Le retour sur investissement de l'IA : Facteurs clés, indicateurs clés de performance et défis

Quel est le retour sur investissement de l'IA ?

Le retour sur investissement est un indicateur clé pour déterminer le succès de tout investissement, y compris l'IA.

Pour calculer le retour sur investissement, vous divisez le gain d'un investissement par son coût. Le nombre obtenu peut être exprimé sous la forme d'un pourcentage ou d'un rapport. Pour calculer le retour sur investissement, vous pouvez utiliser la formule ci-dessous : 

Un retour sur investissement positif signifie que l'investissement a généré plus de revenus que son coût total. En revanche, un retour sur investissement négatif indique que le rendement a été inférieur à l'investissement initial.

Voici quelques indicateurs couramment utilisés pour calculer le retour sur investissement :

• ROI
• ROI annualisé
• Valeur actuelle nette (VAN)

Pour tenir compte des horizons temporels et de l'évolution de la valeur de l'argent, intégrez dans votre analyse lavaleur actuelle nette (VAN) et le taux de rendement interne (TRI). Pour la VAN, il s'agit de calculer la valeur actuelle des bénéfices nets futurs (les entrées de trésorerie moins les sorties) sur une période donnée :

Où t est la période de temps et r est le taux d'actualisation. Le TRI permet de déterminer le taux d'actualisation auquel la VAN est égale à zéro, ce qui donne une idée de l'efficacité de l'investissement dans l'IA au fil du temps. 

Ces mesures complètent le retour sur investissement en montrant la rentabilité des projets d'IA ajustée dans le temps, ce qui aide les entreprises à équilibrer les impacts financiers à court et à long terme.

Quel est donc le retour sur investissement idéal ? Chaque organisation est différente, mais voyons ce que d'autres sources ont à dire ci-dessous.

Selon une étude étude mondiale IDC soutenue par Microsoftune moyenne de 3,5 $ de rendement est produite pour chaque 1 $. En outre, 5 % des organisations dans le monde produisent en moyenne 8 dollars en retour.

Dans les 12 mois, 92 % des systèmes d'IA sont déployés, et 40 % des organisations les mettent en œuvre dans les 6 mois.

En moyenne, les organisations réalisent ce retour sur investissement dans les 14 mois qui suivent l'investissement initial.

Facteurs clés du retour sur investissement de l'IA dans le B2B

Pourquoi mesurer le retour sur investissement de l'IA ? Voici les principales raisons qui devraient vous venir à l'esprit :

1. Réduction des coûts grâce à l'automatisation

L'automatisation pilotée par l'IA offre un immense potentiel de réduction des coûts en simplifiant les processus à forte intensité de main-d'œuvre, ce qui améliore en fin de compte l'efficacité opérationnelle. 

Selon les résultats d'une enquête de enquête McKinsey présentée ci-dessusles personnes interrogées ont fait état d'une forte augmentation des recettes et d'une diminution significative des coûts à la suite de l'adoption de l'IA analytique.

Par exemple, en intégrant l'IA au service client, à l'approvisionnement et à la gestion des données, les entreprises peuvent réduire les frais généraux, atténuer les erreurs manuelles et réaffecter les ressources à des tâches à forte valeur ajoutée.

Selon des chercheurs de McKinsey et des chercheurs de Harvardla mise en œuvre de l'IA pourrait permettre aux États-Unis d'économiser jusqu'à 360 milliards de dollars par an si elle était adoptée à plus grande échelle dans le secteur des soins de santé.

De la maintenance prédictive à la fabrication, l'IA s'est avérée efficace pour réduire les dépenses opérationnelles tout en maintenant les normes de qualité et de performance.

Par exemple, les modèles d'apprentissage automatique alimentés par l'IA peuvent optimiser les stratégies de coûts dans les entreprises de logistique.

2. Augmentation du chiffre d'affaires grâce à la personnalisation pilotée par l'IA

Pour se démarquer dans un environnement hautement concurrentiel, les entreprises peuvent envisager une solution : la personnalisation.

La personnalisation de l'IA consiste à utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données des clients et proposer des contenus, des recommandations de produits et des offres sur mesure.

Ce niveau de personnalisation peut conduire à une augmentation de la satisfaction et de la fidélité des clients et, en fin de compte, à une augmentation du chiffre d'affaires. Il devient de plus en plus populaire pour toutes les entreprises (qu'elles soient B2C ou B2B), car il permet d'envoyer des messages ciblés et pertinents à des clients potentiels.

Avec l'aide de l'IA, les entreprises peuvent recueillir des informations sur le comportement, les préférences et les besoins de chaque client en temps réel. Cela permet de cibler les messages et les offres qui ont le plus de chances de trouver un écho auprès de chaque client.

