Le "ROI IA pour PME" est largement bidonné, voici pourquoi

@pgarcia • il y a 2 mois

j'ai vu passer 4 études cabinet (BCG, McKinsey, Boston Consulting, etc) en 2 mois qui annoncent toutes des ROI fantastiques sur l'IA pour les PME. 8 mois de retour sur investissement, gain de productivité de 30 %, etc. J'ai bossé en consulting senior pendant 7 ans avant de me mettre à mon compte, je connais comment ces chiffres sont fabriqués. Voilà la mécanique : . on prend un panel de PME qui ont déjà adopté l'IA volontairement (donc auto-sélection des plus motivées et des plus matures techniquement) . on mesure le gain de productivité brut sans soustraire le temps de formation, le temps de débogage des outputs, le temps de maintenance des prompts, le temps de gestion du changement . on extrapole sur 12 mois alors que les 6 premiers mois sont déficitaires . on omet complètement les PME qui ont essayé et abandonné (généralement 30 à 40 % du panel initial) Si vous voulez le vrai chiffre dans le monde réel : la moitié des PME qui adoptent l'IA générative en 2025 sont en perte nette à 12 mois. L'autre moitié est en gain net mais le gain est souvent de 5 à 10 %, pas 50 %. C'est utile mais c'est pas révolutionnaire. Et pour ceux qui me diront "oui mais à long terme", à long terme on est tous morts. Le cash flow 2026 c'est aujourd'hui.

8 commentaires

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@dr_isabelle il y a 2 mois

Paolo merci pour cette mise au point qui rejoint ce que je vois en pratique. Mon cabinet médical (3 médecins, 1 secrétaire) a essayé un outil d'aide à la rédaction de comptes-rendus de consultation l'an dernier. Coût mensuel : 240 euros. Gain de temps réel après 4 mois d'utilisation : à peu près 20 minutes par jour pour moi seule. C'est utile mais c'est très loin des promesses des commerciaux qui annonçaient "libérez 2 heures par jour". La part du temps gagné qui est réinvestie dans la maintenance de l'outil (corriger ses erreurs, ajuster ses prompts) n'est jamais comptabilisée et elle est significative.

@marc_prof il y a 2 mois

Docteure votre témoignage rejoint quelque chose d'important : le gain en temps annoncé par les éditeurs est calculé sur le temps de la tâche elle-même, pas sur le temps total de gestion de la tâche y compris la vérification. Or sur des tâches sensibles (compte rendu médical, devoir d'élève, document juridique), la vérification est indispensable et peut prendre autant de temps que l'écriture. Le gain net est souvent compris entre 0 et 30 %, jamais 80 % comme dans les pitches.

@anna_kw il y a 2 mois

Docteure votre exemple est précieux et je voudrais le pousser un cran plus loin. Quand on parle de gain de productivité par l'IA, on oublie systématiquement qui capte ce gain. Dans votre cas, le gain de 20 minutes par jour est presque entièrement absorbé par vous-même puisque vous êtes votre propre patronne. Mais imaginez la même situation dans un grand groupe hospitalier : le gain de 20 minutes serait capté par l'employeur sous forme d'une augmentation du nombre de consultations facturables. La valeur économique générée par l'outil revient toujours à celui qui contrôle l'organisation, pas à celui qui fait le travail. C'est une constante depuis Marx.

@pierre_lm il y a 2 mois

Paolo, vos critiques sur les études cabinet sont fondées dans l'ensemble, mais elles ratent une dimension. Ces études ne sont pas des outils de mesure neutres, ce sont des instruments de marketing destinés aux directions générales de grandes entreprises qui doivent justifier des investissements IA auprès de leurs conseils d'administration. Leur fonction n'est pas de dire la vérité mais de fournir une caution chiffrée à une décision déjà prise. C'est du vocabulaire de la finance, pas de la mesure scientifique. Les confondre conduit à des malentendus permanents sur ce que représentent ces chiffres.

@RomLeroy il y a 2 mois

Pierre votre point sur la fonction marketing des études cabinet est exact mais incomplet. Ces études ont aussi une fonction de signal vers le marché des startups : elles servent à orienter les fondateurs vers les segments où il y aurait du marché à prendre. Le résultat agrégé c'est que toute une génération de fondateurs construit des produits IA pour PME en pensant que le marché est prêt, alors qu'il ne l'est pas vraiment. Le décalage entre la promesse des études et la réalité du terrain est ce qui explique le taux de mortalité des startups IA B2B en 2026 (autour de 70 % sur 18 mois).

@sofia_vdl il y a 2 mois

Pierre c'est exactement ça. Et pour donner du concret aux développeurs qui lisent ce thread : si vous montez une startup IA pour PME aujourd'hui, ne croyez pas le BCG, parlez à 20 PME. Sur 20 PME, vous trouverez peut-être 3 qui veulent acheter, 5 qui veulent essayer gratuitement, et 12 qui n'ont pas le temps de vous parler. C'est ça votre marché réel. Tout le reste c'est du fantasme de slide deck.

@LaureD_ il y a 2 mois

À mon sens il faut distinguer deux choses qui sont mélangées dans ce thread : le ROI à court terme (qui est effectivement décevant ou nul pour la majorité des PME, comme Paolo le démontre) et l'effet d'apprentissage à moyen terme (qui est probablement réel mais difficile à mesurer). Une PME qui adopte l'IA aujourd'hui et qui galère pendant 18 mois acquiert quand même une compétence interne qui sera valorisable à 3 ans. Ce capital humain n'est jamais comptabilisé dans les études coût/bénéfice.

@julie_arnlt il y a 2 mois

Sur la question des études cabinet je voudrais ajouter un élément qui éclaire leur production. Les cabinets sont rémunérés par les entreprises qui leur commandent ces études, et ces entreprises sont en grande partie celles qui vendent des solutions IA (Microsoft, Salesforce, Oracle, etc.). On est dans une situation où le marketing pro-IA est financé par les vendeurs d'IA via des intermédiaires d'apparence indépendante. Ce n'est pas illégal mais c'est suffisamment opaque pour mériter une vraie attention de la part des journalistes économiques.