Le pilotage de la valeur des initiatives IA : un impératif de gouvernance

Alors que les investissements en Data & IA atteignent des niveaux historiques, de nombreuses organisations ont encore du mal à démontrer la valeur réelle de leurs initiatives. Ce décalage n’est pas technologique, il est organisationnel.

Le constat : des milliards investis, un impact invisible

Depuis plus d’une décennie, les organisations ont massivement investi dans la Data, puis dans l'intelligence artificielle. Big Data, Data Lake, plateforme Data, Move to Cloud, modèles prédictifs, copilotes, agents… les budgets ont drastiquement augmenté, les équipes se sont étoffées et les cas d'usage se sont multipliés.

Et pourtant, face à la simple question : combien de vos initiatives Data & IA ont fait l'objet d'une mesure d'impact réelle, six mois après leur mise en production ? La réponse des responsables, dans l'immense majorité des cas, est un silence inconfortable.

Les organisations savent lancer des projets. Elles savent rarement en mesurer les effets dans la durée. 

Ce constat n'est pas un aveu d'échec, c'est une réalité structurelle. La phase de build concentre l'attention, les ressources et les rituels de reporting. La phase de run, elle, est orpheline. Une fois le cas d'usage déployé, les équipes passent à autre chose. Les dashboards opérationnels mesurent la disponibilité technique du modèle et rarement son impact business.  Alors, l'organisation se retrouve dans une situation paradoxale, incapable de répondre à une question pourtant fondamentale : est-ce que cela continue de générer de la valeur ? 

Les conséquences sont multiples et systémiques : 

• Sur le PnL : les gains de productivité annoncés en phase de cadrage ne sont peu ou pas consolidés. Les économies restent théoriques. Les revenus additionnels ne sont jamais rattachés à la bonne initiative.

  
  

• Sur les KPIs groupe : les engagements RSE, les objectifs de diversité, les ambitions de décarbonation... sont autant de dimensions que les initiatives Data & IA sont censées adresser, mais dont l'impact reste non tracé.

  
  

• Sur la gouvernance : sans mesure, pas d'arbitrage éclairé. Les budgets se renouvellent par inertie plutôt que par performance. Les cas d'usage à faible valeur survivent. Les initiatives à fort potentiel sont sous-financées.

  
  

• Sur la crédibilité de la fonction Data : à force de promettre sans démontrer, les Chief Data & AI Officers (CDAIO) et leurs équipes perdent leur capital politique, et avec lui, leur capacité à obtenir les investissements nécessaires aux années suivantes.

Le problème n'est pas l'absence de valeur des initiatives proposées. La valeur est souvent bien réelle. Le problème est l'absence de système pour la capturer, la mesurer et la rendre visible. 

Pourquoi le pilotage de la valeur est un sujet COMEX

Le pilotage de la valeur des initiatives Data & IA ne peut pas être délégué aux équipes techniques. Ce n'est pas un sujet de Data Engineering ou de MLOps. C'est un sujet de gouvernance d'entreprise ; et il appartient au COMEX.

Pourquoi ?

Parce que la mesure de la valeur est politique autant que méthodologique. Évaluer le ROI d'un cas d'usage, c'est interroger des périmètres de responsabilité, attribuer des gains entre directions, comparer des initiatives qui n'ont pas les mêmes sponsors. Sans un portage au niveau du Comité Exécutif, aucune équipe n'a la légitimité pour effectuer ce travail. La résistance sera organisationnelle avant d'être technique.

Parce que chaque acteur a intérêt à présenter les résultats sous leur meilleur jour. Une direction métier qui a financé un projet a intérêt à en surestimer les bénéfices. Une équipe tech qui a construit un modèle a intérêt à minimiser ses limites. Seul un sponsor de haut niveau peut imposer une culture de la mesure objective, y compris quand les résultats sont décevants.

