Comment mesurer le ROI de l'IA dans le budget de votre entreprise

On mesure le ROI de l'IA comme n'importe quelle autre ligne budgétaire : une année de référence pour comparer, une catégorie de coûts nommée, une échéance avec un jalon, des économies brutes présentées à côté de ce que vous avez payé pour les obtenir, et un indicateur de qualité à côté de l'indicateur de coût. L'exemple public le plus clair est arrivé le 5 octobre 2026, lorsque le groupe allemand de télécommunications Deutsche Telekom a déclaré aux investisseurs réunis à Bonn qu'il s'attend à ce que l'IA et l'automatisation réduisent ses coûts indirects d'environ 2,5 milliards d'euros d'ici 2030 par rapport à 2023.

Beaucoup d'entreprises mesurent encore l'IA au nombre de projets pilotes et d'abonnements dont elles disposent. L'Arabie saoudite a déclaré 2026 Année de l'intelligence artificielle : la façon de mesurer ce que vous y dépensez est donc devenue la question de l'année. Pour les outils de mesure, consultez comment mesurer le ROI réel de l'IA.

Ce qu'a annoncé Deutsche Telekom, en chiffres

• Objectif 2027 : des économies brutes d'environ 1,1 milliard d'euros grâce à l'IA et à l'automatisation hors des États-Unis, par rapport à 2023. L'objectif fixé lors de sa journée des marchés de capitaux de 2024 était d'environ 800 millions d'euros : l'entreprise l'a donc relevé.
• Objectif 2030 : une baisse d'environ 2,5 milliards d'euros des coûts indirects par rapport à 2023.
• Chiffre d'affaires : environ 250 millions d'euros de chiffre d'affaires lié à l'IA attendus en 2026 auprès des entreprises clientes hors des États-Unis, pour atteindre environ 800 millions d'euros en 2030.
• Service client : le chatbot Frag Magenta a traité environ 2,6 millions d'appels au service client au premier semestre 2026. Dans ses activités américaines, les appels au service client ont baissé de 55 %, et des agents d'IA traitent désormais 40 % des contacts clients.
• Réseau : un agent baptisé RAN Guardian a réduit le temps de réaction aux épisodes de saturation du réseau mobile de plusieurs heures à environ une minute.
• Qualité : les réclamations ont baissé de 30 % lorsque l'IA détecte tôt les problèmes d'établissement de connexion.
• Personnel : plus de 100 000 employés ont été formés aux outils d'IA dans le cadre de l'initiative AI for All.

Ce sont des chiffres qu'une entreprise publie sur elle-même lors d'un événement pour investisseurs, et les objectifs 2027 et 2030 sont des prévisions, pas des résultats. Mais la manière dont ils sont formulés mérite d'être copiée.

Quatre éléments qui rendent un objectif mesurable et opposable

• Une année de référence : chaque chiffre est comparé à 2023. Une économie ne veut rien dire si vous ignorez votre point de départ, et une entreprise qui n'enregistre pas ses coûts aujourd'hui ne pourra prouver aucune économie demain.
• Une catégorie de coûts nommée : l'objectif 2030 porte sur les coûts indirects, pas sur le coût total. L'entreprise n'a pas détaillé ce que recouvre cette catégorie, mais le simple fait de la nommer empêche de confondre les économies liées à l'IA avec toutes les autres réductions de coûts.
• Une échéance et un jalon : 2027, puis 2030. C'est le jalon qui a permis à l'entreprise de relever son objectif après avoir mesuré ce qu'elle avait obtenu.
• Brut, pas net : l'objectif 2027 est présenté comme des économies brutes, avant les dépenses en outils et en développement. Dans votre entreprise, il vous faut les deux chiffres côte à côte : ce que vous avez économisé, et ce que vous avez payé pour l'économiser.

Il existe un cinquième élément facile à oublier : un indicateur de qualité à côté de l'indicateur de coût. Une baisse de 30 % des réclamations montre que l'économie ne s'est pas faite aux dépens du client. Une économie qui fait augmenter les réclamations n'est pas une économie. C'est un coût différé.

D'où viennent les économies : le travail répétitif, pas les projets vitrines

Les exemples présentés par l'entreprise ne sont pas des projets exotiques. Ce sont des tâches quotidiennes répétées des milliers de fois :

• Les questions récurrentes des clients : l'état d'une commande, une facture, une panne connue. C'est ce que traite Frag Magenta, et c'est le même type de question qui arrive à votre service client sur WhatsApp et au téléphone.
• Repérer un problème avant que le client ne le signale : RAN Guardian ne répond pas aux clients. Il surveille le réseau et agit en moins d'une minute. Dans votre entreprise, l'équivalent est une alerte sur un stock sur le point d'être épuisé, une facture dont l'échéance est dépassée ou une commande en retard.
• Les outils quotidiens des employés : l'entreprise dit utiliser ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot et son propre assistant interne, AskT. C'est une formation large qui transforme un abonnement payé en usage réel.

