Comment concevoir un "ROI gagnant" pour l'IA générative.
L'approche proposée met en avant plusieurs éléments clés pour maximiser le retour sur investissement (ROI) dans le domaine de l'IA générative :
- Abandon des POC traditionnels : Les POC sont souvent limités dans le temps et l'envergure. L'IA générative, en revanche, nécessite une approche plus durable et évolutive.
- Adoption d'un portefeuille continu de projets : Cette approche permet de gérer de multiples initiatives en parallèle, de les prioriser et d'allouer les ressources de manière optimale.
- Désignation d'un responsable dédié : Un pilote unique est essentiel pour coordonner les différents projets, assurer une cohérence stratégique et prendre des décisions éclairées.
- Utilisation d'indicateurs clés de performance (KPI) dès le départ : Les KPI permettent de mesurer l'impact des projets, d'ajuster les stratégies en cours de route et de démontrer la valeur ajoutée de l'IA générative.
- Culture d'entreprise adaptée : La capacité à prendre des risques calculés, à être agile et à tirer des leçons des échecs est fondamentale pour réussir dans ce domaine.
Plan d'action pour mettre en œuvre cette approche
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Définir une vision claire et des objectifs précis :
- Quel est le but de l'entreprise avec l'IA générative ?
- Quels sont les cas d'utilisation prioritaires ?
- Quels sont les résultats attendus en termes de ROI ?
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Identifier un responsable et constituer une équipe dédiée :
- Choisir un profil avec des compétences en IA, en gestion de projets et en analyse de données.
- Recruter des experts en IA générative ou former les équipes internes.
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Mettre en place un processus de sélection et de priorisation des projets :
- Évaluer les projets en fonction de leur potentiel de ROI, de leur alignement avec la stratégie globale et de leur faisabilité technique.
- Utiliser une matrice d'évaluation pour comparer les différents projets.
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Définir des KPI pertinents pour chaque projet :
- Choisir des indicateurs qui mesurent l'impact de l'IA générative sur les activités de l'entreprise (réduction des coûts, amélioration de la productivité, augmentation des revenus, etc.).
- Mettre en place un tableau de bord pour suivre l'évolution des KPI.
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Créer une culture d'expérimentation et d'apprentissage :
- Encourager les équipes à prendre des initiatives et à tester de nouvelles idées.
- Célébrer les succès et analyser les échecs pour en tirer des leçons.
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Mettre en place un processus d'itération continu :
- Réévaluer régulièrement les projets et ajuster les stratégies en fonction des résultats obtenus.
- Être prêt à pivoter si nécessaire.
Points à approfondir
- Choix des technologies : Il est important de sélectionner les technologies les plus adaptées aux besoins de l'entreprise, en tenant compte de l'état de l'art et des contraintes budgétaires.
- Gestion des données : La qualité et la quantité des données sont essentielles pour entraîner les modèles d'IA générative. Il est nécessaire de mettre en place une stratégie de collecte, de stockage et de traitement des données.
- Sécurité et éthique : L'utilisation de l'IA générative soulève des questions importantes en matière de sécurité et d'éthique. Il est essentiel de mettre en place des mesures de protection des données et de s'assurer que les modèles ne produisent pas de contenus biaisés ou discriminants.
En suivant ces recommandations, les entreprises pourront maximiser leur retour sur investissement dans l'IA générative et tirer pleinement parti de cette technologie révolutionnaire.
Le retour sur investissement (ROI) est un indicateur financier exprimé en pourcentage. Il permet de comparer des investissements en tenant compte de l'argent investi et de l'argent gagné (ou perdu). Le ROI aide à orienter les choix d'investissement pour sélectionner les plus rentables.
Pour calculer le ROI, on utilise la formule suivante :
\[ \text{ROI} = \frac{\text{Gain ou perte de l'investissement} - \text{Coût de l'investissement}}{\text{Coût de l'investissement}} \]
Par exemple, pour un investissement dont le coût est de 10 000 euros et qui rapporte un gain de 15 000 euros, le ROI est égal à :
\[ \frac{15 000 - 10 000}{10 000} = 0,5 \text{ soit } 50 \% \]
Le ROI permet d'évaluer le rendement d'un investissement passé ou en cours, ou d'estimer le rendement potentiel d'un futur investissement sur une période donnée.
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Exemple de tableau de bord UGAIA.
Définir des KPI pertinents pour chaque projet d'IA générative
La définition de KPI pertinents est une étape cruciale pour mesurer l'impact de vos projets d'IA générative et assurer leur succès. Voici une approche détaillée pour vous aider à choisir les indicateurs les plus adaptés à vos objectifs :
Comprendre les objectifs du projet
Quel est le but principal du projet ? Est-il axé sur la réduction des coûts, l'amélioration de la qualité, l'augmentation de la vitesse de production, ou une combinaison de ces éléments ?
