L’IA donne-t-elle des résultats ? Aujourd’hui, Sarah Friar, directrice financière d’OpenAI, a partagé le tableau de bord que vous utilisez pour déterminer si vous obtenez réellement une valeur économique de vos dépenses en IA.
Pendant des années, a déclaré Friar, le succès des logiciels a été mesuré par les chiffres d’adoption : les sièges, les utilisateurs actifs et les mises à jour. Elle soutient que l’IA est différente. L’IA doit être mesurée par le travail qu’elle effectue réellement.
« La question économique fondamentale à laquelle sont confrontés les directeurs financiers et autres chefs d’entreprise est de savoir si la valeur du travail réalisé par l’IA augmentera plus rapidement que son coût de production », a écrit Frier dans un article de blog. Pour répondre à cette question, dit-elle, nous devons aller plus loin que de simples mesures comme le coût par jeton.
Elle soutient que la mesure clé de l’IA est ce qu’elle appelle « l’intelligence utile par dollar ». Il y a quatre facteurs : l’IA accomplit-elle le travail important ? Quel est le coût de chaque tâche réussie ? Les gens peuvent-ils se fier aux résultats ? Et à mesure que l’utilisation augmente, la valeur par dollar augmentera-t-elle ?
En pratique, cela signifie que les dirigeants doivent suivre la quantité de travail effectué par l’IA qui répond à des critères de qualité définis, additionner le coût total de réalisation de ce travail et diviser par le nombre de tâches réussies pour obtenir le coût par tâche réussie. À partir de là, il s’agit de savoir si les gens peuvent compter de manière fiable sur le résultat et si, au fil du temps, le travail fini de haute qualité augmente plus vite que le coût total, avec une qualité maintenue ou améliorée. Ensuite, explique Friar, chaque dollar d’IA créera plus de valeur, et l’informatique sera au centre de cette équation.
« Notre travail consiste à améliorer cette équation à chaque génération : des modèles plus performants, des résultats plus rapides et plus fiables et des coûts réduits pour le travail que nos clients doivent effectuer », a-t-elle écrit.
Pour l’hyperscaler OpenAI, le calcul est plus qu’une simple dépense technologique ; c’est un atout stratégique. En tant qu’entreprise privée, l’entreprise n’a pas publié de directives formelles en matière d’investissement, mais son initiative Stargate, annoncée en janvier 2025, prévoit d’investir jusqu’à 500 milliards de dollars sur environ quatre ans pour construire une infrastructure d’IA à grande échelle aux États-Unis, avec un objectif initial d’environ 100 milliards de dollars et une construction généralisée qui s’accélère pour atteindre un objectif de capacité de 10 gigawatts aux États-Unis d’ici 2029. Un peu plus d’un an plus tard, la demande a déjà dépassé cette étape. Parce que l’IA continue de s’accélérer. Selon certaines informations, l’introduction en bourse d’OpenAI pourrait avoir lieu dès cet été ou au plus tard en 2027. La société est déjà évaluée à 852 milliards de dollars, soit près de 1 000 milliards de dollars.
Les directeurs financiers dirigent depuis longtemps l’allocation du capital et la communication avec les investisseurs, mais on attend de plus en plus d’eux qu’ils contribuent aux côtés des PDG aux décisions stratégiques, comme par exemple où placer leurs plus gros paris à long terme, comme les investissements dans l’IA.
McKinsey a récemment organisé son 24e Forum mondial annuel des directeurs financiers. Le forum a réuni environ 100 responsables financiers de plus de 30 pays, représentant certaines des plus grandes organisations du monde. Andy West, associé principal chez McKinsey et co-responsable mondial de la stratégie et de la finance d’entreprise de la société, a déclaré à Fortune qu’il avait mené un sondage informel demandant si les fonctions de stratégie relèvent actuellement du directeur financier. Environ les deux tiers ont levé la main. Il y a cinq ans, cela aurait été moins d’un tiers, dit-il.
« Nous parlons de l’IA lors de cette conférence depuis plusieurs années maintenant », a déclaré West. L’année dernière, les leaders du secteur financier expérimentaient encore l’IA. Cette année, a-t-il déclaré, la conversation s’est résolument tournée vers la transformation à l’échelle de l’entreprise.