Parce que la valeur dépasse souvent la direction qui porte le projet. Les impacts d'une initiative Data traversent les silos : un modèle de prédiction du churn touche le commerce, la finance, le marketing et les opérations. L'arbitrage sur ce qui constitue de la valeur, et pour qui, ne peut se faire qu'à un niveau transversal.

Parce que les engagements extra-financiers entrent dans l'équation. Les initiatives Data & IA sont de plus en plus sollicitées pour contribuer aux objectifs RSE, aux trajectoires de décarbonation ou aux engagements de diversité. Ces dimensions doivent être intégrées dans le calcul de la valeur, et cela suppose une vision groupe que seul le COMEX peut incarner.

Le signal fort que le COMEX doit envoyer est simple : toute initiative Data & IA qui n'est pas en mesure de démontrer sa valeur dans les 3 mois suivant son déploiement sera réexaminée. Ce signal change les comportements. Il crée une culture de l'"accountability " là où règne souvent la culture du volume.

Mettre en place une organisation dédiée au pilotage de la valeur

Le sponsorship COMEX est nécessaire, mais pas suffisant. Pour que le pilotage de la valeur devienne une pratique industrialisée, et non un exercice ponctuel de communication, il faut une structure dédiée.

Cette structure, que l'on peut appeler Value Management Office (VMO) ou cellule de pilotage de la valeur, a trois missions fondamentales.

1. Évaluer avant de construire 

Chaque use case Data & IA doit faire l'objet d'une évaluation de valeur avant d'entrer en phase de build. Cela signifie définir :

• Quelle est la valeur attendue ? (productivité, revenus, coûts, qualité, risques) 

• Selon quels indicateurs sera-t-elle mesurée ? 

• Quelle est la méthode de calcul retenue ? 

• Quel est le scénario contrefactuel ? (que se passe-t-il si on ne fait rien ?) 

  
  

Cette étape discipline les équipes à penser la valeur dès la conception, et évite de financer des projets dont la valeur n'a jamais été sérieusement questionnée.

2. Monitorer durant la vie du projet et en run 

La valeur ne se mesure pas une fois. Elle évolue avec les usages, les contextes, les maturités. La cellule de pilotage assure un suivi structuré :

• En cours de build : les hypothèses de valeur sont-elles toujours valides ? Le périmètre n'a-t-il pas dérivé ?

• Au déploiement : les premiers signaux confirment-ils ou infirment-ils les projections ?

• En run : 6 mois, 12 mois, 18 mois après, la valeur est-elle au rendez-vous ? Faut-il ajuster, pivoter, ou décommissionner ?

Ce monitoring longitudinal est la partie la plus difficile à industrialiser, et la plus précieuse. C'est lui qui permet de distinguer les cas d'usage qui tiennent leurs promesses de ceux qui consomment des ressources sans retour démontrable.

3. Garantir les standards et diffuser les bonnes pratiques 

La cellule de pilotage est aussi un garant méthodologique. Elle définit et maintient : 

• Le référentiel de qualification de la valeur (quels types de valeur reconnaît-on ? comment les quantifie-t-on ?)

• Les templates d'évaluation utilisés par toutes les équipes

• Les critères d'arbitrage entre initiatives concurrentes

• Les modalités de reporting vers le COMEX

  
  

Elle joue un rôle de facilitateur autant que de contrôle : elle accompagne les équipes projets dans la structuration de leur business case, sans se substituer à elles.

Un operating model qui s'adapte à chaque organisation

Il n'existe pas de modèle universel. L'organisation du pilotage de la valeur doit être calibrée en fonction de deux variables principales : la taille de l'organisation et sa maturité Data & IA.

Les grandes organisations à forte maturité :

Une entreprise avec plusieurs centaines de cas d'usage en production et une fonction Data bien établie peut se permettre, et se doit, de structurer un VMO dédié, rattaché directement au CDO ou à la Direction Financière du Groupe. Cette cellule dispose de ressources propres (3 à 8 ETP selon les périmètres), d'un mandat explicite du COMEX, et d'outils de suivi intégrés dans la gouvernance Data existante.

