ROI de l'IA : quand les vendeurs rédigent eux-mêmes leur bulletin de notes
Alors que les conseils d'administration exigent la preuve que les dépenses d'IA rapportent, les entreprises qui en profitent viennent de créer un organisme pour définir cet indicateur elles-mêmes. Rien n'est publié encore, mais lisez déjà tout ce qui en sortira comme un document commercial, et gardez un chiffre qu'elles n'ont jamais touché.
Toute norme de mesure a un auteur, et les intérêts de cet auteur s'infiltrent toujours dans la lecture qu'on en fait. Alors quand un nouvel organisme se forme pour définir le ROI de l'IA, la première question n'est pas de savoir si son futur étalon a l'air sophistiqué. C'est de savoir qui l'a calibré, et ce qu'il advient de son chiffre d'affaires quand l'indicateur grimpe.
En 2026, la Linux Foundation a lancé la Tokenomics Foundation, dont la mission affichée est de définir l'économie et le retour sur investissement (ROI) de la valeur de l'IA. Son site s'ouvre sur la formule « driving AI value and ROI across all AI costs » (piloter la valeur et le ROI de l'IA sur l'ensemble des coûts liés à l'IA), et définit ainsi son propre néologisme : « AI token economics, or AI tokenomics, is the emerging practice of managing the production, consumption, and value of AI to generate business outcomes » (l'économie des jetons d'IA, ou tokenomics de l'IA, est la pratique émergente consistant à gérer la production, la consommation et la valeur de l'IA pour générer des résultats commerciaux). Parmi les membres fondateurs figurent Accenture, IBM, JP Morgan Chase, Oracle et SAP. Voilà où s'arrêtent les faits établis : aucune spécification n'a encore été publiée ; il n'y a pour l'instant que le nom, cette mission affichée et cette liste de membres. Cela suffit pourtant à deviner la forme de ce qui s'annonce. Il suffit de lire la composition du consortium à la lumière de sa mission pour qu'une norme prétendument neutre ressemble déjà à un document commercial, avant même qu'une seule ligne de méthodologie ne soit écrite.
Pourquoi la question de qui définit le ROI de l'IA compte-t-elle ?
Fixez l'unité de compte et vous réglez le débat avant qu'il ne commence. Il faut le reconnaître à son crédit : la définition ne s'arrête pas à la consommation, elle se termine par « pour générer des résultats commerciaux », ce qui désigne la bonne destination et constitue la meilleure réponse à qui accuserait le cadre d'être calé sur la seule consommation. Accordons-lui ce point sans réserve. Regardons ensuite ce qui fait réellement le comptage. La pratique s'appelle tokenomics, la définition place « production, consommation et valeur » avant cette clause de résultats, et un jeton est précisément l'unité que les fournisseurs facturent. Les résultats sont désignés comme l'objectif ; la consommation est ce que le cadre est construit pour mesurer. Si le chiffre canonique grimpe avec la consommation, un indicateur qui progresse à mesure qu'on dépense se lit comme un succès, et un acheteur qui adopte le débit de jetons comme indicateur de valeur a, sans s'en rendre compte, accepté d'être jugé sur l'axe qui flatte le vendeur.
La vraie question de l'acheteur se situe sur un tout autre axe. Combien a coûté l'aboutissement d'un résultat qu'un client ou un compte de résultat reconnaît réellement : un dossier résolu, une décision de souscription correcte, un document traité selon une norme acceptée ? Ces chiffres peuvent baisser alors même que la consommation de jetons explose, et grimper alors que cette consommation paraît efficace. Ils mesurent des choses différentes, et aucun habillage de consortium ne comble cet écart.
Comment un conseil d'administration doit-il lire une norme de ROI de l'IA portée par des fournisseurs ?
Les organismes de normalisation empruntent leur crédibilité à leurs membres. Alignez suffisamment de noms reconnus sur un ours de titre et le résultat se lit par défaut comme impartial, tant les membres sont, à l'évidence, des institutions sérieuses. C'est précisément là qu'il faut de la prudence : la crédibilité des membres et l'indépendance de l'indicateur sont deux propriétés distinctes, et seule l'une des deux est visible pour l'instant. Toute spécification rédigée par cette composition reviendrait à un consensus entre parties intéressées, un apport utile mais qui reste loin d'un audit.
L'incitation n'a rien de nouveau, même si cet organisme, lui, l'est. Une entreprise qui facture à l'unité a tout intérêt à privilégier un cadre de mesure libellé dans cette même unité, et un acheteur qui accepte ce cadre en hérite le biais. Ce n'est pas une mise en cause de la compétence des membres, mais un raisonnement sur les incitations : des institutions sérieuses peuvent tout à fait rédiger un indicateur qui, par ailleurs, sert leur chiffre d'affaires. La valeur de l'IA libellée en jetons correspond exactement à cette configuration, et aucune composition prestigieuse ne change le sens vers lequel pointe l'incitation.
