mettre en œuvre différents programmes de formation :

• Entraînement structuré, en ligne ou en personne.
• Mentorat entre des experts internes et des employés novices en matière d'IA.
• Ateliers pratiques sur des cas d'utilisation concrets.
• Communautés d'apprentissage pour partager des questions, des conseils et des mises à jour liés à l'IA.

Cas d'utilisation pour optimiser le retour sur investissement de l'IA

Compte tenu des coûts des solutions d'IA génératives, il est essentiel d'identifier les bons domaines pour améliorer les performances. Jint propose plusieurs exemples de cas d'utilisation de l'IA générative dans les entreprises qui peuvent générer un retour sur investissement solide.

Rationalisation de la gestion des tickets informatiques grâce à un chatbot

L'IA générative améliore le traitement des demandes de support informatique, un cas d'utilisation qui peut générer un bon retour sur investissement. Par exemple, si votre organisation utilise un logiciel basé sur Microsoft intranet, vous pouvez implémenter un système alimenté par l'IA, chatbot pré-sollicité pour répondre instantanément aux problèmes informatiques des employés.

Améliorer la prise de décisions grâce à l'analyse des données

Les solutions d'IA générative peuvent s'appuyer à la fois sur des données internes et externes pour anticiper les tendances du marché, prévoir les besoins des clients et proposer des recommandations stratégiques avec un taux d'erreur réduit. Cela permet aux décideurs de faire des choix plus éclairés.

Faciliter les recherches de documents avec RAG

L'IA générative peut révolutionner la façon dont les employés recherchent des informations dans les documents en utilisant RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cette technique combine l'extraction de données à partir d'une base de données avec la génération en langage naturel, offrant des résultats précis et fiables basés sur des sources spécifiques.

Accélérer la création de documents

L'IA générative permet aux employés d'accélérer leur processus créatifs et même production de meilleurs contenust. Des solutions telles que Jint's Genius peuvent suggérer de nouvelles idées inspirées de projets antérieurs, aidant ainsi les équipes à dépasser les attentes et à innover en permanence.

Quel est le retour sur investissement de l'IA générative en entreprise ? Conclusion.

Les modèles d'IA générative offrent une technologie de pointe avec un large éventail de cas d'utilisation, de la création de contenu à l'amélioration de la prise de décision. Toutefois, pour obtenir un bon retour sur investissement, les entreprises doivent minimiser les risques (mauvais cadrage des projets, données désorganisées, manque de compétences) et se concentrer sur des solutions verticalisées adaptées à des tâches spécifiques.