Retour sur l’intelligence artificielle (ROAI)

Qu’est-ce que le ROAI ?

Le ROAI mesure l’impact des investissements en IA sur les opérations, la productivité et la rentabilité d’une entreprise. À mesure que les entreprises adoptent des solutions basées sur l’IA pour automatiser des tâches, améliorer l’expérience client et gagner en compétitivité, l’évaluation du ROAI devient essentielle pour comprendre si ces investissements apportent des bénéfices concrets.

Alors que le ROI évalue la rentabilité globale de tout investissement, le ROAI se concentre sur les retours générés par des initiatives spécifiques en IA. Il prend en compte les défis et opportunités uniques des technologies IA, y compris les bénéfices intangibles qui peuvent ne pas avoir de retours financiers immédiats mais qui contribuent au succès à long terme.

Comment le ROAI est-il utilisé ?

Le ROAI est utilisé par les organisations pour :

• Évaluer les investissements IA : Déterminer si les projets IA apportent une valeur proportionnelle à leurs coûts.
• Prise de décision stratégique : Orienter les décisions de poursuite, de mise à l’échelle ou d’arrêt des initiatives IA selon leurs performances.
• Benchmarking : Comparer l’efficacité de différentes solutions ou projets IA au sein ou entre organisations.
• Optimiser les ressources : S’assurer que les ressources allouées à l’IA produisent les résultats attendus, qu’il s’agisse d’économies, de génération de revenus ou d’amélioration d’efficacité.

Mesurer le ROAI

Défis de la mesure du ROAI

La mesure du ROAI présente plusieurs défis :

• Bénéfices intangibles : De nombreux bénéfices de l’IA, comme une meilleure satisfaction client ou des capacités décisionnelles renforcées, sont difficiles à quantifier financièrement.
• Retours différés : Les investissements IA ne produisent pas toujours de gains immédiats. Les bénéfices s’accumulent souvent avec le temps, rendant l’attribution directe plus complexe.
• Complexité des projets : Les projets IA sont souvent complexes, impliquant des problématiques de qualité de données, d’intégration et des changements organisationnels ou culturels.
• Absence d’indicateurs clairs : Sans indicateurs de performance (KPI) bien définis, il devient difficile d’évaluer avec précision le succès des initiatives IA.

Stratégies pour mesurer le ROAI

Pour mesurer efficacement le ROAI, les organisations peuvent :

1. Identifier des cas d’usage et objectifs précis

Avant d’investir en IA, définissez clairement les problèmes à résoudre et les objectifs à atteindre. Cela peut inclure l’automatisation de tâches répétitives, la réduction des coûts opérationnels, l’augmentation des ventes ou l’amélioration du service client.

2. Établir des indicateurs mesurables

Fixez des métriques spécifiques et quantifiables alignées sur vos objectifs. Par exemple :

• Gain de temps : Réduction des heures consacrées à des tâches manuelles grâce à l’automatisation.
• Réduction des coûts : Baisse des dépenses opérationnelles grâce aux gains d’efficacité de l’IA.
• Croissance du chiffre d’affaires : Augmentation des ventes grâce à des stratégies marketing ou commerciales pilotées par l’IA.
• Réduction des erreurs : Diminution des défauts ou erreurs grâce à des processus assistés par l’IA.

3. Mesure de référence

Établissez une base de référence pour comparer la performance avant et après la mise en place de la solution IA. Cela permet d’évaluer clairement l’impact.

4. Suivi continu

Surveillez l’initiative IA dans le temps pour suivre la progression par rapport aux indicateurs. Utilisez des outils d’analyse pour collecter les données et ajuster les stratégies si besoin.

5. Prendre en compte les retours tangibles et intangibles

• Retours tangibles : Bénéfices financiers directs comme des économies ou des augmentations de revenus.
• Retours intangibles : Bénéfices indirects tels qu’une meilleure satisfaction client, un engagement collaborateur accru ou une prise de décision améliorée.