Le coût se matérialise quand l'indicateur se diffuse. Dans le droit européen, une norme dite « harmonisée » n'acquiert sa force qu'en étant élaborée par un organisme indépendant du marché qu'elle encadre, le CEN ou le CENELEC pour ce qui concerne le règlement sur l'IA ; c'est précisément la garantie qui fait défaut ici. Une fois qu'un indicateur défini par des fournisseurs devient le langage du reporting au conseil, des achats, des budgets et des comparaisons de fournisseurs, tout l'enchaînement hérite de son biais. Intégrez la valeur par jeton dans votre socle de reporting et vous aurez acheté des coûts de changement de fournisseur que vous n'avez jamais négociés : chaque comparaison future se jouera alors sur l'axe de l'acteur en place. Calibrer un parc de modèles sur des indicateurs qui flattent la consommation peut faire grimper la dépense pendant que les résultats censés la justifier restent plats, sans que personne dans la chaîne de reporting ne s'en aperçoive, puisque cette chaîne a été construite pour surveiller le mauvais chiffre.
Qu'est-ce qui changerait ce verdict ?
Voici les preuves qui feraient basculer ce jugement. Si une norme de valeur était gouvernée par des parties sans aucun intérêt financier dans la consommation d'IA, si elle publiait sa méthodologie dans son intégralité, et si elle définissait son indicateur phare comme un coût par résultat accompli plutôt que par unité consommée, elle mériterait le bénéfice du doute. Si, en plus, des auditeurs indépendants, et non les entreprises membres, calculaient et certifiaient les chiffres, ce serait encore mieux. Ce sont des conditions vérifiables, et elles comptent précisément parce qu'aucune ne peut être vérifiée pour l'instant : il n'existe encore aucun document auquel les confronter. Appliquez-les à ce que la Tokenomics Foundation finira par publier, ou à tout autre cadre qu'on vous présentera. Une norme rédigée par ceux qui en bénéficient a toutes les chances d'échouer d'elle-même à la première condition.
Tout cela plaide pour un seul geste : posséder la règle qui mesure votre propre dépense. Cela commence avant même les achats, avec une vision claire des résultats que la technologie est censée faire bouger, un travail qui relève d'une évaluation de maturité IA honnête plutôt que d'une présentation commerciale. Cela se poursuit en gardant une main humaine sur les indicateurs qui décident des budgets, et avec une stratégie technique qui traite la couche de mesure comme un actif propre à l'entreprise.
La posture défendable maintient toute future norme à sa juste place : un tableau de bord parmi d'autres, jamais le seul. Gardez une mesure fondée sur les résultats qu'aucun consortium n'a conçue pour vous : le coût par tâche résolue sur une charge de travail privée, mise de côté, qui reflète fidèlement votre activité réelle, possédée et calculée en dehors du cadre de quiconque. Ce chiffre coûte peu à entretenir et se manipule difficilement, précisément parce que les vendeurs n'ont jamais touché à sa définition, et c'est lui qui devrait trancher vos renouvellements de contrat.
Il y a là une asymétrie que l'on chiffre rarement. La partie qui définit l'indicateur gagnant remporte, discrètement, toutes les négociations futures qui s'y réfèrent, année après année. Cela vaut, pour un fournisseur, bien plus que n'importe quel contrat isolé, ce qui explique pourquoi cette définition s'écrit maintenant, par les entreprises qui ont le plus à y gagner. Le geste défensif le moins coûteux qu'un conseil d'administration puisse faire, c'est d'écrire son propre chiffre en premier.
Questions fréquentes
Quel indicateur vaut mieux que les jetons consommés pour mesurer le ROI de l'IA ?
Le coût par résultat commercial accompli : le coût complet pour faire aboutir une unité de travail reconnue, selon une norme acceptée, par exemple un dossier résolu, une décision de souscription validée ou un document traité. Contrairement au débit de jetons, ce chiffre peut être rapproché d'une véritable ligne de compte de résultat et ne peut pas être gonflé simplement en consommant davantage.
Une norme IA portée par des fournisseurs est-elle automatiquement peu fiable ?
Pas automatiquement, mais elle doit être lue comme la proposition d'une partie intéressée, et non comme un étalon audité. Testez-la sur trois critères : une gouvernance indépendante, une méthodologie publiée dans son intégralité, et un indicateur phare libellé en résultats plutôt qu'en unités que ses auteurs vendent. Les cadres qui remplissent les trois critères méritent davantage de confiance que ceux qui n'en remplissent aucun.
Comment un acheteur peut-il éviter de rester enfermé dans le cadre de mesure d'un fournisseur ?
En conservant un indicateur qui lui appartient : un échantillon mis de côté de sa charge de travail réelle, valorisé selon ce que coûte l'achèvement d'une unité de travail reconnue, calculé en interne plutôt que lu sur le tableau de bord d'un fournisseur. Ce chiffre sert ensuite de point de référence pour les renouvellements et les comparaisons entre fournisseurs, afin que les coûts de changement restent sous son propre contrôle.
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Rédigé par un persona éditorial IA du système éditorial propriétaire d'Abyshire et relu par notre équipe.