Return on AI : pourquoi 95 % des entreprises n’obtiennent aucun résultat
Environ 95 % des projets d’IA en entreprise ne génèrent pas de ROI mesurable. Pourtant, le problème vient rarement de la technologie elle-même.
Dans la plupart des cas, le vrai problème se situe à deux niveaux :
- la qualité et le degré de préparation des données qui alimentent les systèmes d’IA
- l’absence de stratégie claire et mesurable avant la mise en œuvre
Dans cet article, nous expliquons pourquoi les initiatives d’IA échouent, ce qui distingue les 5 % les plus performants et comment les entreprises peuvent adopter l’IA avec une approche davantage axée sur le ROI.
Nous partageons aussi les enseignements clés du webinaire animé par Beate Thomsen et Deepak Hooda, qui y ont passé en revue des exemples concrets, les pièges les plus courants et des étapes pratiques pour améliorer les résultats de l’IA.
Table des matières
- Pourquoi la plupart des projets d’IA échouent-ils ?
- Que font différemment les 5 % qui réussissent ?
- Quel est l’impact des mauvaises données sur le ROI de l’IA ?
- Qu’est-ce que l’AI ROI Playbook ?
- Regarder l’enregistrement du webinaire et télécharger les ressources
Pourquoi la plupart des projets d’IA échouent-ils ?
Quatre schémas expliquent la majorité des initiatives d’IA qui échouent :
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Pas de cas d’usage clair. Les outils ont été achetés avant que le problème ne soit défini. Seuls 15 % des salariés américains déclarent que leur entreprise a communiqué une stratégie d’IA claire (source : Gallup).
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Les mauvais cas d’usage. La majeure partie des budgets consacrés à l’IA va aux ventes et au marketing, où le ROI est plus faible. L’automatisation du back-office, la gestion des erreurs, le rapprochement et la saisie de données génèrent des retours plus rapides et plus mesurables.
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Des données de mauvaise qualité. Les performances des modèles d’IA chutent nettement dès que 20 % des données sont polluées (source : IBM). Des systèmes CRM et ERP déconnectés ne ralentissent pas l’IA ; ils lui permettent simplement de démultiplier vos erreurs plus vite.
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Développer en interne plutôt qu’acheter. Les partenariats externes atteignent 66 % de déploiements réussis, contre 33 % pour les développements internes (source : MIT).
Que font différemment les 5 % qui réussissent ?
Les entreprises qui réussissent adoptent une approche très différente :
- Elles partent d’un seul problème, bien défini.
- Elles donnent la priorité aux processus de back-office, où le ROI est plus facile à mesurer.
- Elles garantissent la qualité des données avant de déployer l’IA.
- Elles définissent les indicateurs de réussite dès le départ.
- Et elles travaillent avec des spécialistes au lieu de vouloir tout développer en interne.
« Choisissez les données, choisissez un problème et mesurez tout de suite »
Beate Thomsen
Regardez l’enregistrement pour découvrir d’autres enseignements et conseils des intervenants.
Quel est l’impact des mauvaises données sur le ROI de l’IA ?
L’IA lit les données de votre CRM, de votre ERP et d’autres systèmes. Si ces systèmes ne sont pas synchronisés, les résultats de l’IA ne sont pas fiables, quel que soit le degré de sophistication du modèle.
Trois exemples courants :
- des prévisions d’IA entraînées sur des données ERP obsolètes produisent des prédictions systématiquement erronées
- des devis générés par l’IA avec des prix incohérents font perdre de l’argent sur chaque affaire
- une analyse client par IA fondée sur des doublons fausse votre pipeline
La solution n’est pas davantage d’IA, mais une meilleure infrastructure de données : synchronisation en temps réel, mapping des champs cohérent et gestion des erreurs robuste.
Qu’est-ce que l’AI ROI Playbook ?
L’AI ROI Playbook a été conçu pour aider les directeurs financiers et les dirigeants d’entreprise à comprendre comment bâtir, grâce à une meilleure intégration des données, les bonnes fondations pour réussir avec l’IA.
Alors que l’IA continue de stimuler la demande sur le marché de l’intégration de données, de nombreuses entreprises investissent massivement dans de nouvelles technologies, et pourtant 95 % des projets d’IA en entreprise ne parviennent toujours pas à démontrer un retour sur investissement mesurable.
L’une des raisons les plus fréquentes tient à des données déconnectées et peu fiables, dispersées entre des systèmes CRM et ERP cloisonnés.
