Une part importante des entreprises continue de peiner à démontrer un retour sur investissement (ROI) clair de leurs initiatives en IA, mais certaines organisations — d'un administrateur d'avantages sociaux à une petite agence de publicité et une grande université — ont trouvé des domaines où la technologie apporte des gains de productivité, voire une croissance du chiffre d'affaires. Leurs expériences illustrent comment l'IA transforme l'équation du ROI et ce qu'il faut pour en mesurer la valeur.

Une victoire précoce dans le recrutement

Comme beaucoup d'entreprises, Alight Solutions, un administrateur d'avantages sociaux, cherchait des moyens par lesquels l'IA pourrait améliorer ses opérations et sa rentabilité. Sans que la technologie soit nouvelle pour l'entreprise, Alight a commencé àvaluer un autre type d'outil d'IA en 2025. En septembre de cette année-là, Alight est devenu utilisateur bêta d'un agent de recrutement de détection de fraude de Phenom, un fournisseur de technologies RH, afin de voir si l'agent pouvait aider à identifier les candidats frauduleux dès les premières étapes du recrutement.

Les résultats ne se sont pas fait attendre. Pendant les tests, l'agent a identifié un candidat qui avait postulé deux fois au même poste, en utilisant à chaque fois un nom et une adresse e-mail différents.

« Rien qu'en attrapant cette personne que nous n'avons finalement pas embauchée, cela nous a suffi pour dire : “Cela va fonctionner pour nous” », a déclaré Julie Eagy, responsable des opérations d'acquisition de talents chez Alight.

Bien que l'agent ait montré où il pouvait aider l'entreprise à économiser de l'argent — notamment en évitant de payer une vérification d'antécédents inutile — Eagy a indiqué que le principal bénéfice était le gain de temps.

Alight illustre à quel point la mesure du retour sur les investissements en IA peut s'avérer complexe. Pour de nombreuses entreprises, le retour sur l'investissement dans des outils d'IA peut ne pas être un gain monétaire, mais plutôt des gains de productivité, ou la capacité d'un agent d'IA à combler une pièce manquante au sein de leur organisation.

Ce manque de clarté a conduit certaines entreprises à abandonner certaines initiatives. Un franchisé de Pizza Hut, par exemple, a poursuivi la franchise en mai, affirmant qu'une plateforme de gestion des livraisons par IA était contre-intuitive et lui avait coûté des millions de dollars plutôt que de générer des économies.

Malgré les résultats mitigés de l'IA, les entreprises ont continué à faire avancer la technologie, s'appuyant souvent sur la productivité comme indicateur. Pendant ce temps, certaines petites entreprises, dont des PME, ont pu suivre les gains monétaires et les retours de leurs projets d'IA.

Une situation compliquée

La réalité pour les entreprises, c'est que le ROI de l'IA peut être subtil, voire opaque, selon Arun Chandrasekaran, analyste chez Gartner.

« C'est une discussion très complexe », a déclaré Chandrasekaran. « De manière générale, je dirais que beaucoup de clients peinent encore à articuler une valeur commerciale claire issue de l'IA. »

Des domaines tels que l'ingénierie logicielle, le service client et les opérations back-office en finance ou en RH ont pu automatiser des tâches essentielles, générant des gains de productivité, mais les entreprises peinent à les relier à une valeur commerciale tangible, comme la croissance du chiffre d'affaires ou la réduction des coûts, a précisé Chandrasekaran.

« L'alignement entre le gain de productivité et ces indicateurs axés sur la valeur que les entreprises recherchent — c'est encore un travail en cours, je dirais, dans beaucoup d'organisations », a-t-il ajouté.

La difficulté peut être accrue selon la taille de l'organisation. Pour certaines PME, établir ce lien s'est révélé être le meilleur moyen de prendre l'avantage sur la concurrence — et de la conserver.

