Comment mesurer réellement l’impact de l’IA sur l’entreprise

Galen Low : Est-il vraiment possible de quantifier l’impact que l’IA a sur une organisation ?

Michael Domanic : Si vous améliorez un pan du processus de vente, il faut mesurer quel impact cette amélioration a eu. Quels résultats a-t-elle apportés ? Avons-nous vendu davantage ? