L’effet d’annonce cède la place à l’exigence de rentabilité. Alors que l’intégration de l’intelligence artificielle s’accélère au sein des directions marketing, la question de sa valeur business réelle devient centrale.
Selon l’étude mondiale « The AI Efficiency Divide: Measuring AI’s Real Value Beyond the Hype », publiée par Comviva, si 90 % des organisations ont augmenté leurs investissements dans l’IA marketing au cours des deux dernières années, seules 12 % d’entre elles se déclarent capables d’en mesurer l’impact réel.
Ce décalage croissant entre les ressources financières engagées et la capacité à en prouver l’efficacité constitue le principal défi des directions marketing dans les mois à venir…
L’IA est partout, la mesure nulle part
Si les projets IA se multiplient, les outils permettant d’en évaluer la performance peinent à suivre.
67 % des organisations sont incapables de calculer le coût total réel de leurs projets IA et 79 % s’appuient sur des estimations plutôt que sur des données précises pour piloter leurs arbitrages budgétaires.
Côté marketing, l’étude révèle que seulement 16 % des responsables se disent confiants lorsqu’il s’agit de justifier leurs investissements IA à l’aide d’indicateurs business fiables.
Dans la majorité des cas, les organisations continuent de s’appuyer sur des méthodes de mesure incomplètes :
- 35 % utilisent encore des estimations approximatives ;
- 32 % suivent les performances des campagnes sans les relier directement aux revenus générés ;
- 21 % ne disposent pas d’un système de mesure structuré.
Cette situation devient d’autant plus problématique que les directions générales se montrent de plus en plus exigeantes. Selon l’étude, 86 % des équipes dirigeantes demandent désormais des preuves tangibles de l’impact de l’IA sur la croissance et la rentabilité.
Pourquoi est-ce si compliqué de mesurer le ROI de l’IA?
L’IA n’est pas un logiciel SaaS classique avec un abonnement fixe. C’est un écosystème complexe, ce qui rend l’évaluation de son coût et de son impact particulièrement ardue pour trois raisons majeures :
1. Des coûts cachés sous-estimés de 30 à 50 %
Calculer le prix d’une API ou d’une licence logicielle est simple (62 % des entreprises le font). Suivre la facture de l’infrastructure Cloud est gérable (56 %).
En revanche, les coûts liés aux talents (recrutement, formation) et à l’intégration technique sont systématiquement sous-évalués. Selon Comviva, le coût total réel de l’IA est sous-estimé de 30 % à 50 % par la majorité des entreprises.
2. Une fragmentation des dépenses
Pour 62 % des sondés, les dépenses liées à l’IA sont éparpillées façon puzzle entre les budgets Cloud, RH, Data et les différents prestataires externes. Impossible d’avoir une vision consolidée.
3. Le casse-tête de l’attribution
Pour 58 % des marketeurs, isoler précisément l’impact de l’IA sur le parcours client relève de la mission impossible. L’IA intervient à plein de points de contact différents : comment savoir si c’est elle, ou la campagne d’affichage traditionnelle, qui a déclenché l’achat ?
Autrement dit, même lorsque l’IA produit des résultats, les organisations peinent encore à les traduire en indicateurs financiers compréhensibles par les décideurs.
Là où l’IA tient vraiment ses promesses
Pour autant, certains cas d’usage sortent clairement du lot.
La segmentation et le ciblage client arrivent en tête (57 %), devant l’automatisation et l’optimisation de campagnes (43 %), et la personnalisation prédictive (41 %).
L’optimisation des prix (39 %) et la prévision de la demande (36 %) complètent ce tableau des applications les plus probantes.
Ces cas d’usage partagent un point commun : ils sont directement reliés aux revenus, aux conversions ou à la prise de décision en temps réel.
Du côté des bénéfices observés, l’amélioration de la valeur vie client (43 %), l’efficacité des dispositifs d’acquisition (40 %) et l’augmentation des taux de conversion (38 %) apparaissent comme les principaux leviers de création de valeur.
IA et marketing : l’heure est à la rationnalisation
Le rapport souligne que de nombreuses initiatives échouent non pas pour des raisons technologiques, mais par manque de structuration opérationnelle.
Plus de la moitié des organisations peinent à suivre les délais de déploiement, retardant le retour sur investissement. 57 % ne parviennent pas à établir un lien entre les améliorations de l’expérience client et des résultats financiers mesurables.
58 % font état de difficultés liées à l’explicabilité de leurs modèles, un point de blocage important pour la confiance interne.
Pour Rajesh Chandiramani, CEO de Comviva, la prochaine étape est claire :
« Les organisations s’attacheront de plus en plus à relier les investissements en IA directement aux indicateurs commerciaux — croissance du chiffre d’affaires, valeur vie client, efficacité opérationnelle.
Les entreprises capables de transformer l’IA en moteur commercial constamment mesurable seront les mieux positionnées pour la prochaine phase de la transformation numérique. »
L’enjeu pour les directions marketing n’est plus tant d’adopter l’IA que de se doter des cadres de mesure permettant d’en démontrer la valeur — une condition devenue incontournable pour maintenir la légitimité des investissements engagés…