La valeur commerciale d'OBI Creative

L'une de ces entreprises est OBI Creative, une agence de publicité fondée il y a ans et basée à Omaha, dans le Nebraska, dont les clients incluent TiVo et HD Radio. OBI Creative a passé les dernières années à expérimenter des outils d'IA dans sa quête de croissance.

« L'IA agentique est devenue une véritable opportunité d'efficacité pour nous permettre de déployer certaines de nos offres d'un secteur à un autre », a déclaré Mary Ann O'Brien, PDG et fondatrice d'OBI Creative.

L'entreprise, qui compte moins de 50 employés, a construit plusieurs outils d'IA agentique pour atteindre ses objectifs. L'un surveille la santé des sites web que son équipe numérique construit et garantit leur mise à jour. L'agence a également utilisé des modèles, dont Gemma et Qwen, pour coder des instructions dans l'outil afin de générer des rapports sur la santé des sites, et a aussi utilisé des modèles OpenAI GPT et Anthropic Claude pour coder les instructions de ses outils.

Un autre outil permet à l'équipe créative de vérifier si la campagne en cours correspond à ce que veut le client.

« Nous l'avons construit comme un prototype pour faciliter l'alignement entre notre équipe de stratégie de marque et l'équipe créative, puis il est devenu quelque chose que nos clients voulaient utiliser, alors nous avons commencé à le leur vendre/le leur concéder sous licence », a déclaré O'Brien.

Elle a ajouté que la valeur obtenue s'était traduite par de meilleures marges brutes pour son agence.

« Nous n'avons plus à retourner cinq fois vers le client pour des modifications », a-t-elle déclaré.

De plus, grâce à l'utilisation d'outils d'IA agentique, l'agence « connaîtra une croissance d'au moins 20 % d'une année sur l'autre », a-t-elle ajouté.

La croissance s'accompagne de dépenses supplémentaires. « Nous avons clairement constaté une augmentation de nos frais généraux, mais elle a été rapidement compensée par certains gains d'efficacité », a déclaré O'Brien. Elle a précisé que l'agence avait d'abord expérimenté des modèles d'IA à coûts fixes proposés par abonnement, permettant à ses employés de travailler dans un budget défini.

Au-delà de l'investissement dans la technologie, O'Brien a clairement indiqué aux employés que l'utilisation d'outils d'IA agentique et générative ne menacerait pas leur emploi. Elle a même mis un employé au défi de devenir un ambassadeur de l'efficacité et de fournir les résultats dans le cadre de ses performances.

« Il y a encore des gens dans mon agence qui ont très peur de ces outils, donc il s'agit vraiment de mettre les gens à l'aise et de leur faire confiance : ce qu'ils ont entre les oreilles reste ce qui a le plus de valeur pour nos clients », a déclaré O'Brien. « Mais les outils sont là, alors pourquoi ne pas les utiliser ? »

L'approche de Cornell

Bien que l'Université Cornell ne soit pas une PME, elle a adopté une approche multidimensionnelle pour trouver un ROI dans ses investissements en IA.

« Nousérons cette technologie comme un outil », a déclaré Ayham Boucher, responsable de l'innovation IA chez Cornell Information Technologies.

Très tôt, Cornell a permis aux enseignants d'accéder à tout modèle de pointe dans un environnement sécurisé et privé, sans pour autant imposer leur utilisation. L'université utilise Microsoft Azure, où les utilisateurs peuvent créer, gérer et déployer leurs agents, ainsi que des outils destinés aux utilisateurs, dont Microsoft Copilot et Claude Desktop.

L'objectif principal de l'IA agentique pour Cornell, a précisé Boucher, est sa capacité à étendre les capacités humaines.

« Nous ne sommes pas des créatures surhumaines », a-t-il déclaré, en référence aux capacités humaines. « Notre mémoire est limitée. ... Nous utilisons la technologie depuis longtemps pour étendre ce que nous faisons en tant qu'humains, et l'IA n'est qu'un outil de plus, puissant, pour étendre nos capacités. »

Il a ajouté que Cornell ne se concentre pas non plus sur la mesure de la valeur via le tokenmaxxing, une tendance récente selon laquelle les organisations mesurent en partie la performance des employés par le nombre de tokens de modèles d'IA qu'ils consomment.

