Les statistiques du MIT révèlent un constat alarmant : 95% des projets pilotes d'intelligence artificielle dans les entreprises échouent à produire les résultats escomptés, alors même que les budgets alloués à ces initiatives ne cessent d'augmenter. Cette situation paradoxale soulève des questions fondamentales sur la manière dont les organisations abordent l'implémentation de l'IA, souvent en privilégiant l'aspect technologique au détriment des considérations business essentielles.
L'analyse démontre que l'échec n'est généralement pas imputable à la technologie elle-même, mais plutôt aux systèmes de mesure inadaptés que les entreprises utilisent pour évaluer leurs projets. La recherche obsessionnelle de la précision technique des modèles occulte les véritables objectifs business que sont la réduction des coûts, l'optimisation des processus et l'amélioration de la rentabilité. L'article examine trois cas concrets d'échec dans les secteurs bancaire, de la distribution et manufacturier, révélant des erreurs systémiques communes.
Pour remédier à cette situation, l'auteur propose un modèle de métriques à sept dimensions qui recentre l'évaluation sur l'impact business réel plutôt que sur la performance technologique pure. Cette approche systémique intègre une adaptation aux réalités économiques spécifiques, avec des outils pratiques incluant un checklist opérationnel, une cartographie des risques et un calculateur de retour sur investissement permettant aux dirigeants de piloter efficacement leurs projets d'IA.