Convenez de ce que vous comparez
Choisissez un résultat achevé et l’équipe qui en est responsable. Pour une synthèse de requête, mesurez l’effort nécessaire pour produire une synthèse exploitable par le collègue destinataire. Ne comparez pas un travail manuel terminé à un brouillon d’IA qui doit encore être vérifié.
Utilisez des types de tâches similaires et incluez des exemples difficiles. Consignez les différences susceptibles d’expliquer le résultat : longueur du document, informations manquantes, expérience du réviseur ou modification du processus. Une moyenne avant-après sans ce contexte peut induire en erreur.
- Effort de référence
- Effort avec assistance
- Qualité et exceptions
- Décision étayée
Suivez un ensemble restreint de mesures utiles
| Mesure | Son importance |
|---|---|
| Qualité des résultats acceptés | La rapidité a peu de valeur si le résultat n’est pas exploitable. |
| Minutes de travail humain totales par élément | Comprend la préparation, l’examen, les corrections et le traitement des exceptions. |
| Éléments non résolus ou abandonnés | Évite que les tentatives échouées disparaissent du résultat. |
| Consommation d’IA par élément terminé | Relie l’utilisation mesurée au travail utile. |
| Délai total de traitement | Comprend les files et l’attente ; il diffère du temps de travail effectif. |
Les travaux du NIST sur l’évaluation de l’IA rappellent que les estimations de performance dépendent de ce qui est mesuré et des hypothèses qui sous-tendent l’évaluation. Présentez ces hypothèses avec votre résultat au lieu de faire d’un petit pilote une référence universelle. [1]
Calculez un résultat transparent
Exemple illustratif. Pour 200 tâches comparables, l’effort de référence est de 10 minutes chacune, soit 2 000 minutes. Le traitement assisté prend en moyenne 6 minutes, corrections comprises, soit 1 200 minutes. Il faut encore 120 minutes pour analyser les échecs et maintenir la configuration. La différence nette est de 680 minutes, soit environ 11,3 heures.
Il s’agit d’une estimation de capacité pour cet échantillon, à condition que la qualité atteigne le niveau convenu. Ce n’est ni une économie annuelle, ni un avantage de trésorerie, ni un résultat mesuré chez un client REDA. Si l’échantillon excluait les tâches difficiles, répétez l’exercice avant d’extrapoler.
Expliquez où la valeur se matérialiserait réellement
L’équipe pourrait utiliser le temps libéré pour réduire le retard, répondre plus vite ou absorber davantage de travail. Un argument d’économie financière exige un lien crédible avec un coût qui changera réellement, comme des heures supplémentaires évitables. Consignez ce mécanisme séparément du calcul de temps.
Incluez les coûts de mise en œuvre, d’abonnement, d’utilisation et d’exploitation dans la décision d’investissement. Évitez de convertir un même bénéfice à la fois en économies salariales et en capacité supplémentaire dans un total unique.
Décidez de poursuivre, de réviser ou d’arrêter
Un pilote peut être utile même lorsqu’il révèle un mauvais candidat. Les données peuvent être inaccessibles, la vérification rester coûteuse ou la tâche être mieux traitée par une automatisation classique. Ces constats évitent un investissement plus important mal orienté.
L’approche de REDA en sandbox vise à permettre un examen avant la planification de la production. Présentez la situation de référence et le résultat métier qui compte pour vous ; le guide d’analyse de rentabilité propose une fiche de travail plus complète pour prendre la décision.
Sources
- NIST — Expanding the AI evaluation toolbox with statistical models. Consulté le 22 septembre 2026.