Le ROI ici signifie : l'adoption de l'IA a-t-elle amélioré les résultats réels plus qu'elle n'a coûté — en argent et en surcharge cachée ? Le piège est de célébrer des métriques de vanité (« lignes générées », « prompts exécutés ») qui ne disent rien sur la valeur. Je mesure les résultats, je pèse le vrai coût, et je décide sur la base d'évidences, pas du battage médiatique.
Ignorez « les lignes de code générées par l'IA » — plus de code est un coût, pas une victoire.
Un outil qui économise une heure de saisie mais ajoute une heure de révision n'est pas une victoire.
Certains avantages sont réels mais flous : la satisfaction des développeurs, l'intégration plus rapide, moins de changements de contexte. Certains risques sont tout aussi flous : l'atrophie des compétences, la dérive subtile de la qualité. Nommez-les ouvertement plutôt que de prétendre que la feuille de calcul raconte toute l'histoire.
Les leaders sont de plus en plus souvent invités à justifier les dépenses en IA. La traiter comme n'importe quel autre investissement — les résultats plutôt que la vanité, le vrai coût plutôt que le prix annoncé, les preuves plutôt que le battage médiatique — c'est ce qui sépare les vrais gains de productivité du théâtre coûteux.