Sur dix projets que nous chiffrons, trois ne devraient pas être lancés. Nous le disons aux dirigeants, y compris quand cela nous coûte une mission. Cette proportion n’a rien de scandaleux : elle est le prix d’un chiffrage honnête, et elle explique pourquoi, chez MINOBIA, le ROI de l’intelligence artificielle en PME se calcule autrement que dans les tableaux qu’on vous présente en rendez-vous commercial. Un retour sur investissement crédible commence toujours par la liste de ce qu’on ne sait pas mesurer.
Le calcul qu’on vous montre, et pourquoi il ment
La formule est toujours la même. On prend un nombre d’heures supposées gagnées, on le multiplie par un taux horaire chargé, on soustrait le prix de l’abonnement, et le tableau annonce un retour en cinq mois.
Deux failles, et elles sont larges. La première : une heure gagnée n’est une économie que si elle est réaffectée ou si elle disparaît du bulletin de paie. Dix minutes récupérées par jour sur huit personnes ne font pas un poste en moins, elles font huit personnes un peu moins pressées, ce qui a de la valeur mais pas celle-là. La seconde : le taux horaire chargé retenu est presque toujours celui du dirigeant, alors que la tâche automatisée est réalisée par un assistant administratif. L’écart entre les deux hypothèses fait varier le résultat d’un facteur trois.
Notre règle : on ne compte une économie de temps en euros que si l’on est capable de dire ce que la personne fera de ce temps, et que quelqu’un s’engage sur cette réaffectation.
Les coûts qui n’apparaissent jamais dans le tableau
Une société de maintenance d’ascenseurs implantée à Villeparisis, quatre-vingt-dix salariés, cinq mille deux cents interventions par an, a voulu automatiser la rédaction de ses rapports d’intervention et leur facturation. Le projet était bon. Le chiffrage initial du fournisseur était faux, non par malhonnêteté, mais par omission.
Ce qui manquait : la reprise du référentiel d’équipements, qui portait des adresses saisies de quatre manières différentes selon l’année, soit une part significative du budget total du projet, souvent quinze à vingt-cinq pour cent. Le temps interne, ensuite, entre dix et vingt jours-homme répartis sur le responsable d’exploitation, la comptable et deux techniciens référents, jours pendant lesquels ces personnes ne font pas leur travail habituel. Le fonctionnement en double pendant la période de bascule, six semaines ici, où l’on paie l’ancien système et le nouveau. La formation, deux jours par population concernée. Et la dérive des licences, parce qu’un outil qui plaît finit toujours par être demandé par vingt-cinq utilisateurs alors qu’il en avait été chiffré douze, à quelques dizaines d’euros mensuels chacun.
Le retour réel s’est établi autour de quatorze mois. Contre cinq annoncés. Le projet reste une réussite, et le dirigeant l’a assumé auprès de ses associés parce qu’il connaissait le vrai chiffre dès le départ.
Ce qui ne se mesure pas et qu’il faut assumer comme tel
Une partie des bénéfices résiste à toute quantification sérieuse. Nous refusons de leur attribuer un montant inventé.
Le délai de réponse à un client, par exemple : passer de trois jours à trois heures augmente probablement le taux de transformation, mais l’isoler des autres facteurs sur une PME qui traite quarante devis par mois relève de l’illusion statistique. La réduction du risque, ensuite : une erreur de facturation évitée, un litige qui n’a pas eu lieu, un contrôle qui se passe bien. On ne mesure pas ce qui ne s’est pas produit. L’attractivité employeur, enfin, dans des métiers où recruter prend six mois : un technicien qui ne rédige plus ses rapports le soir reste plus longtemps, et personne ne saura jamais chiffrer cela proprement.
Notre manière de faire consiste à présenter deux colonnes séparées. À gauche, ce qui est chiffré, avec ses hypothèses écrites noir sur blanc. À droite, les raisons non chiffrées, listées telles quelles. Le dirigeant arbitre en connaissance de cause. Les cabinets qui fondent leurs études sur la seule colonne de gauche, y compris les plus réputés comme McKinsey, produisent des moyennes sectorielles utiles pour situer un ordre de grandeur, jamais pour décider d’un projet dans une entreprise de quatre-vingts personnes.
