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Une nouvelle étude d’IBM (NYSE : IBM) révèle que les entreprises françaises constatent déjà des gains de productivité significatifs grâce à l’utilisation de l’IA, et nombre d’entre elles anticipent un retour sur investissement (ROI) dès l’année prochaine. Cependant, les résultats indiquent que les petites et moyennes entreprises (PME) et les organismes du secteur public accusent un retard par rapport aux grandes entreprises du secteur privé en matière d’amélioration de la productivité grâce à l’IA.

La course au retour sur investissement de l’utilisation de l’IA en entreprise est lancée

Un nouveau rapport d’IBM intitulé « The Race for ROI » (La course au retour sur investissement), réalisé en partenariat avec Censuswide, a interrogé 3 500 dirigeants dans dix pays dont 500 en France. Il révèle que 60 % des personnes interrogées en France ont déclaré que leur entreprise avait réalisé des gains de productivité opérationnelle significatifs grâce à l’IA.

En outre, 13 % des personnes interrogées ont déclaré que leur organisation avait déjà atteint ses objectifs de retour sur investissement grâce à des initiatives de productivité basées sur l’IA, et 42 % en moyenne s’attendent à atteindre un retour sur investissement dans les 12 mois grâce à :

 un gain de temps (51 %)
 la satisfaction des employés (45 %)
 l’augmentation du Net Promoter Score (45 %)
 la réduction des coûts (42 %)
 l’augmentation des revenus (35 %)

L’introduction des agents IA devrait permettre d’améliorer encore la productivité, 91 % des dirigeants estimant que l’IA agentique générera un retour sur investissement mesurable d’ici deux ans.

Selon cette même étude, les domaines d’activité qui enregistrent les gains de productivité les plus importants grâce à l’IA sont :

 le service client (31 %)
 le développement de logiciels et l’informatique (28 %)
 la publicité et le marketing (24 %)

Parallèlement, les dirigeants ont cité comme les 3 principaux avantages de l’amélioration de la productivité :

 une meilleure prise de décision (48 %)
 une plus grande efficacité opérationnelle (47 %)
 une augmentation des compétences des employés, notamment grâce à l’automatisation des tâches répétitives (42 %)

Cependant, les gains ne sont pas répartis de manière égale entre tous les types d’organisations. Alors que 65 % des grandes entreprises interrogées ont déclaré avoir constaté des gains de productivité grâce à l’IA, ce n’est le cas que pour 48 % des PME. L’étude indique également que les organismes du secteur public n’en sont qu’aux prémices de l’exploitation du plein potentiel de l’IA, seuls 47 % d’entre eux ayant déclaré avoir constaté des améliorations significatives de leur productivité à ce jour.

L’humain reste au coeur des mises en œuvre réussies de l’IA

Si la pénurie de talents et d’expertise reste un obstacle important au développement de pilotes d’IA pour 68 % des personnes interrogées et au déploiement à grande échelle de projets pilotes pour 64 % d’entre elles, plutôt que de recruter de nouveaux collaborateurs (envisagé par seulement 24 % des personnes interrogées), les entreprises prévoient des mesures pour redéployer ou requalifier leur personnel comme par exemple :

 Encourager l’apprentissage autonome et l’expérimentation des outils d’IA (39 %)
 Utiliser l’IA pour identifier les lacunes en matière de compétences et les besoins en formation (36 %)
 Développer une formation à l’IA spécifique à chaque poste (35 %)

Pour 30 % des entreprises qui ont déjà mis en œuvre l’IA et l’automatisation, cela a permis à leurs employés de gagner du temps dans des domaines clés tels que :

 la prise de décision stratégique et la planification
 le perfectionnement et le développement professionnel
 la stimulation de l’innovation et des nouvelles idées

Pour les entreprises qui n’ont pas encore sauté le pas, le facteur humain influe fortement sur leur décision d’investir dans l’IA puisque pour 78 % d’entre elles, il est essentiel de donner aux employés les moyens de déterminer les cas d’usage et les applications optimales de l’IA dans le cadre de leurs fonctions et qu’ils participent à des programmes pilotes visant à évaluer l’efficacité des outils d’IA.

Pas d’IA sans sécurité, conformité ni éthique

Pour plus de 2/3 des entreprises interrogées, la sécurité, la confidentialité et les préoccupations éthiques sont un obstacle à la fois au développement de projets pilotes d’IA et à leur déploiement à grande échelle.