« Nos résultats sont alignés sur la mission de l'institution », a-t-il déclaré. Autrement dit, l'université mesure la valeur par le nombre d'étudiants servis et le nombre de découvertes scientifiques réalisées. Son département mesure la valeur en soutenant ces efforts plutôt qu'en comptant le nombre de tokens consommés.

Certaines entreprises ont commencé à expérimenter l'IA sans trouver de réel élan, ou peinent à faire passer un projet pilote d'IA en production. Selon un rapport de Gartner de 2026, environ la moitié des projets d'IA générative ont été abandonnés après la preuve de concept, pour des raisons telles que la mauvaise qualité des données, l'escalade des coûts ou une valeur commerciale floue.

« Comme nous avons déployé et commencé à construire avec l'IA très tôt, nous ne sommes pas tombés dans le piège de la FOMO [peur de passer à côté] », a déclaré Boucher. « Nous n'avions pas à le faire. Nous sommes en avance, ce qui nous permet de conserver une approche équilibrée. Nous n'essayons pas de rattraper notre retard. »

Une mesure de la valeur

Pour ceux qui essaient, expérimentent et ne trouvent toujours pas de valeur, ils pourraient envisager un autre indicateur que le chiffre d'affaires ou la productivité, selon Chandrasekaran de Gartner.

« Nous devons relier davantage d'indicateurs opérationnels à des indicateurs plus orientés valeur », a-t-il déclaré. Par exemple, en ingénierie logicielle, l'indicateur ne devrait pas être le nombre de lignes de code, mais la vélocité — comme les nouvelles fonctionnalités ou capacités livrées à une application.

La réduction des coûts ou la croissance du chiffre d'affaires peut limiter la compréhension qu'a une entreprise de la manière dont l'IA délivre de la valeur, a-t-il poursuivi.

À travers ces exemples, la mesure pertinente dépend de la mission de l'organisation et du cas d'usage : Alight met l'accent sur le temps gagné, OBI Creative sur l'efficacité, les marges et la croissance, et Cornell sur les étudiants servis et les découvertes scientifiques. Cela fait de la définition du résultat escompté avant le déploiement un élément important de l'évaluation de la valeur délivrée un projet d'IA.

Pour les entreprises qui n'ont pas réussi à atteindre un ROI, la clé pourrait être d'établir d'abord quel retour est attendu d'une application choisie où l'IA générative ou agentique pourrait être utile, selon Chandrasekaran.

« Nous ne voulons pas mettre en œuvre des cas d'usage puis commencer à réfléchir à la manière dont nous allons mesurer la valeur », a-t-il déclaré. « Si nous ne voyons pas une trajectoire de valeur très claire, nous ne poursuivons même pas ces cas d'usage. »

Toutefois, les entreprises doivent garder à l'esprit que l'application expérimentée déterminera le temps nécessaire pour piloter un projet d'IA.

« La période de ROI dépend vraiment du type de cas d'usage poursuivi », a déclaré Chandrasekaran. « Je dirais généralement que pour 80 % des cas d'usage en entreprise, vous souhaitez atteindre un ROI en un an. »

Le fait que la valeur commerciale reste un défi pour l'usage de l'IA en entreprise suggère également que les fournisseurs ont encore du travail à faire, a-t-il ajouté.

« Les fournisseurs doivent faire un meilleur travail en ne vendant pas seulement de la technologie, mais des résultats et de la valeur aux entreprises », a-t-il poursuivi. « Les entreprises doivent se préparer et mieux faire en plaçant la valeur comme indicateur central lorsqu'elles choisissent leurs cas d'usage, et être très implacables dans la concentration sur la réalisation de valeur pour leurs projets d'IA. »