Quels sont les indicateurs de succès clés définis au départ ? Ces indicateurs doivent être spécifiques, mesurables, atteignables, pertinents et limités dans le temps (SMART).
Identifier les KPI pertinents
Les KPI à choisir dépendront fortement de la nature du projet. Voici quelques exemples d'indicateurs pouvant être pertinents pour différents types de projets :
Pour des projets axés sur la réduction des coûts :
Coût par tâche : Comparer le coût de réalisation d'une tâche avant et après l'implémentation de l'IA générative.
Temps passé par tâche : Mesurer le temps nécessaire pour accomplir une tâche avant et après.
Taux d'erreur : Évaluer la réduction des erreurs grâce à l'automatisation des tâches.
Pour des projets axés sur l'amélioration de la productivité :
Nombre de tâches traitées par unité de temps : Mesurer l'augmentation du volume de travail traité.
Temps de réponse : Évaluer la réduction du temps nécessaire pour répondre aux demandes des clients ou des collaborateurs.
Taux d'automatisation : Mesurer le pourcentage de tâches automatisées grâce à l'IA générative.
Pour des projets axés sur l'augmentation des revenus :
Taux de conversion : Mesurer l'impact de l'IA générative sur la conversion des prospects en clients.
Valeur moyenne par client : Évaluer si l'IA générative permet d'augmenter la valeur des transactions.
Taux de rétention des clients : Mesurer l'impact sur la satisfaction client et la fidélisation.
Indicateurs plus spécifiques à l'IA générative :
Qualité des contenus générés : Évaluer la pertinence, la cohérence et la créativité des contenus produits par l'IA.
Temps d'entraînement des modèles : Mesurer l'efficacité des processus d'apprentissage.
Coût de calcul : Évaluer les coûts associés à l'utilisation des infrastructures informatiques.
Mettre en place un tableau de bord
Un tableau de bord vous permettra de visualiser facilement l'évolution de vos KPI et d'identifier rapidement les tendances. Voici quelques éléments à inclure dans votre tableau de bord :
Les KPI clés : Afficher les indicateurs les plus importants pour chaque projet.
Les données historiques : Comparer les résultats actuels aux données précédentes pour identifier les améliorations ou les régressions.
Les objectifs : Indiquer les objectifs à atteindre pour chaque KPI.
Les graphiques et les visualisations :
Utiliser des graphiques clairs et concis pour faciliter la compréhension des données.
Exemple de tableau de bord pour un chatbot IA générative :
Exemple de tableau de bord UGAIA.
Exemple de tableau de bord UGAIA.
Conseils supplémentaires :
Impliquez les équipes : Assurez-vous que les équipes impliquées dans les projets comprennent l'importance des KPI et participent à leur définition.
Soyez agiles : Les KPI peuvent évoluer au cours du projet. Soyez prêt à ajuster vos indicateurs en fonction des résultats obtenus.
Utilisez des outils adaptés : De nombreux outils de business intelligence peuvent vous aider à créer et à suivre vos tableaux de bord.
En suivant ces recommandations, vous serez certainement en mesure de quantifierh efficacement l'impact de vos projets d'IA générative et de prendre les décisions nécessaires pour optimiser votre retour sur investissement.
"Les cas où le ROI se démontre
L'analyse des succès de l'IA générative révèle un schéma clair : plus le cas d'usage est ciblé, plus la valeur est démontrable. Le service client illustre parfaitement cette logique. En intégrant l'IA à sa plateforme, Intercom (une plateforme de communication client) affiche des gains de productivité dépassant les 50%. "Dans le service client, on voit généralement des ROI qui peuvent dépasser les 50% parce qu'on le comprend tout de suite", souligne Michael Mansard.Cette approche ciblée se décline dans différents secteurs. Synthesia, spécialisé dans la génération de vidéos par IA, transforme radicalement les processus de formation chez ses clients comme Teleperformance. "Les cas qui fonctionnent sont ceux qui se focalisent sur des marchés qui peuvent être importants mais étroits. Ils ne cherchent pas à tout faire, ils visent vraiment un cas d'usage sur lequel on peut directement comprendre le ROI", analyse le spécialiste.Le secteur juridique offre un autre exemple avec Harvey AI. En se concentrant exclusivement sur l'assistance aux avocats, la start-up a pu développer une expertise pointue et des métriques précises. "Les verticaux, c'est-à-dire ceux qui sont sur une industrie à part entière, ont une force de transformation complète d'une industrie. Les ROI sont un peu plus longs mais beaucoup plus importants", observe encore Michael Mansard."
Source : ROI de l'IA générative : ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas
exemple de tableau de bord de suivi de projet xls
Tableaux de bord et les (KPIs) : 26 Modèles Excel
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Pierre Erol GIRAUDY