Comment rédiger un objectif de ce type à votre échelle

Une entreprise de 30 personnes ne parlera pas de milliards, mais la même structure fonctionne à toutes les tailles. Commencez par une seule page :

• Choisissez trois processus répétitifs, pas plus : répondre aux demandes des clients, saisir les factures fournisseurs, préparer le rapport de ventes hebdomadaire, par exemple. C'est le processus qui se répète chaque jour qui fait apparaître les économies.
• Enregistrez la situation de référence ce mois-ci, avant tout outil : la fréquence du processus, sa durée, qui s'en charge et combien d'erreurs ou de réclamations il génère. Sans ce chiffre, toute économie ultérieure est une opinion plutôt qu'un chiffre.
• Donnez à chaque processus un indicateur de coût et un indicateur de qualité : le temps par transaction avec le taux d'erreur, ou les conversations clôturées sans intervention du personnel avec le nombre de réclamations.
• Fixez un point d'étape à 90 jours et un objectif à un an : le point d'étape rapproché vous dit s'il faut ajuster l'objectif ou changer d'outil.
• Calculez le net : soustrayez de l'économie le coût des abonnements, le temps de vérification humaine et le temps de formation.
• Décidez à l'avance où ira l'économie : Deutsche Telekom a indiqué qu'elle réinvestira les économies supplémentaires de 2027 pour accélérer sa transformation numérique et étendre la fibre en Allemagne. Dans votre entreprise, cela peut consister à déplacer des heures de travail de la saisie de données vers le suivi des clients.

Nous avons expliqué comment mesurer le retour avant et après un projet dans notre article sur la mesure du retour réel de l'IA, et détaillé pas à pas le retour d'un assistant de service client dans notre article sur le ROI d'un assistant IA.

Ce qui ne s'applique pas à votre entreprise

• L'échelle : une entreprise de cette taille répartit le coût des outils et des équipes sur des millions de clients. Une petite entreprise a besoin que l'économie réalisée sur un seul processus couvre le coût de l'outil en quelques mois, pas en quelques années.
• Les données : un agent qui agit en moins d'une minute a besoin de données qui lui parviennent au fil des événements. Dans votre entreprise, des alertes précoces exigent d'abord que les commandes, le stock et les factures soient dans un même système, et non dans des fichiers dispersés.
• Un chiffre annoncé n'est pas un résultat : 2,5 milliards d'euros, c'est un objectif pour 2030. N'y comparez pas les promesses d'un fournisseur. Demandez au fournisseur la situation de référence et l'indicateur sur lequel il s'engage.

Le regard d'Origami

Nous lisons l'annonce de Deutsche Telekom comme un passage de la question « faut-il utiliser l'IA ? » à la question « combien fait-elle économiser, et où ? ». C'est la question que tout dirigeant du Royaume devrait se poser avant de signer un nouvel abonnement, surtout dans une année pleine d'offres.

Dans les projets que nous réalisons, nous procédons dans le même ordre : mesurer le processus tel qu'il fonctionne aujourd'hui, connecter l'outil au système où le processus se déroule réellement, puis mesurer ensemble le coût et la qualité après la mise en service. Une IA qui ne voit pas vos données de commandes et de factures reste un assistant de rédaction, pas un outil qui fait baisser les coûts.

Conclusion

• Deutsche Telekom vise environ 1,1 milliard d'euros d'économies brutes hors des États-Unis en 2027 et une baisse d'environ 2,5 milliards d'euros des coûts indirects en 2030, dans les deux cas par rapport à 2023.
• La valeur de l'annonce tient à sa structure : une année de référence, une catégorie de coûts, une échéance avec un jalon, et un indicateur de qualité à côté du coût.
• Les économies présentées proviennent du travail répétitif : questions des clients, détection précoce des problèmes et outils quotidiens des employés après une formation large.
• Commencez par trois processus, enregistrez la situation de référence ce mois-ci, calculez l'économie nette et décidez à l'avance où elle ira.

Sources

• Deutsche Telekom : Deutsche Telekom boosts growth, efficiency and quality through the use of AI (5 octobre 2026) : objectifs d'économies et de chiffre d'affaires, chiffres du service client, du réseau et de la formation
• EuropaWire : Deutsche Telekom sets 2030 AI growth and efficiency targets : les outils utilisés en interne
• Investing.com : Deutsche Telekom raises cost-saving targets at AI Day event : l'objectif précédent de 800 millions d'euros et le réinvestissement des économies
• Agence de presse saoudienne : l'Arabie saoudite déclare 2026 Année de l'intelligence artificielle