Exemples et cas d’usage du ROAI

Cabinets juridiques

Les cabinets juridiques adoptent de plus en plus l’IA pour améliorer leur efficacité et rentabilité. Exemples :

Automatisation des tâches répétitives

• Révision de factures : Des applications propulsées par l’IA automatisent la vérification des factures, économisant d’innombrables heures de travail manuel.
• Analyse et rédaction de documents : Des outils IA analysent les documents juridiques, identifient les informations clés et peuvent même aider à rédiger contrats ou conclusions.

Bénéfices

• Gain de temps : Les avocats se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, augmentant les heures facturables.
• Réduction des coûts : Diminution du besoin de personnel administratif ou des heures supplémentaires.
• Précision accrue : L’IA réduit le risque d’erreur humaine, apportant des résultats plus fiables.

Mesurer le ROAI dans les cabinets juridiques

• Augmentation des heures facturables : Mesurer les revenus additionnels générés par les avocats travaillant plus sur les dossiers clients.
• Réduction des coûts opérationnels : Calculer les économies réalisées sur les dépenses administratives.
• Satisfaction client : Évaluer l’amélioration des retours clients grâce à des délais plus courts.

Santé

Les organisations de santé exploitent l’IA pour :

Imagerie médicale et diagnostic

• Algorithmes IA : Analyse de scanners, IRM et radiographies pour détecter plus rapidement et précisément les anomalies.

Bénéfices

• Amélioration des résultats patients : La détection précoce des maladies améliore les chances de succès des traitements.
• Efficacité : Analyses plus rapides, réduisant le temps d’attente des patients.

Mesurer le ROAI en santé

• Flux de patients : Augmentation du nombre de patients diagnostiqués et traités.
• Taux de précision : Diminution des erreurs de diagnostic ou des faux positifs/négatifs.
• Économies : Diminution du besoin d’examens répétés grâce à une meilleure précision.

Commerce de détail

Les commerçants utilisent l’IA pour :

Automatisation du service client

• Assistants virtuels et chatbots : Support client 24/7, réponses aux questions et assistance à l’achat.

Gestion des stocks

• Analyse prédictive : L’IA anticipe la demande et optimise les niveaux de stock pour limiter les surstocks ou ruptures.

Bénéfices

• Expérience client améliorée : Service rapide et efficace, fidélisation accrue.
• Croissance du chiffre d’affaires : Les recommandations personnalisées stimulent les ventes.

Mesurer le ROAI dans le commerce de détail

• Augmentation des ventes : Revenus additionnels grâce à l’upselling ou le cross-selling via les recommandations IA.
• Réduction des coûts : Économies dues à une gestion des stocks optimisée.
• Taux de rétention client : Amélioration du nombre de clients récurrents grâce à un meilleur service.

Étapes pour atteindre le ROAI

Pour maximiser le ROAI, les organisations doivent adopter une approche stratégique :

1. Identifier les points de douleur

• Évaluer les difficultés : Recueillir le ressenti du personnel sur les obstacles quotidiens.
• Prioriser les besoins : Se concentrer sur les domaines où l’IA peut avoir le plus d’impact.

2. Se focaliser sur des solutions à valeur ajoutée

• Éviter la « syndrome de l’objet brillant » : Ne pas investir dans la technologie pour la technologie.
• Aligner avec les objectifs business : S’assurer que les initiatives IA soutiennent la stratégie globale.

3. Utiliser les moteurs de recherche pour la veille

• Recherches ciblées : Trouver des solutions IA qui répondent à des problèmes précis.
• Annuaire d’applications : Utiliser des annuaires pour comparer les applications IA de votre secteur.

4. Chercher des détails

• Fonctionnalités détaillées : Privilégier les apps qui présentent clairement leurs fonctions et bénéfices.
• Preuves d’efficacité : Préférer les solutions avec des vidéos démo ou des études de cas.
• Tarification transparente : Privilégier les fournisseurs affichant clairement leurs tarifs.

5. Exiger un essai gratuit

• Expérience terrain : Tester la solution IA dans votre environnement réel.
• Évaluer l’adéquation : Déterminer si l’application répond à vos besoins avant de vous engager.

