Depuis quelques années, la plupart des conversations sur l’intelligence artificielle portent sur ce qu’elle est capable de faire.
Les organisations ont encouragé leurs équipes à expérimenter, à tester différents outils et à trouver des façons plus efficaces de travailler. C’était la bonne approche. Toute transformation technologique importante commence par une phase d’exploration avant de s’intégrer naturellement aux activités quotidiennes.
Nous entrons maintenant dans une nouvelle étape.
À mesure que l’IA s’intègre davantage au travail de tous les jours, les organisations regardent au-delà des gains de productivité et se posent une question beaucoup plus concrète : quelle valeur crée-t-elle réellement pour l’entreprise?
Cette évolution s’explique notamment par les nouveaux modèles de tarification de l’IA. De nombreuses plateformes adoptent une tarification basée sur la consommation, où les coûts augmentent en fonction de l’utilisation. L’IA n’est plus simplement une licence logicielle de plus : elle devient une dépense d’exploitation qui exige le même niveau de suivi que tout autre investissement d’affaires.
Pour de nombreuses organisations du marché intermédiaire, cette réalité est nouvelle. La question n’est plus de savoir si l’IA peut aider, mais plutôt comment s’assurer que la valeur créée justifie l’investissement.
Pourquoi les coûts liés à l’IA deviennent-ils plus difficiles à maîtriser?
Traditionnellement, les logiciels étaient relativement simples à budgéter. On évaluait les besoins, on achetait les licences et on intégrait ces coûts au budget annuel.
L’IA change la donne.
Lorsque les équipes utilisent l’IA pour rédiger des documents, résumer des réunions, analyser de l’information ou créer de nouveaux flux de travail, chaque interaction contribue à la consommation globale. Individuellement, ces coûts peuvent sembler minimes. À l’échelle de centaines d’employés et de milliers d’interactions, ils deviennent rapidement significatifs.
Ce n’est pas que la technologie coûte soudainement plus cher. Les organisations en consomment simplement davantage parce que l’IA fait désormais partie du quotidien.
C’est d’ailleurs un signe positif. Cela démontre que les équipes y trouvent de la valeur.
En revanche, cela fait évoluer la conversation. On ne parle plus uniquement d’adoption technologique, mais aussi de gestion d’affaires.
Pourquoi gagner du temps ne suffit pas
L’un des principaux avantages associés à l’IA est le gain de temps.
Prenons l’exemple d’une personne qui consacre habituellement cinq heures à préparer un énoncé des travaux. Grâce à l’IA, elle peut produire une première ébauche solide en moins d’une heure, puis consacrer le reste du temps à la révision, au raffinement et à la validation du document final.
Le gain de productivité est évident.
La véritable question est la suivante : que fait-on du temps ainsi libéré?
Si ces quatre heures permettent de répondre plus rapidement aux clients, de saisir davantage d’occasions, d'améliorer les niveaux de service ou de réaliser un travail à plus forte valeur ajoutée, alors l’IA génère une véritable valeur d’affaires.
En revanche, si rien ne change, sinon que le document est terminé plus rapidement, les bénéfices deviennent beaucoup plus difficiles à mesurer.
Cette nuance est essentielle. La productivité, à elle seule, n’est pas nécessairement le résultat recherché par les organisations. La véritable valeur réside dans la façon dont elles choisissent d’utiliser la capacité supplémentaire créée par l’IA.
Certains des plus grands avantages de l’IA sont difficiles à mesurer
Tous les bénéfices ne se reflètent pas dans un état financier.
Si l’IA élimine certaines tâches administratives répétitives, les équipes peuvent consacrer davantage de temps à résoudre les enjeux des clients, collaborer avec leurs collègues ou se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Elles ressentent moins de frustration, respectent plus facilement leurs échéances et s’investissent davantage dans leur travail.
Ces résultats sont importants.
Ils contribuent à la fidélisation des talents, à l’expérience client et à la résilience organisationnelle, même s’ils ne s’inscrivent pas facilement dans un tableau de bord financier.
C’est l’un des défis auxquels plusieurs équipes de direction sont désormais confrontées. Le coût financier de l’IA est relativement simple à mesurer. Les bénéfices d’affaires, eux, nécessitent une évaluation beaucoup plus équilibrée.
Pourquoi le marché intermédiaire doit adopter une approche différente
Les grandes entreprises disposent généralement de processus de gouvernance bien établis pour évaluer les nouvelles technologies. Les équipes d’architecture, les spécialistes de la sécurité, les finances, les achats et les unités d’affaires participent tous aux décisions avant un déploiement à grande échelle.
Les organisations du marché intermédiaire fonctionnent autrement.
Elles disposent d’équipes plus petites, de moins de ressources spécialisées et doivent souvent avancer plus rapidement. L’adoption de l’IA commence fréquemment parce que les employés découvrent eux-mêmes des façons d’améliorer leur travail, plutôt qu’à la suite d’un programme officiel.
Il n’y a rien de problématique à cette approche. Dans bien des cas, c’est même ainsi que l’innovation prend forme.
Le véritable défi consiste à faire évoluer la gouvernance au même rythme que l’adoption. Les organisations n’ont pas besoin de la complexité d’une multinationale, mais elles doivent disposer d’un cadre suffisant pour comprendre où l’IA crée de la valeur, comment elle est utilisée et comment les coûts évolueront avec le temps.
La gouvernance permet également de répondre à une autre préoccupation grandissante. En expérimentant avec l’IA, certaines personnes peuvent involontairement exposer des renseignements sensibles, accéder à des données auxquelles elles ne devraient pas avoir accès ou utiliser des services d’IA publics de manière à créer des risques inutiles. Bien gérer l’IA, c’est protéger les données, maintenir des contrôles d’accès appropriés et donner aux équipes la confiance nécessaire pour utiliser l’IA de façon sécuritaire et responsable.
La prochaine étape de l’IA consiste à prendre de meilleures décisions
Chez Compugen, nous utilisons l’IA à l’interne tout en accompagnant nos clients dans les mêmes réflexions. Comme toutes les organisations, nous avons expérimenté différents outils, testé de nouvelles approches et appris à reconnaître les situations où l’IA génère une valeur mesurable, ainsi que celles où l’automatisation traditionnelle ou les processus existants demeurent les meilleurs choix.
Ce que nous observons est une évolution tout à fait naturelle.
La première étape de l’adoption de l’IA consistait à comprendre ce que la technologie pouvait accomplir. La prochaine consiste à déterminer où elle crée une valeur d’affaires durable, où une gouvernance est nécessaire et comment continuer à innover sans perdre de vue les coûts, les risques et les résultats recherchés.
Pour les organisations du marché intermédiaire, cela ne nécessite pas un vaste programme de transformation. Il s’agit plutôt de prendre des décisions réfléchies, d’établir des priorités claires et d’évaluer l’IA comme tout autre investissement d’affaires.
Les organisations qui adoptent cette approche seront beaucoup mieux placées pour faire évoluer leurs initiatives à mesure que la technologie continuera de progresser.
Poursuivons la conversation
Chaque organisation se trouve à une étape différente de son parcours en IA. Que vous exploriez l’IA pour la première fois ou souhaitiez renforcer la gouvernance de vos investissements actuels, Compugen peut vous aider à adopter une approche pragmatique qui s’aligne sur vos objectifs d’affaires, vos équipes et votre budget.
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