En outre, la personnalisation alimentée par l'IA peut également améliorer les ventes en suggérant des opportunités personnalisées de vente incitative ou croisée en fonction du comportement d'achat antérieur.

Cette personnalisation unique peut être utilisée à des fins de marketing :

• Créer des campagnes de marketing sur mesure
• Optimisez la génération de leads
• Augmenter les taux de conversion

A titre d'exemple, Dell a constaté une augmentation de 79 % des conversions en mettant en œuvre une personnalisation pilotée par l'IA dans ses campagnes d'e-mailing..

L'IA aide également à fidéliser les clients de grande valeur en offrant des solutions personnalisées et une assistance en temps réel grâce aux chatbots et aux assistants virtuels. 

Cette approche proactive et personnalisée permet aux entreprises de répondre rapidement aux besoins de leurs clients, d'instaurer un climat de confiance et de fidélisation à long terme qui se traduit par des flux de revenus durables.

3. Efficacité et délai de mise sur le marché

L'IA peut réduire considérablement les cycles de développement des produits en facilitant une analyse plus rapide des données et en donnant aux équipes de recherche et de développement les moyens de prendre des décisions plus rapides et d'innover plus efficacement.

Grâce à cette nouvelle capacité d'utilisation de l'IA, les entreprises peuvent accélérer des processus qui nécessiteraient normalement des semaines ou des mois, ce qui permet une approche plus souple du lancement de nouveaux produits et services.

Plusieurs entreprises bénéficient déjà de l'innovation en matière de contenu et de produits induite par l'IA.

Les outils d'IA générative, par exemple, peuvent créer du contenu marketing ou des prototypes en une fraction du temps nécessaire aux méthodes traditionnelles. Cette agilité permet non seulement aux entreprises de rester compétitives, mais aussi de répondre rapidement aux demandes du marché.

Mesurer le retour sur investissement de l'IA

Pour vous assurer que vos investissements dans l'IA sont performants, vous aurez besoin d'une mise en œuvre appropriée des indicateurs de performance clés. En voici quelques-uns avec lesquels vous pouvez commencer :

Indicateurs clés de performance (ICP) à suivre

Le cursus du retour sur investissement de l'IA nécessite une approche stratégique, avec des KPI spécifiques à surveiller :

• Économies de coûts: Calculez les économies réalisées grâce à la réduction de la main-d'œuvre, à l'automatisation et à l'optimisation des processus.
• Impact sur les recettes: Mesurez la génération de leads, les taux de conversion et la croissance globale du chiffre d'affaires liée aux campagnes alimentées par l'IA.
• Engagement et satisfaction du client: Surveillez les indicateurs d'engagement, tels que les taux de clics et les taux de satisfaction de la clientèle, qui peuvent fournir des indications sur l'efficacité de l'IA à améliorer les résultats de l'entreprise.

Ces indicateurs permettent aux entreprises B2B d'évaluer les avantages tangibles et intangibles de leurs investissements dans l'IA, en fournissant une image claire des domaines dans lesquels l'IA génère de la valeur.

ROI à long terme ou à court terme

L'un des défis de l'évaluation du retour sur investissement de l'IA consiste à trouver un équilibre entre les coûts à court terme et les avantages à long terme. La mise en œuvre de l'IA nécessite souvent un un investissement initial important en technologie et en personnel qualifié.

Dans un article du article du Conseil technologique de Forbesle déploiement d'un projet d'IA réussi à partir de zéro pourrait coûter 15 fois plus que prévu en raison de l'infrastructure de l'IA.

Par exemple, un rôle courant dans les équipes d'IA est celui de ingénieur en IAqui perçoit un salaire de 145 080 dollars par an aux États-Unis.. Pour une équipe entière d'ingénieurs, cela peut représenter une somme assez importante.

Bien que ces dépenses puissent avoir un impact initial sur le retour sur investissement, le potentiel de rendement financier substantiel à long terme fait que l'investissement en vaut la peine.

Par conséquent, vous devez aborder l'IA comme un actif stratégique à long terme qui produira des bénéfices croissants à mesure que la technologie mûrira et que les équipes acquerront de l'expérience dans l'exploitation des capacités de l'IA.

Au-delà de la simple mesure du retour sur investissement financier de l'IA, la mise en œuvre de solutions d'IA peut apporter plusieurs avantages secondaires.

Lors de la mise en œuvre de l'IA, il ne s'agit pas seulement de rassembler quelques outils d'IA - cela ne représente pas grand-chose. 

Pour obtenir un meilleur retour sur investissement, les systèmes d'IA doivent être conçus à partir de zéro. Il faut donc être fort pour mieux développer des solutions propres à votre organisation. 

Dans le rapport rapport DataCamp State of Data & AI Literacy 2024 [...], 52 % des dirigeants ont déclaré qu'il était important de développer des systèmes d'IA à partir de zéro, ce qui souligne la nécessité d'une compétence technique en matière de développement de l'IA au sein des équipes. Cependant, près d'un dirigeant sur quatre interrogés ne propose aucune formation en ligne.