6. Facilité de déploiement

• Intégration : Vérifier la compatibilité avec vos systèmes existants.
• Formation utilisateur : S’assurer que des ressources de formation sont disponibles.
• Support : Évaluer la réactivité et la pertinence de l’équipe support du fournisseur.

7. Comparer avec les pratiques existantes

• Tests comparatifs : Mesurer la performance des pratiques actuelles versus la solution IA.
• Quantifier les progrès : Calculer le temps gagné, l’augmentation de productivité ou la réduction des erreurs.

Stratégies pour optimiser et maximiser les investissements IA

Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA et obtenir un ROAI maximal :

Approche orientée résultats

Adoptez un cadre axé sur :

• Objectifs business : Définir clairement ce que l’organisation souhaite atteindre avec l’IA.
• Cas d’usage et capacités : Identifier les applications IA alignées avec ces objectifs.
• Critères de succès : Établir des KPI et métriques pour mesurer le succès.

Aligner la technologie sur les besoins business

• Stratégie globale : Intégrer les initiatives IA dans une stratégie de transformation numérique.
• Collaboration transversale : Favoriser la collaboration entre IT et métiers pour un alignement des objectifs.

Évaluation et ajustement continus

• Suivi des performances : Évaluer régulièrement les projets IA par rapport aux indicateurs.
• Ajustement : Adapter ou réorienter les initiatives IA selon les résultats obtenus.

Investir dans la qualité des données et l’infrastructure

• Données de qualité : Garantir la fiabilité et la pertinence des données alimentant les systèmes IA.
• Infrastructure évolutive : Investir dans des technologies capables d’accompagner la croissance de l’organisation.

Décider entre développement interne ou achat

Lors du choix d’une solution IA, les organisations doivent trancher entre développement interne ou achat auprès d’un éditeur.

Développement interne

• Avantages :
  • Personnalisation : Adapté à des besoins très spécifiques.
  • Contrôle : Maîtrise totale du développement et des données.
• Inconvénients :
  • Coût et délais : Nécessite des ressources et compétences importantes.
  • Maintenance : Les mises à jour et le support exigent un investissement continu.

Achat auprès d’un éditeur

• Avantages :
  • Déploiement rapide : Solutions prêtes à l’emploi, mise en œuvre accélérée.
  • Support expert : Accès à des compétences spécialisées.
• Inconvénients :
  • Moins de personnalisation : Nécessité d’adapter parfois les processus à l’outil.
  • Dépendance au fournisseur : Dépendance pour les mises à jour et le support.

Considérez le coût, le temps, l’expertise, les ressources et l’alignement stratégique lors de cette décision.

Le rôle des copilotes IA

Un concept émergent pour maximiser le ROAI est l’utilisation des copilotes IA.

Qu’est-ce qu’un copilote IA ?

Un copilote IA est une interface conversationnelle s’appuyant sur des grands modèles de langage (LLM) intégrés dans l’environnement d’entreprise. Il automatise des tâches et récupère des informations à travers divers domaines, applications et systèmes métier.

Cadre en quatre niveaux pour les copilotes IA

Les organisations peuvent s’appuyer sur un cadre à quatre niveaux pour comprendre la technologie et les investissements nécessaires à l’intégration des LLM en production :

Niveau 1 : Intégration LLM simple

• Description : Intégration basique via des appels API standards.
• Cas d’usage : Tâches d’automatisation simples ou récupération d’informations.

Niveau 2 : Intégration LLM personnalisée

• Description : Intégration reposant sur des données métiers spécifiques.
• Cas d’usage : Solutions adaptées aux besoins particuliers de l’organisation.

Niveau 3 : LLM enchaînés

• Description : Plusieurs LLM connectés pour créer des chaînes de traitement avancées.
• Cas d’usage : Processus complexes nécessitant un raisonnement approfondi.

Niveau 4 : Copilote IA de niveau entreprise

• Description : Système LLM avancé conçu pour un déploiement à l’échelle de l’entreprise.
• Fonctionnalités : Moteur de raisonnement, analytique, connecteurs, sécurité et confidentialité.

