Aligner les cas d'usage IA sur les KPI de votre entreprise

La plupart des programmes IA échouent de la même manière. Quelqu'un voit une démonstration, l'organisation achète l'outil, et six mois plus tard personne ne peut dire si cela a aidé. Le problème n'est pas l'outil. C'est que le cas d'usage a été choisi du côté de l'offre.

Partez d'un chiffre que vous rapportez déjà

Choisissez un KPI qui figure déjà dans un rapport dont quelqu'un répond. Pas une mesure inventée pour le projet — une mesure existante, avec un historique, sur laquelle une personne serait interrogée en comité.

Cette contrainte fait plus de travail qu'il n'y paraît. Elle écarte immédiatement la plupart des cas d'usage spéculatifs, puisqu'ils ne savent pas nommer le chiffre qu'ils feraient bouger. Et elle vous donne une référence de départ gratuitement.

Nommez la décision, pas la tâche

« Résumer les tickets de support » est une tâche. « Décider quels comptes appeler cette semaine » est une décision. Automatiser une tâche fait gagner des minutes. Améliorer une décision fait bouger le KPI.

Demandez: quelle décision cette information alimente-t-elle ? Si la réponse est « aucune, c'est juste utile à avoir », le cas d'usage ne survivra pas à un arbitrage budgétaire.

Écrivez le contrefactuel avant de commencer

L'erreur la plus fréquente dans le reporting IA consiste à attribuer à l'outil ce que le chiffre aurait fait de toute façon. Avant le démarrage du pilote, notez ce que vous attendez du KPI sans l'intervention, et comment vous feriez la différence. Un groupe témoin est l'idéal. Une référence saisonnière convenue à l'avance est acceptable. « On regardera après et on décidera » ne l'est pas.

Une forme concrète

Si vous ne pouvez pas remplir la colonne de droite, vous n'êtes pas prêt à construire. C'est une conclusion utile, atteinte en une après-midi plutôt qu'en deux trimestres.