Comment mesurer le ROI d'une formation IA en entreprise ?

Dans de nombreuses entreprises, la réussite d'une formation IA est encore évaluée au nombre de collaborateurs formés ou au taux de satisfaction obtenu en fin de session, pourtant, ces indicateurs ne permettent pas de savoir si la formation a réellement créé de la valeur pour l'organisation.

Mesurer le retour sur investissement consiste donc à évaluer les effets concrets de la montée en compétences sur l'activité de l'entreprise, afin de déterminer si les collaborateurs utilisent effectivement les outils d'intelligence artificielle, s'ils gagnent du temps dans leurs missions, améliorent la qualité de leurs livrables ou développent de nouveaux cas d'usage créateurs de valeur.

Le retour sur investissement ne doit donc pas être considéré comme un simple indicateur financier, il constitue une véritable boussole permettant d'accompagner durablement l'adoption de l'intelligence artificielle et d'orienter les décisions futures.

Pour mesurer objectivement le retour sur investissement d'une formation IA, il est indispensable de définir des indicateurs de performance avant son déploiement, puis de suivre leur évolution dans le temps. Cette approche permet de comparer la situation avant et après la montée en compétences des collaborateurs et d'évaluer l'impact réel de la formation sur l'activité de l'entreprise.

Selon les objectifs fixés, plusieurs KPI peuvent être suivis :

Formation des équipes

• Taux de participation à la formation.
• Taux de complétion de la formation (parcours en ligne).
• Taux de réussite aux évaluations.
• Niveau de satisfaction des participants.
• Taux de recommandation de la formation (NPS).
• Niveau de confiance des collaborateurs dans l'utilisation de l'IA après la formation.
• Nombre de cas d'usage IA identifiés et adaptés aux métiers des participants

Adoption des outils d'intelligence artificielle

• Taux d'adoption des outils d'IA déployé dans vore entreprise (ChatGPT, Claude, Gemini ou encore Microsoft Copilot).
• Nombre d'utilisateurs actifs.
• Fréquence d'utilisation des outils.
• Nombre de collaborateurs utilisant l'IA au moins une fois par semaine.
• Nombre de prompts, assistants ou automatisations créés.

Optimisation des processus existants

• Nombre de tâches automatisées.
• Temps moyen économisé par tâche.
• Diminution du taux d'erreur.
• Gain de productivité par collaborateur.
• Temps réinvesti sur des missions à plus forte valeur ajoutée.

Développement de nouveaux usages

• Nombre de cas d'usage identifiés.
• Nombre de cas d'usage déployés.
• Nombre de projets IA lancés.
• Valeur créée ou économies générées grâce aux nouveaux usages.

Les indicateurs présentés précédemment permettent d'évaluer la valeur globale d'une formation IA et son impact sur les collaborateurs, les processus et l'organisation.

Toutefois, si votre objectif est d'estimer plus précisément son retour sur investissement financier, il est possible de s'appuyer sur une méthode de calcul simple qui compare les gains générés au coût de la formation.

ROI = (Gains générés − Coût de la formation) / Coût de la formation × 100

Prenons un exemple.

Une entreprise forme 20 collaborateurs à l'utilisation de l'intelligence artificielle.

À l'issue de la formation, chacun économise en moyenne 5 heures de travail par semaine grâce à l'automatisation de certaines tâches. (Baromètre mondial AI at Work de Boston Consulting Group (BCG)

Dans cette hypothèse, l'entreprise économise environ 1 300 heures de travail sur trois mois. Ces heures peuvent ensuite être réaffectées à des activités à plus forte valeur ajoutée ou valorisées afin d'estimer le retour sur investissement financier de la formation.

Ce calcul fournit une première estimation du retour sur investissement financier de la formation, néanmoins, il ne prend pas en compte les bénéfices plus difficiles à quantifier, comme l'amélioration de la qualité des livrables, l'accélération de la prise de décision, le développement de nouveaux cas d'usage IA.