Pas de KPIs: traitez l'IA comme de la R&D

_{EN UNE PHRASE}

Imposer des KPIs à vos projets IA aujourd'hui, c'est tuer l'innovation avant qu'elle n'ait pu émerger.

_{LE CONSTAT}

C'est l'une des convictions les plus fortes d'Ethan Mollick : dans la phase actuelle d'adoption de l'IA, les KPIs sont dangereux. Chaque entreprise veut mesurer le ROI de ses investissements IA. C'est compréhensible. Mais Mollick observe que cette obsession de la mesure pousse systématiquement les organisations vers les mêmes résultats médiocres : 30% de gain d'efficacité dans le service client, suivi de 30% de réduction d'effectif. C'est un cercle vicieux qui tue l'innovation.

Le problème fondamental : nous ne savons pas encore ce que l'IA peut vraiment faire pour les organisations. Optimiser pour des métriques prédéfinies revient à chercher ses clés sous le lampadaire, on mesure ce qu'on sait mesurer, pas ce qui crée le plus de valeur.

_{CE QU'IL FAUT COMPRENDRE}

Vous optimisez pour la mauvaise chose

Si vous mettez un KPI sur la productivité documentaire, vous allez obtenir plus de documents. Mais est-ce que vous voulez 300 PowerPoints par semaine ? Si vous mesurez les lignes de code, vous aurez plus de code. Mais est-ce que c'est du meilleur code ? Mollick souligne que les métriques traditionnelles, volume produit, temps de traitement, coût par unité, ne capturent pas la valeur réelle de l'IA. Pire : elles orientent les équipes vers l'efficacité plutôt que vers la transformation.

Le piège des économies de coûts

Les KPIs IA finissent quasi systématiquement par converger vers des objectifs de réduction de coûts. Et qui dit réduction de coûts dit licenciements. Ce qui détruit exactement l'écosystème dont vous avez besoin pour que l'IA fonctionne : des employés qui expérimentent, partagent leurs découvertes, et collaborent avec les outils IA sans crainte.

Adopter une mentalité R&D

Mollick recommande de traiter cette phase comme de la R&D : un budget d'exploration, pas un budget d'optimisation. Les gains de productivité viendront naturellement et rapidement, surtout dans le développement logiciel où les résultats sont déjà clairs. Mais pour les usages transformationnels, il faut laisser du temps et de l'espace à l'expérimentation sans la pression de métriques trimestrielles.

_{CE QUE ÇA CHANGE POUR VOUS}

• Résistez à la tentation de mettre des KPIs de productivité sur vos projets IA dans les 6-12 premiers mois
• Allouez un budget IA étiqueté R&D avec une tolérance à l'échec, pas un budget IT avec un ROI attendu
• Méfiez-vous des KPIs qui convergent vers la réduction d'effectifs : c'est le signal que vous optimisez pour la mauvaise chose
• Les gains rapides (coding, synthèses) peuvent être mesurés, mais les usages transformationnels nécessitent patience et exploration