C’est également une préoccupation importante pour les entreprises qui veulent déployer des agents IA puisqu’un tiers d’entre elles sont préoccupées par les failles de sécurité et les violations de données ainsi que par la conformité réglementaire et la responsabilité juridique.

D’ailleurs, 77 % des entreprises interrogées considèrent qu’il est crucial d’impliquer les équipes RH, juridiques et informatiques afin de garantir la conformité des outils d’IA avec les normes en matière de conformité, de sécurité et d’éthique lorsqu’elles prévoient d’investir dans des solutions d’IA.

Ces appréhensions expliquent par conséquent que 74 % des entreprises interrogées utilisent déjà l’IA pour transformer la gestion des risques en passant d’évaluations périodiques à une surveillance continue ou prévoient de le faire.

« À l’image de nos voisins européens, plus d’une entreprise française sur deux commence déjà à mesurer les gains de productivité apportés par l’IA, et en attendent un retour sur investissement à court ou moyen terme notamment dans le domaine de l’IA agentique. Ceci confirme que l’IA n’est plus une promesse mais une réalité opérationnelle », a déclaré Béatrice Kosowski, Présidente d’IBM France. « Toutefois, pour accélérer son adoption, il est essentiel de lever les freins liés à la sécurité, à l’éthique, à la confidentialité des données et à la pénurie de compétences. »

Priorité aux systèmes ouverts, à l’interopérabilité et au choix

L’étude a révélé que l’ouverture, l’interopérabilité et le choix sont des priorités essentielles pour tous les types d’organisations qui adoptent l’IA. 81 % des personnes interrogées ont souligné l’importance de la transparence dans les systèmes et modèles d’IA, afin de garantir que la technologie fonctionne de manière éthique et responsable. De même, 82 % ont insisté sur la nécessité de l’interopérabilité, qui permet une intégration transparente des outils d’IA dans les systèmes informatiques afin d’optimiser l’efficacité et l’adaptabilité.

83 % des personnes interrogées ont également déclaré apprécier la flexibilité leur permettant de choisir et d’adapter les solutions ou les fournisseurs d’IA en fonction de l’évolution de leurs besoins, soulignant ainsi une forte demande en matière d’autonomie.

Les 5 recommandations à considérer par les dirigeants d’entreprise pour accélérer le retour sur investissement de l’IA

 Développer les connaissances en matière d’IA et une culture de l’innovation, du conseil d’administration aux nouveaux employés : au cours des prochaines années, les outils d’IA seront de plus en plus intégrés dans toutes les interactions. Savoir comment et pourquoi les utiliser au sein des différentes équipes et fonctions aidera l’organisation à s’adapter et à prospérer à mesure que les capacités de l’IA et les opportunités qu’elles créent continueront d’évoluer.

 S’habituer à l’incertitude et aux changements rapides : le monde entre dans une ère de l’IA omniprésente. Les outils d’IA seront intégrés et utilisés dans toutes nos interactions, qu’il s’agisse des moteurs de recherche, des appareils que nous utilisons ou des entreprises avec lesquelles nous interagissons. Pour réussir dans cette ère, il faut développer une culture qui accepte le changement et l’incertitude, et qui favorise une innovation rapide et ciblée.

 Comprendre les risques liés au déploiement de l’IA : comme pour toute technologie, l’IA doit être utilisée avec prudence et une compréhension approfondie des risques réglementaires, opérationnels et liés à la réputation. Les entreprises doivent mettre en place des outils de gouvernance de l’IA afin de surveiller et d’atténuer les risques potentiels, tels que le partage non autorisé de données et les biais indésirables.

 Mettre en place un « comité IA » interentreprises pour atténuer les risques : le rôle du comité IA consiste à définir les principes éthiques et l’appétence pour le risque, ainsi qu’à examiner les cas d’usage de l’IA présentant un risque élevé avant leur mise en œuvre. Associé à une meilleure connaissance de l’IA, cela donnera aux entités opérationnelles une grande autonomie pour mettre en œuvre en toute confiance des cas d’usage de l’IA.

 Mettre en place un modèle opérationnel efficace pour l’IA : l’établissement d’une approche commune et universellement comprise pour la transformation par l’IA au sein de l’organisation, telle qu’un modèle fédéré ou en étoile, ainsi qu’une définition claire des responsabilités, est crucial pour garantir un retour sur investissement.