La plupart des projets pilotes d'IA d'entreprise ne parviennent pas à fournir une valeur commerciale mesurable à l'IA, et Appian Corp. suggère que le coupable n'est pas la technologie.
L’écart entre l’expérimentation de l’IA et la véritable transformation de l’entreprise se creuse à mesure que les organisations confondent les gains de productivité personnelle avec un changement structurel. L'intégration de l'IA dans des flux de travail déterministes (et non son déploiement en tant qu'outil autonome) est la condition préalable à la conformité, à l'auditabilité et à un réel retour sur investissement, selon Greta Peterman (photo), ingénieure principale en valeur commerciale chez Appian.
« L'IA en soi n'est que l'IA. C'est comme un moteur sans voiture », a déclaré Peterman. « Il faut vraiment intégrer l'IA dans un processus de workflow pour qu'elle fonctionne de manière déterministe et efficace. Sinon, ce n'est qu'une opportunité sans résultat ciblé. »
Peterman s'est entretenu avec Alison Kosik de theCUBE à Appian World 2026, lors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de l’obtention d’une valeur commerciale mesurable de l’IA, de la différence entre l’IA probabiliste et déterministe et de la manière dont les organisations peuvent passer des projets pilotes aux résultats au niveau du conseil d’administration. (* Divulgation ci-dessous.)
Valeur commerciale mesurable de l’IA au-delà du gain de temps
La différence entre une IA qui impressionne dans une démo et une IA qui satisfait un régulateur ou un directeur financier se résume au déterminisme. Les processus d'entreprise tels que le rapprochement des factures ou la gestion des commandes clients ne peuvent pas tolérer des résultats probabilistes : ils nécessitent des résultats absolus et vérifiables, a expliqué Peterman.
« (OpenAI) avait un article. Ce que j'ai vraiment aimé, c'est que c'est comme si vous étiez un enfant et faisiez un test », a-t-elle déclaré. « Les gens qui connaissent réellement le travail savent que A plus B égale C et que c'est déterministe. Lorsque vous parlez d'un processus de rapprochement de factures, vous ne voulez pas qu'il soit probabiliste. Vous devez le rendre absolu. »
Une étude réalisée par International Data Corp., commandée par Appian, a révélé un retour sur investissement de 441 % sur trois ans et un délai de commercialisation 59 % plus rapide pour les organisations utilisant la plateforme, a noté Peterman. Les entreprises qui atteignent ce niveau de rendement partagent un trait commun : elles mesurent l'impact en aval des changements de processus, et pas seulement le temps gagné. En collaboration avec un fournisseur mondial de technologies médicales, l'équipe de Peterman a quantifié qu'un seul flux de commande client assisté par IA détectait des défauts en aval valant des millions de dollars. Ce qui peut sembler être un processus de cas limite peut générer 80 % de l’impact en aval, le rendant ainsi invisible pour les équipes concentrées uniquement sur le débit.
« 20 % de quelque chose qui semble être un processus d'exception a un impact de 80 % sur le processus en aval », a-t-elle déclaré. « Si vous cherchez simplement à faire des choses sympas, vous ne résolvez pas vraiment les points de friction entre vous et votre client ou vos concurrents. »
Voici l'interview vidéo complète, faisant partie de la couverture d'Appian World 2026 par SiliconANGLE et theCUBE :
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour Appian World. Ni Appian, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