C'est là qu'une plateforme complète d'apprentissage des compétences en matière de données et d'IA, avec un programme solide et des parcours d'apprentissage sur mesure, est essentielle. Avec DataCamp pour les entreprisesvous pouvez faire évoluer l'apprentissage de vos équipes, que vous ayez deux employés ou dix mille.

Les défis à relever pour obtenir un retour sur investissement élevé grâce à l'IA

L'IA a le potentiel de fournir des niveaux de retour sur investissement extrêmement élevés, mais toute nouvelle technologie s'accompagne de défis.

En voici quelques-uns :

1. Coûts initiaux et complexité de l'intégration

L'investissement initial nécessaire à la mise en œuvre de l'IA peut constituer un obstacle pour de nombreuses entreprises. Au-delà de l'achat de technologies, il faut aussi du personnel qualifié pour intégrer et gérer les systèmes d'IA, ce qui peut ralentir le retour sur investissement à court terme.

Dans une enquête de Deloittebeaucoup déclarent que leurs mises en œuvre de l'IA en sont encore au stade du projet pilote ou de la validation du concept, 68 % des répondants affirmant que leur organisation n'a mis en production que 30 % ou moins des projets d'IA.

Selon le rapport rapport State of Data & AI Literacy 2024, 35 % des dirigeants ont déclaré que le manque de budget pour les coûts de formation des employés était le principal défi.

Toutefois, grâce à une planification minutieuse et à un déploiement progressif, les entreprises peuvent gérer ces coûts initiaux et obtenir des résultats positifs au fil du temps. Cela peut être facilement réalisé par le biais d'une plateforme complète qui couvre toutes les dernières compétences en matière de données et d'IA. Notre DataCamp pour les entreprises répondrait parfaitement à cette problématique. Vous êtes préoccupé par les coûts ? Essayez notre démo pour voir si elle vous convient.

2. Qualité et disponibilité des données

Des données de haute qualité et bien organisées sont essentielles pour une mise en œuvre réussie de l'IA. Sans données précises et pertinentes, les systèmes d'IA ne peuvent pas fournir les informations et l'automatisation nécessaires pour générer un retour sur investissement.

De nombreuses organisations collectent chaque jour de grandes quantités de données, et les dirigeants avisés veulent en tirer parti. Mais quelle proportion de ces données est suffisamment claire pour être utilisée ?

Avant d'alimenter un modèle d'IA, les données de l'entreprise doivent être nettoyées de manière adéquate afin d'éviter les résultats erronés et inexacts.

Selon un article de article de McKinseyles dirigeants de l'industrie manufacturière qui ont l'intention de mettre en œuvre des modèles d'IA découvrent que la mauvaise qualité des données a toujours été un obstacle.

Par conséquent, pour relever un tel défi, les entreprises doivent investir dans des pratiques et une infrastructure de gestion des données afin de garantir l'accessibilité, l'organisation et la fiabilité des données, créant ainsi une base solide pour les connaissances basées sur l'IA.

3. Formation à l'IA

Pour maximiser le retour sur investissement, les entreprises doivent s'assurer que leurs équipes disposent des compétences nécessaires pour mettre en œuvre et exploiter les technologies de l'IA.

Ce défi particulier serait le plus facile à résoudre par le biais d'initiatives de perfectionnement et de recyclage visant à favoriser la maîtrise de l'IA au sein des équipes existantes ou nouvelles.

Dans notre Rapport sur l'état de la maîtrise des données et de l'IA en 2024, comme le montre le diagramme ci-dessus, les dirigeants affirment une amélioration de la prise de décision dans leur organisation grâce à la formation aux données et à l'IA, 26 % d'entre eux ayant été complètement transformés.

Réflexions finales

L'adoption de l'IA dans les environnements professionnels offre de nombreux avantages, qu'il s'agisse d'économies de coûts, de croissance du chiffre d'affaires, d'accélération de l'innovation ou d'amélioration de l'engagement des clients. Toutefois, pour obtenir un retour sur investissement élevé, il faut adopter une approche réfléchie de la mise en œuvre, notamment en identifiant les bons indicateurs clés de performance, en gérant les coûts initiaux et en garantissant la qualité des données.

Bien que des défis existent, les avantages à long terme de l'IA peuvent être transformateurs, permettant aux entreprises B2B d'innover et d'être plus compétitives.

Si vous cherchez à développer les capacités de vos équipes en matière d'IA, notre DataCamp pour les entreprises offre une approche flexible et évolutive de la formation à l'IA et à l'analyse de données, vous aidant à combler le déficit de compétences en IA au sein de vos équipes. Demandez une démonstration pour commencer dès aujourd'hui.