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Retour sur investissement ou retour sur les données ? Pourquoi l'analyse des données est rentable
Les entreprises investissent massivement dans les tableaux de bord, les plateformes de données et les modèles d'IA. Mais seules celles qui peuvent prouver un impact financier réel obtiennent le budget et un soutien à long terme pour leurs projets d'analyse de données. C'est pourquoi une question doit être abordée dès le départ : le retour sur investissement. Beaucoup se demandent : comment le calculer concrètement ? Quels sont les indicateurs clés de performance (KPI) importants ? Et quand l'analyse des données est-elle vraiment rentable ? Nous avons rencontré Michael Haub, ingénieur et data scientist chez Device Insight, pour discuter du fonctionnement concret du retour sur investissement dans l'analyse de données.
Guest author
8 octobre 2025
Technology
Durée de lecture : 2 minutes
Les points clés en bref :
Lorsque l'on considère la situation dans son ensemble, l'analyse des données concerne moins le retour sur investissement (ROI) que le véritable « retour sur les données ».
Une fois déployée, l'analyse des données permet généralement d'obtenir un retour sur investissement (ROI) positif dans un délai de 12 à 24 mois.
Une réduction des déchets comprise entre 15 et 30 % et un retour sur investissement en moins de 12 mois : voilà les résultats concrets d'un projet d'analyse de données mené par Device Insight.
La technologie ne doit jamais être le point de départ. Les entreprises doivent commencer par identifier clairement un problème commercial et leurs difficultés les plus urgentes.
Les faits renforcent la confiance : chaque élément de valeur créé grâce à l'analyse des données doit être rendu visible.
Que signifie le terme « ROI » dans le contexte de l'analyse des données ?
Michael Haub : "Le retour sur investissement de l'analyse des données correspond à la valeur mesurable créée lorsque des modèles de données et des analyses sont appliqués aux processus métier, moins les investissements nécessaires en matière de technologie, de talents et de mise en œuvre. En termes simples, il s'agit de réduire les coûts. Pour y parvenir, vous devez apporter de la transparence à des processus qui étaient auparavant guidés par l'intuition ou des contrôles ponctuels.
Dr. Ing. Michael Haub, Consultant senior en science des données
Pour que la valeur soit mesurable, les objectifs doivent être clairement définis dès le début d'un projet, ainsi que les indicateurs clés de performance (KPI) qui seront influencés. Contrairement aux investissements dans des actifs physiques qui nécessitent généralement de longues périodes d'amortissement, le retour sur investissement des améliorations basées sur les données peut souvent être réalisé plus rapidement et avec une plus grande flexibilité."
En quoi le retour sur investissement de l'analyse des données diffère-t-il des investissements plus traditionnels, comme l'achat d'une nouvelle machine ou d'un nouveau véhicule ?
Michael Haub : « Avec une machine, le retour sur investissement est généralement simple : vous investissez un certain montant, elle produit un nombre prévisible d'unités et le rendement peut être calculé à partir de la marge commerciale. L'analyse des données fonctionne différemment. La valeur ne provient pas d'une production physique, mais d'informations améliorées qui permettent de prendre des décisions plus éclairées.
Une autre différence fondamentale réside dans l'évolutivité. Une fois développés, les modèles de données peuvent souvent être appliqués à d'autres processus ou services sans effort supplémentaire notable. Sur l'ensemble du cycle de vie d'un produit, le bénéfice total de toutes les décisions basées sur les données peut largement dépasser le champ d'application initial. On pourrait même parler de « retour sur données », un concept qui va au-delà du retour sur investissement financier pour inclure l'évolutivité et l'aspect réutilisable des modèles de données pour des cas d'utilisation entièrement nouveaux.
Si l'on compare l'impact global de toutes les décisions fondées sur les données aux coûts liés au cycle de vie d'un produit, l'analyse des données revient en réalité à calculer le « retour sur données ».
Quels sont les indicateurs clés de performance (KPI) importants pour mesurer le retour sur investissement dans l'analyse des données ?
Michael Haub : « À court terme, le retour sur investissement dans l'analyse des données se traduit souvent par des gains d'efficacité très concrets, et finalement par des économies de coûts. Les indicateurs clés sont bien connus : moins de rebuts dans l'atelier, une disponibilité accrue des machines, une réduction des temps d'arrêt et une baisse de la consommation d'énergie. Ces indicateurs peuvent généralement être suivis rapidement et précisément, ce qui en fait d'excellents indicateurs précoces permettant de déterminer si un projet est sur la bonne voie.
À long terme, le tableau s'élargit. Les améliorations progressives s'accumulent pour renforcer la compétitivité, que ce soit grâce à un degré d'automatisation plus élevé, à une plus grande transparence des processus ou à la maturité numérique globale de l'entreprise. En ce sens, le retour sur investissement ne se limite pas à des économies immédiates, mais consiste à créer des avantages durables, en renforçant la résilience, l'agilité et la capacité à répondre efficacement aux nouveaux défis."
Lisez l'intégralité de l'article de blog rédigé par notre spécialiste IoT Device Insight pour découvrir combien de temps il faut généralement pour rentabiliser les investissements dans l'analyse des données et quelles sont les options disponibles pour accélérer ce processus :
Alexandra Luchtai writes regularly about digital and data-driven innovation – covering topics around Data, Analytics & AI, Smart Products, and Smart Factory solutions. Her articles highlight the latest projects and insights across industries from Device Insight, the digitalization specialist within the KUKA Group.