Dans ce contexte, la clarté des responsabilités est critique : qui produit les données de valeur ? Qui les valide ? Qui arbitre en cas de désaccord entre directions ? Ces questions doivent être tranchées dans un operating model formalisé.

Les organisations de taille intermédiaire :

Pour une ETI ou une organisation en phase de structuration de sa fonction Data, un VMO à part entière n'est pas forcément réaliste. L'enjeu est plutôt d'intégrer la logique de pilotage de la valeur dans les instances existantes, comité Data, comité d'investissement, revue de portefeuille projets, en s'appuyant sur un référent valeur au sein de l'équipe Data.

L'objectif n'est pas la perfection méthodologique, mais l'ancrage d'un réflexe : toute initiative doit savoir ce qu'elle est censée rapporter, et être en mesure de le démontrer.

Les organisations en phase d’industrialisation :

Pour les structures qui démarrent leur transformation Data, la priorité n'est pas encore le pilotage fin du ROI. Elle est d'instruire les bons réflexes dès le départ : documenter les hypothèses de valeur lors du cadrage, désigner un responsable de la mesure, et prévoir dès le build les instruments de collecte des données nécessaires à l'évaluation post-déploiement.

La valeur de ces premières démarches est moins dans leur précision que dans leur effet culturel : elles signalent que la valeur est une responsabilité partagée, pas un bonus de communication.

Ce que cela change, concrètement :

Mettre en place un pilotage rigoureux de la valeur ne ralentit pas les organisations. Cela les rend plus sélectives, et donc plus efficaces.

Les organisations qui ont franchi ce cap témoignent de plusieurs effets tangibles : 

• Une meilleure allocation du budget Data : les ressources se concentrent sur les cas d'usage à fort potentiel démontré, pas sur les plus bruyants ou les mieux vendus en interne.

• Un dialogue plus sain entre les équipes Data et le business : la valeur devient un langage commun, qui remplace les échanges techniques souvent stériles.

• Une crédibilité accrue de la fonction Data au niveau du COMEX : quand on peut montrer des chiffres, les arbitrages budgétaires se font différemment.

• Une meilleure gestion du risque : les initiatives qui dévient de leurs objectifs sont identifiées tôt, avant d'avoir consommé l'intégralité de leur budget.

Conclusion : la valeur ne se prouve pas, elle se pilote

La transformation Data & IA n'est pas un programme de R&D. C'est un investissement stratégique qui doit, comme tout investissement, être soumis à une discipline de mesure et de redevabilité.

Le pilotage de la valeur n'est pas une contrainte bureaucratique supplémentaire. C'est la condition pour que les équipes Data cessent de devoir se justifier et commencent à se positionner comme ce qu'elles sont réellement : un levier de performance durable pour l'entreprise.

Les organisations qui maîtrisent ce pilotage ne se demandent plus si leurs initiatives Data & IA "valent quelque chose". Elles savent exactement ce qu'elles valent — et elles savent comment en faire davantage.

À PROPOS

Fondé en 2014, Saegus est un cabinet de conseil qui accompagne les entreprises dans leur transition vers un modèle intégrant l’intelligence artificielle. Saegus bouscule les codes du marché du conseil grâce à son savoir-faire dans l’adoption des nouveaux usages, associé à son expertise historique des outils collaboratifs, de la data et de l’IA. Distingué comme l'un des Champions de la Croissance 2024 par Les Échos, Saegus est choisi par des grands groupes du CAC 40/SBF 120 (Safran, LVMH, L’Oréal, BNP Paribas, Saint-Gobain, TotalEnergies...) pour les aider à repenser leurs projets par expérimentations successives. Le cabinet doit sa singularité à des déclinaisons opérationnelles et innovantes en matière d’usages digitaux. C’est d’ailleurs de ce principe qu’est né le nom de Saegus, anagramme du terme “usages”.

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