Les métriques d’adoption de l’IA ne signifient rien sans métrique de qualité décisionnelle
Compter les agents, cas d’usage ou workflows automatisés ne prouve pas que les décisions de planning se sont améliorées.
L’adoption de l’IA est de plus en plus mesurée par le nombre de cas d’usage, d’agents et de workflows automatisés. Ces métriques disent peu de choses sur l’amélioration réelle des décisions de planning.
Le gap de mesure
Une organisation peut déployer de nombreuses capacités IA tandis que les planners continuent à overrider les recommandations, à douter des données ou à contourner le système dans Excel.
Ce qu’il faut mesurer
- le forecast value added ;
- la latence de décision ;
- l’acceptation des recommandations et la qualité des overrides ;
- l’impact sur le service et le stock ;
- le résultat financier ;
- l’explicabilité et la traçabilité.
Architecture de décision
Chaque décision soutenue par l’IA a besoin d’une source de données faisant autorité, d’un owner, d’un seuil d’approbation humaine et d’un mécanisme comparant la recommandation au résultat réel.
Recommandation pratique
Le prototypage peut rester léger pendant la phase de preuve. Les capacités matures doivent être intégrées dans l’APS, l’ERP ou la BI uniquement lorsque la décision, l’owner, les contrôles et les métriques de résultat sont explicites.
L’activité IA n’est pas la qualité décisionnelle.