Résumé

L’adoption de l’IA générative est passée rapidement au statut de budget stratégique, dominant désormais la question du Retour sur Investissement (ROI) concret et auditable pour les Partners et LPs dans les sociétés de gestion1. Cependant, l’IA ne crée pas de valeur ex nihilo mais amplifie l’efficacité des processus existants, multipliant la qualité d’un système déjà bien conçu ou, à l’inverse, les défauts d’un système mal pensé, ce qui exige une mesure alignée sur les métriques clés de la gestion d’actifs (performance, risque, conformité)2…. Pour encadrer ce ROI, il est nécessaire d’utiliser un triptyque de métriques (cadre BODIC) comprenant le « Hard ROI » (gains quantitatifs), le « Soft ROI » (augmentation cognitive et gains qualitatifs) et le « Long ROI » (gains stratégiques et protection de la licence d’opérer)

NB : le podcast de BODIC est généré par l’outil d’IA NotebookLM à partir du contenu de cette fiche PDF écrite par l’équipe Bodic

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Constat : Le piège de l’enthousiasme sans mesure

❖ L’IA générative est passée du proof of concept au budget stratégique en
deux ans. L’adoption est là, mais une question domine désormais chez les
Partners et les LPs : Quel est le ROI concret et auditable d’une stratégie IA ?

❖ Le mythe de la « valeur magique » : L’IA est trop souvent perçue comme un
raccourci technologique. Or, elle ne crée pas de valeur ex nihilo, elle amplifie
l’efficacité des processus existants.

❖ L’alignement manquant : L’IT est souvent jugé sur la vélocité de déploiement,
mais le métier est jugé sur la performance, le risque et la conformité.
⇒ Le ROI doit faire le lien entre ces deux mondes.

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Mesurer l’IA par le prisme métier

Le ROI Data & IA doit sortir du cadre purement IT : on doit s’aligner sur les métriques
clés de la gestion d’actifs : performance, risque, conformité, levée de fonds

L’IA peut être vue comme une « Augmentation Cognitive » : meilleure capacité à
analyser, comprendre et décider

Le ROI ne vient pas de l’IA elle-même, mais de la façon dont elle augmente
l’utilisateur dans son flux de travail, en lui offrant Contexte, Structure et Vitesse
(comme l’illustrent les Fiches #25 et #26 sur le Streaming et les HUD).

Les 4 Leviers où un GP crée du ROI

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Le cadre BODIC : Mesurer le triple ROI

Pour obtenir un ROI réel, il faut l’encadrer avec un triptyque de métriques

Gains quantitatifs : Le « Hard ROI »
C’est la mesure directe de l’efficacité opérationnelle et de la réduction
de friction.
Ex Impact : Heures économisées par analyste CI par mois (ex:
-20h/mois sur l’agrégation de data), réduction du taux de correction
des docs réglementaires (ex: -30% d’erreurs sur les data LP/ESG),
Vitesse de Cycle (ex: closing LP +15% + rapide)

Gains qualitatifs : Le « Soft ROI »
C’est le gain lié à l’augmentation cognitive et à la meilleure circulation
du savoir.
Ex Impact : Amélioration de la cohérence des analyses (due diligence
homogènes), meilleure circulation du savoir interne, réduction du
« bruit » dans la donnée et décisions plus étayées.

Gains Stratégiques : Le « Long ROI »
Il justifie l’investissement à long terme et la scalabilité.
Ex Impact : Capacité à lancer plus de véhicules sans surcoût
(scalabilité sans surcoût), attractivité LP renforcée (via un LP Portal
augmenté), et conformité simplifiée (traçabilité des flux pour
DORA/IA Act).

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Le Triptyque de l’exécution du ROI

Le ROI n’est pas un résultat automatique. Il est conditionné par trois facteurs
clés, et tout manquement rend l’investissement vain

Ces trois dimensions conditionnent 100% du ROI.
Si l’une manque, les deux autres sont fragilisées

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Structurer son ROI IA : La méthode itérative

Le ROI en IA Data est le fruit d’une exécution méthodique et itérative,
loin de l’approche « Big Bang » :

1. Mesurer l’existant : Quantifier le temps, les erreurs et la qualité du
   cycle de processus actuel ;
2. Prioriser 3 cas d’usage : Sélectionner ceux qui ont un ROI immédiat
   et qui sont alignés sur la stratégie métier ;
3. Préparer la donnée : Assurer la data quality, la gouvernance et
   l’harmonisation des sources critiques pour les cas d’usage choisis ;
4. Déployer le MVP IA : Lancement du Minimum Viable Product (MVP)
   IA (agents, automations) uniquement sur les cas d’usage ciblés ;
5. Mesurer à 30, 60, 90 Jours : Évaluation rigoureuse des KPIs du
   cadre Bodic (Hard, Soft, Long ROI) ;
6. Industrialiser et passer à l’échelle : Poursuivre l’investissement
   uniquement si les KPIs sont positifs.

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Conclusion : L’IA est un multiplicateur

Les agents IA et l’orientation flux imposent un nouveau modèle de SI. Le
ROI est au rendez-vous, mais il n’est pas magique.

Il ne faut pas confondre IA et automatisation : automatiser un mauvais
processus n’améliore rien. L’IA ne crée pas de valeur si la donnée ou le
workflow sont défaillants.

Le ROI provient :
★ D’une gouvernance data solide – Fondation
★ De cas d’usage ciblés et mesurables – Priorité
★ D’équipes formées et engagées – Adoption
★ D’une exécution méthodique et itérative – Vitesse

En réalité : L’IA n’est pas un raccourci. C’est un multiplicateur. Elle
multiplie la qualité d’un système déjà bien conçu. Et elle multiplie les
défauts d’un système mal pensé. Le ROI doit être construit, et non espéré.

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