Le playbook propose un cadre pratique et structuré pour intégrer ces systèmes de manière à soutenir des résultats commerciaux mesurables, plutôt que de simplement améliorer la connectivité technique.
Un cadre pratique pour améliorer les résultats de l’IA :
1. Auditer les dépenses d’IA
Quels outils utilisez-vous, à quoi sont-ils censés servir et pouvez-vous mesurer leur impact ?
2. Consolider les fondations de données
Assurez-vous que vos systèmes CRM et ERP sont correctement alignés et prêts pour l’IA. Utilisez la liste de contrôle des données prêtes pour l’IA pour repérer les principales lacunes.
3. Commencer par un seul problème
Concentrez-vous sur un cas d’usage précis, idéalement dans l’automatisation du back-office. Définissez les indicateurs de réussite avant la mise en œuvre et faites appel à des experts si nécessaire.
Découvrez le vrai ROI de l’IA
Téléchargez l’AI ROI Playbook et apprenez à transformer vos applications métier, comme votre CRM, votre ERP et vos intégrations d’IA, en une croissance réelle et mesurable.
Regardez le webinaire et téléchargez TOUTES les ressources
Au cours de cette session de 30 minutes, Beate Thomsen et Deepak Hooda partagent des conseils pratiques sur :
- les véritables causes de l’écart de ROI de l’IA
- des scénarios d’intégration concrets
- ce que l’IA peut et ne peut pas faire dans des environnements pilotés par les données
Voici toutes les ressources du webinaire IA & ROI :
- Regarder l’enregistrement
- Liste de contrôle des données prêtes pour l’IA
- Calculateur de ROI de l’IA
- Support de présentation
En partageant votre avis sur le webinaire et les ressources dans ce questionnaire, vous nous aideriez beaucoup à nous améliorer et à proposer à l’avenir des sessions encore plus utiles.
Questions fréquentes
Qu’entend-on par « mauvaises données » entre les systèmes CRM et ERP ?
Les mauvaises données comprennent les fiches clients non concordantes, les adresses de facturation ou de livraison obsolètes, les doublons, les prix produits incohérents et une gouvernance des données insuffisante qui laisse les erreurs se propager sans contrôle.
Quel ROI pouvons-nous attendre de RAPIDI ?
Les résultats varient, mais les entreprises constatent généralement un ROI grâce à la réduction du travail manuel, à des rapports plus rapides, à une meilleure prise de décision et à une moindre dépendance envers des consultants externes.
Comment l’IA amplifie-t-elle les problèmes de données ?
L’IA part du principe que vos données sont propres et connectées. Si les systèmes CRM et ERP ne sont pas synchronisés, l’IA construit ses modèles sur des informations incomplètes : elle accélère la prise de décision, mais propage aussi les erreurs plus vite que ne le feraient des processus manuels.
Quels sont les coûts réels des mauvaises données pour l’entreprise dans un contexte d’IA ?
Des données déconnectées peuvent entraîner des coûts de stock excessifs, des frais de livraison plus élevés, des réclamations clients, des prévisions de chiffre d’affaires inexactes et, au bout du compte, une perte de confiance de la direction.
L’IA peut-elle résoudre seule les problèmes d’intégration de données ?
Non. L’IA peut aider à détecter les erreurs, à suggérer des mappings de champs et à repérer les anomalies. En revanche, elle ne peut pas remplacer l’expertise humaine en matière de logique métier, de transformations complexes ou de configurations système propres à chaque entreprise.
Qu’est-ce que l’intégration CRM et ERP ?
L’intégration CRM et ERP relie les systèmes en contact avec les clients aux systèmes opérationnels et financiers, ce qui permet aux données de circuler automatiquement entre les services et améliore la visibilité sur l’activité.
Qu’est-ce que l’AI ROI Playbook ?
L’AI ROI Playbook est un cadre pratique créé par Rapidi et Deepak Hooda pour aider les dirigeants à améliorer les résultats de l’IA en construisant des fondations de données solides et en intégrant efficacement leurs systèmes CRM et ERP.
Pourquoi la plupart des projets d’IA ne génèrent-ils pas de ROI ?
La plupart des projets d’IA échouent en raison de cas d’usage flous, d’une mauvaise qualité des données, de systèmes déconnectés et de l’absence de critères de réussite mesurables avant la mise en œuvre.