Les projets qu’il vaut mieux ne pas lancer
Cinq signaux nous font recommander l’abandon, ou au minimum le report.
- Le processus visé va changer dans l’année, parce qu’un nouvel ERP arrive ou qu’une réglementation évolue. On n’automatise pas ce qui va être réécrit.
- Le volume est trop faible. Une tâche réalisée douze fois par an ne mérite ni projet ni abonnement, même si elle est pénible.
- Les données d’entrée sont instables ou incomplètes, et personne dans l’entreprise n’est prêt à porter leur remise en ordre.
- Le projet ne repose que sur l’enthousiasme d’une seule personne. Elle partira, et l’outil mourra avec elle.
- Le gain consiste à déplacer le travail d’un service vers un autre. Ce n’est pas un gain, c’est un transfert, et il se voit au premier comité de direction.
Un dernier cas mérite d’être cité, car il revient souvent : le projet lancé pour rassurer un actionnaire ou faire moderne. Il coûte le prix fort et ne produit rien de mesurable.
Comment nous chiffrons malgré tout
Une mesure avant, sur quatre semaines, avec deux ou trois indicateurs choisis à l’avance et pas dix. Un pilote sur un périmètre restreint. La même mesure après, à date fixée dès le départ pour éviter de choisir le moment qui arrange. Et une comparaison systématique avec le scénario « on ne fait rien », qui n’est jamais neutre puisque le coût actuel continue de courir.
Le financement modifie l’équation de façon significative, et c’est un point que beaucoup de dirigeants découvrent tard : les dispositifs d’aide au diagnostic et à la formation peuvent absorber une part réelle du coût, à condition que le dossier soit déposé avant l’engagement de la dépense. Nous récapitulons ce qui est mobilisable dans notre guide sur les aides et subventions pour financer l’IA et le digital. Sur les projets de prévision d’activité, un module comme Predict’IA permet en outre de tester la valeur du modèle sur vos historiques avant tout engagement durable.
Chez MINOBIA, le ROI de l’intelligence artificielle en PME n’est pas un argument de vente, c’est un filtre. Il sert autant à écarter des projets qu’à en justifier. Un dirigeant qui repart d’un diagnostic avec deux chantiers validés et quatre abandonnés a fait une bonne journée. Si vous voulez ce type de chiffrage, hypothèses écrites et colonne des choses non mesurables comprise, nous menons cet exercice en quelques semaines.
Questions fréquentes
Quel retour sur investissement peut-on espérer en moyenne ?
La moyenne n’a aucune valeur pour décider. Les écarts entre deux projets d’une même entreprise sont plus grands qu’entre deux secteurs.
Comment convaincre un associé sceptique ?
En lui montrant les hypothèses plutôt que le résultat, et en lui donnant le pouvoir de les contester. Un sceptique qui a corrigé une hypothèse devient l’allié du projet.
Faut-il compter le temps passé par le dirigeant ?
Oui, et c’est souvent le coût le plus lourd. Un projet qui mobilise le dirigeant trois heures par semaine pendant six mois est un projet cher.
Que faire si le retour dépasse deux ans ?
Chercher un périmètre plus petit avec un retour plus court, ou renoncer. En PME, un horizon supérieur à dix-huit mois résiste rarement aux aléas de l’activité.
Peut-on mesurer après coup un projet déjà lancé ?
Difficilement, faute de mesure avant. On reconstitue alors une base approximative à partir des historiques, en assumant l’imprécision.
Faites chiffrer votre projet d’IA par MINOBIA.
À propos de l’auteur
Joël Obitz est entrepreneur et fondateur de MINOBIA, cabinet spécialisé dans l’intégration stratégique de l’intelligence artificielle au sein des PME et ETI. Fort de 20 ans d’expérience dans le B2B industriel, il accompagne les entreprises dans leur transformation numérique, avec une approche directe, pragmatique et orientée résultats.
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