L’intelligence artificielle occupe une place croissante dans les opérations et les chaînes de valeur. Mais une question fondamentale demeure: à quoi reconnaît-on véritablement le succès d’un projet d’IA?
Les organisations évaluent généralement leurs projets à l’aide d’indicateurs bien établis, comme les coûts, les revenus ou la création d’emplois. Bien qu’essentielles, ces mesures ne donnent qu’une partie du portrait. Un système d’IA peut afficher de solides performances techniques sans être pleinement adopté, améliorer les opérations ou générer une réelle valeur pour l’entreprise.
Mesurer le succès d’un projet d’IA exige donc une perspective plus large. La performance technique doit être évaluée conjointement avec les améliorations opérationnelles, l’adoption par les personnes appelées à utiliser la solution, les coûts et les risques liés à son déploiement, ainsi que les résultats d’affaires auxquels elle contribue.
Les indicateurs opérationnels jouent un rôle essentiel pour relier ces différentes dimensions. La réduction des délais et des erreurs, l’amélioration de la qualité, l’augmentation de la capacité ou l’évolution des méthodes de travail permettent d’établir un lien mesurable entre la performance d’un système d’IA et la valeur créée pour l’organisation.
Ce lien devient encore plus important à mesure que l’IA générative et les agents d’IA s’intègrent aux processus d’affaires. De bons résultats lors d’évaluations techniques ne garantissent pas une performance fiable dans des conditions réelles. Les organisations doivent évaluer la solution dans son ensemble: son intégration aux processus existants, la constance de ses résultats, ses coûts d’exploitation, son utilisation concrète et les mécanismes de contrôle qui l’encadrent.
À ALL IN 2026, Yassine Lazraq, directeur, Investissements chez Scale AI, présentera une approche concrète pour définir et mesurer le succès des projets d’IA. S’appuyant sur les enseignements tirés de plus de 200 projets d’IA appliquée soutenus par Scale AI, il expliquera comment établir des critères de succès dès le départ, suivre les retombées tout au long de la mise en œuvre et déterminer si un projet a produit les résultats attendus.
Yassine cumule plus de 15 ans d’expérience en analytique, en stratégie de données et en investissement dans l’IA. Avant de se joindre à Scale AI, il était vice-président au sein de l’équipe de recherche quantitative de J.P. Morgan Chase.
Les participants découvriront un cadre pratique pour évaluer la performance technique, les améliorations opérationnelles, l’adoption par les équipes, le déploiement responsable et les résultats d’affaires mesurables. L’objectif n’est pas de remplacer les indicateurs financiers traditionnels, mais de les compléter par les données nécessaires pour comprendre comment l’IA crée de la valeur et déterminer si une initiative est prête à passer à l’échelle.
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