2025, l'année où l'IA doit rendre des comptes

Le temps des démonstrations

2023 a été l'année de la découverte, 2024 celle des pilotes. Presque toutes les entreprises que nous côtoyons ont ouvert des licences, formé quelques volontaires, produit quelques démonstrations convaincantes. En 2025, la question change de nature. Elle ne vient plus de la direction informatique ni de l'innovation, mais du directeur financier et du conseil d'administration : qu'est-ce que cela a changé dans le compte de résultat ?

Notre point de vue est simple. Cette exigence est saine, et elle est même favorable aux entreprises de taille moyenne. Elles n'ont pas les moyens de financer indéfiniment des expérimentations diffuses, mais elles ont un avantage que les grands groupes n'ont pas : des cycles de décision courts et une proximité entre ceux qui décident et ceux qui exécutent. Encore faut-il l'exploiter.

Ce que les pilotes ont produit, et ce qu'ils n'ont pas produit

Les pilotes ont produit de l'apprentissage, et c'est utile. Ils ont rarement produit de la preuve. Dans la plupart des cas que nous observons, trois éléments manquent : un responsable qui porte un résultat chiffré, une situation de référence mesurée avant le déploiement, et une règle écrite qui dit quand on arrête et quand on généralise.

Sans ces trois éléments, un pilote ne peut ni échouer ni réussir. Il se prolonge. Nous avons détaillé dans notre article sur le passage de l'expérimentation à la création de valeur avec l'IA générative pourquoi cette zone grise est coûteuse : elle consomme de l'attention, du budget et de la crédibilité, sans jamais produire de décision.

Un exemple chiffré : le gain de temps n'est pas un gain financier

Prenons une entreprise de 300 personnes, avec des hypothèses volontairement simples. Elle déploie un assistant bureautique auprès de 150 collaborateurs, à environ 30 CHF par utilisateur et par mois. La licence représente alors 54 000 CHF par an. Ajoutons, à titre d'hypothèse, un montant équivalent pour la formation, l'intégration et le temps de pilotage : le coût total s'élève à environ 108 000 CHF par an.

Avec un coût horaire chargé de l'ordre de 100 CHF, l'équilibre est atteint à environ 1 080 heures économisées par an, soit une dizaine de minutes par utilisateur et par semaine. Sur le papier, le seuil est modeste, et c'est ce qui rend les présentations si convaincantes.

Le piège est ailleurs. Dix minutes gagnées par semaine et par personne ne se traduisent par aucun franc d'économie tant que rien ne change dans l'organisation. Le temps libéré se dilue dans la journée. Il ne devient un résultat que dans quatre situations : des heures supplémentaires ou de l'intérim qui disparaissent, une embauche évitée, un délai raccourci qui accélère l'encaissement ou la conversion commerciale, ou une capacité réaffectée à une activité qui rapporte. Dans chaque cas, quelqu'un doit décider, et la décision est managériale, pas technologique.

Voilà pourquoi nous disons qu'en 2025 l'enjeu n'est plus de prouver que l'IA fait gagner du temps, ce qui est souvent vrai, mais de prouver ce que l'entreprise fait de ce temps.

Trois tests avant de renouveler un budget

Le test de la valeur

Le cas d'usage agit-il sur une ligne identifiable du compte de résultat ou sur un indicateur opérationnel relié à celui-ci : coût de traitement d'une commande, délai de réponse à un appel d'offres, taux de reprise, créances échues ? Si la réponse est « productivité générale », le cas d'usage n'est pas prêt à être arbitré.

Le test du coût complet

Les licences sont la partie visible. Le coût complet inclut la préparation des données, l'intégration aux outils existants, la conduite du changement, la supervision humaine des résultats et la maintenance. Dans de nombreux cas, ces postes dépassent la licence. Un cas d'usage qui ne tient que sur le coût visible ne tiendra pas à l'examen.

Le test du risque

En Suisse, la loi révisée sur la protection des données (nLPD) est en vigueur depuis le 1er septembre 2023 : transparence sur les traitements, analyse d'impact dans certains cas, vigilance sur les transferts hors de Suisse. En Europe, le règlement sur l'IA est entré en vigueur le 1er août 2024, avec une application par étapes : interdictions dès février 2025, obligations relatives aux modèles d'IA à usage général en août 2025, et l'essentiel des obligations en août 2026. Une PME suisse qui vend dans l'Union ou utilise des fournisseurs européens ne peut pas l'ignorer. Un équivalent américain existe sous une autre forme : à défaut de loi fédérale unique, ce sont les exigences contractuelles des clients et celles de plusieurs États qui imposent la documentation.

Notre lecture est pragmatique. Pour la plupart des PME, le risque se gère par un simple inventaire des usages, une classification par niveau de sensibilité et des règles claires sur les données qui peuvent ou non être saisies dans un outil. C'est un travail de quelques semaines, pas un programme de conformité de grande entreprise.

Ce que nous recommandons aux dirigeants

Nommer un responsable par cas d'usage. Pas un chef de projet technique, mais un responsable d'activité qui accepte d'être jugé sur le résultat. Si personne ne veut porter l'objectif, c'est un signal.

Mesurer avant de déployer. Deux semaines de mesure de la situation actuelle valent mieux que six mois de ressenti. Sans point de départ, aucun gain ne sera jamais crédible devant un directeur financier.

Fixer une échéance de décision à 90 jours. À l'issue de cette période, trois issues seulement : généraliser, corriger avec un nouveau délai court, ou arrêter. Arrêter un cas d'usage est une décision de gestion normale, pas un échec.

Traiter l'IA comme un portefeuille. Les cas d'usage se disputent les mêmes ressources rares : l'attention des équipes, les données, le budget. Nous renvoyons à notre cas d'usage sur l'arbitrage d'un portefeuille de projets, dont la logique s'applique directement : classer par valeur, effort et risque, puis accepter de ne pas tout faire. Cet arbitrage doit aussi s'inscrire dans un cadre de pilotage régulier, comme nous le décrivons dans le plan stratégique à trois ans qui survit au premier trimestre.

Accepter que l'IA ne soit pas toujours la réponse. Il arrive qu'un processus de facturation ou de planification perde du temps parce qu'il est mal conçu, avec trois validations redondantes ou des données saisies deux fois. Automatiser ce désordre le rend plus rapide, pas meilleur. Dans ces situations, la première étape relève du bon sens et de l'organisation, et notre expertise Opérations & processus y répond mieux qu'un nouvel outil.

Une discipline plutôt qu'une promesse

Rien de tout cela n'est spectaculaire, et c'est bien le propos. L'entreprise qui tirera de l'IA un avantage durable en 2025 ne sera probablement pas celle qui aura le plus de pilotes, mais celle qui aura relié un petit nombre de cas d'usage à des décisions, des responsables et des chiffres. C'est le cœur de notre approche en stratégie et création de valeur : partir de la stratégie, déployer avec méthode, puis piloter les résultats.

Si vous souhaitez savoir lesquels de vos cas d'usage actuels résisteraient à un examen financier, notre diagnostic vous permet d'obtenir une première lecture claire, en quelques échanges, de ce qu'il faut généraliser, corriger ou arrêter.