Pour mesurer les KPIs (Indicateurs Clés de Performance) avec l’IA (Intelligence Artificielle), les entreprises utilisent diverses méthodes quantitatives et qualitatives pour évaluer l’efficacité de leurs systèmes d’IA. Voici quelques KPIs couramment utilisés dans ce contexte :
- Temps Moyen de Réparation (MTTR): Ce KPI mesure le temps nécessaire pour résoudre un problème ou une défaillance.
- Taux de Résolution au Premier Contact (FCRR): Il indique le pourcentage de problèmes résolus dès le premier contact sans nécessiter d’intervention supplémentaire.
- Satisfaction Client et NPS (Net Promoter Score): Ces indicateurs qualitatifs reflètent la satisfaction des clients et leur probabilité de recommander les services ou produits de l’entreprise.
- Coût Total de Possession (TCO): Il s’agit du coût total de l’investissement dans l’IA sur toute sa durée de vie, incluant les coûts d’acquisition, de fonctionnement et de maintenance¹.
En plus de ces KPIs, les entreprises peuvent également suivre le nombre de projets d’IA réussis, le temps moyen pour développer et déployer des solutions d’IA, et le pourcentage de revenus générés par les solutions d’IA pour évaluer le succès de leurs initiatives d’IA.
Il est important de noter que la sélection des KPIs dépend des objectifs spécifiques de l’entreprise et du domaine d’application de l’IA. Les KPIs doivent être alignés avec la stratégie globale de l’entreprise pour fournir des insights pertinents et aider à l’amélioration continue des systèmes d’IA.