Le Paradoxe des Résultats Financiers de L’IA: Un Défi Pour Les DSI
Aujourd'hui, un large consensus se dégage: l'intelligence artificielle générative va profondément transformer le monde des affaires. Les entreprises et les individus qui tardent à monter dans le train risquent de se retrouver rapidement sur le quai de l'Histoire. En parallèle, à mesure que les sociétés explorent plus en profondeur cette technologie, elles exigent des preuves tangibles, de véritables indicateurs business, démontrant comment l'IA améliore concrètement les performances et les revenus.
Elles ne peuvent et ne doivent pas se fier uniquement aux promesses des fournisseurs. Pourtant, il n'est pas aisé d'établir une corrélation directe entre, par exemple, Microsoft Copilot et la performance globale de l'entreprise. Les DSI doivent-ils alors faire un acte de foi ? Dans sa dernière newsletter Clouded Judgement, l'investisseur Jamin Ball suggère que la plupart des entreprises n'ont peut-être pas le choix. Selon lui, elles pourraient ne pas constater de résultats avant un certain temps, les obligeant à prendre une décision d'achat très délicate.
Investir dans l'IA: Une Nécessité Stratégique ?
Voici l'analyse de Ball :
"Actuellement, le monde évolue - l'IA représente un changement de plateforme massif. Et en n'adoptant pas / n'investissant pas dedans, vous risquez de perdre des parts de marché et de devenir lentement obsolète. Comme vos concurrents investissent dans des initiatives IA, vous devez aussi investir dans des initiatives IA. Au final, ces investissements peuvent ne pas se traduire immédiatement par de meilleurs résultats business (c.-à-d. plus de revenus), mais ils conduisent certainement à de meilleures expériences utilisateur. Et peuvent très bien mener à de meilleures "autres" métriques comme la rétention ou l'attrition. Si vos concurrents construisent de meilleures expériences utilisateur et pas vous, vous pourriez vous retrouver en difficulté à court/moyen terme."
- Jamin Ball, Investisseur
Néanmoins, les DSI veulent plus de certitudes avant de se lancer à l'aveugle dans une nouvelle technologie coûteuse, aussi révolutionnaire soit-elle. Eux et les directeurs financiers doivent composer avec la réalité du moment lorsqu'il s'agit de justifier les dépenses. S'ils déboursent d'importantes sommes, quand peuvent-ils raisonnablement espérer un retour sur investissement ?
L'IA, Nouveau Moteur de la Révolution Industrielle ?
Ceux qui comparent l'IA à l'électricité peuvent penser que nous vivons le moment charnière de l'IA, à l'image de la fin du 18ème siècle lorsque les usines ont commencé à délaisser la vapeur pour l'électricité. Ignorer cette transition et persister avec la vapeur était possible, mais tôt ou tard, on se faisait écraser.
Peut-être qu'une startup astucieuse apportera une réponse. Ou plus probablement, les grandes entreprises se tourneront vers les suspects habituels - Deloitte, McKinsey, Accenture - en leur versant des honoraires conséquents pour les aider à y voir clair. Ironiquement, cela ne fera qu'accroître les coûts et le délai de rentabilité.
"Tu ne peux pas revenir en arrière et tu ne peux pas rester immobile. Si le tonnerre ne t'attrape pas, alors ce sera la foudre."
- Jerry Garcia, The Grateful Dead, "The Wheel"
Les DSI qui tentent de déterminer la marche à suivre doivent décider s'ils conduisent résolument leurs entreprises vers l'avenir, ou s'ils jettent de l'argent par les fenêtres. Un dilemme cornélien qui illustre toute la complexité de ce paradoxe des résultats financiers de l'IA.
En Résumé
L'IA générative semble promise à un avenir radieux dans les entreprises, avec la promesse de transformer en profondeur leur fonctionnement et leurs performances. Mais pour convaincre les décideurs, et notamment les DSI, il faudra plus que des paroles. Des preuves tangibles de l'impact positif sur les revenus seront nécessaires.
Un paradoxe se dessine donc : investir tôt dans l'IA pour ne pas se laisser distancer, au risque de ne pas voir de retour rapide, ou attendre des certitudes qui pourraient arriver trop tard. Les entreprises devront trancher ce nœud gordien pour réussir leur transformation IA. Une chose est sûre : le statu quo n'est plus une option dans ce monde en pleine mutation technologique.