Bénéfices des copilotes IA

• Efficacité opérationnelle : Rationalisation des processus et réduction de la charge manuelle.
• Expériences enrichies : Amélioration des interactions clients et collaborateurs.
• Transformation accélérée : Adoption rapide de l’IA à l’échelle de l’organisation.

Exemple concret : un cabinet juridique mettant en œuvre une solution IA

Contexte

Un cabinet juridique fait face à des processus de révision de factures chronophages, entraînant une rentabilité réduite et l’épuisement des avocats.

Étapes réalisées

1. Identifier le point de douleur : Constat de l’inefficacité et des erreurs dans la révision manuelle des factures.
2. Recherche de solutions : Utilisation de moteurs de recherche pour trouver des applications IA dédiées à la vérification de factures.
3. Évaluation des options : Sélection d’applications avec descriptions claires, vidéos démo et tarification transparente.
4. Essai gratuit : Test de l’application dans l’environnement réel pour évaluer la pertinence et l’efficacité.
5. Évaluer la facilité d’implémentation : Vérification de l’intégration avec le système existant et de la disponibilité des ressources de formation.
6. Comparaison directe : Mesure du temps et de la précision avant et après l’intégration de la solution IA.

Résultats

• Gain de temps : Temps de révision des factures réduit de 50 %.
• Réduction des coûts : Baisse des dépenses administratives liées à la facturation.
• Augmentation des revenus : Les avocats consacrent plus de temps facturable, accroissant la rentabilité du cabinet.
• Précision accrue : Moins d’erreurs de facturation, meilleure satisfaction client.

Mesurer le ROAI

• Calcul du retour :
  • Gain net : Augmentation des revenus + économies réalisées.
  • Coût de l’investissement : Prix de la solution IA + frais d’implémentation.
• ROAI : (Gain net / Coût de l’investissement) × 100 %

Recherche sur le Retour sur l’intelligence artificielle (ROAI)

Le Retour sur l’intelligence artificielle (ROAI) mesure le retour sur investissement des initiatives spécifiques à l’IA. À mesure que les organisations adoptent l’IA, comprendre et optimiser le ROAI devient crucial. Voici quelques articles de recherche majeurs explorant différents aspects du ROAI :

1. Learning to Mix n-Step Returns: Generalizing lambda-Returns for Deep Reinforcement Learning
   Cet article, de Sahil Sharma et al., traite de l’utilisation de l’apprentissage par renforcement (RL) pour modéliser des politiques décisionnelles complexes. Il porte sur les lambda-returns, généralisant les retours à plus d’un pas, et propose les Confidence-based Autodidactic Returns (CAR) pour permettre aux agents RL d’apprendre le poids des retours à n pas. L’étude démontre l’efficacité de ces mélanges pondérés sophistiqués pour améliorer les algorithmes RL tels que l’A3C dans le domaine Atari 2600. Lire plus.

2. Predicting Abnormal Returns From News Using Text Classification
   Ronny Luss et Alexandre d’Aspremont explorent comment le texte des articles de presse peut prédire les mouvements de prix intrajournaliers en utilisant les SVM. Leur étude intègre le texte avec les retours sur actions comme variables prédictives, améliorant sensiblement la performance de classification par rapport aux seuls historiques de prix. Cette publication montre le potentiel des données textuelles pour anticiper les retours sur actifs financiers. Lire plus.

3. Variance Penalized On-Policy and Off-Policy Actor-Critic
   Rédigé par Arushi Jain et al., cet article présente des algorithmes RL qui optimisent à la fois la moyenne et la variance du retour, essentiel pour les applications nécessitant une performance fiable. Les algorithmes utilisent un estimateur direct de variance, assurant la convergence vers des politiques optimales en processus de décision de Markov, et sont testés sur des domaines tabulaires et continus. Lire plus.

4. Returning the Favor: What Wireless Networking Can Offer to AI and Edge Learning
   Cette recherche, de Sameh Sorour et al., examine l’intersection du réseau sans fil et de l’IA, en analysant comment les progrès du réseau peuvent renforcer l’IA et l’edge learning. L’article discute de différentes applications et avantages de cette intégration, offrant des pistes pour améliorer le ROAI grâce aux capacités réseau. Lire plus.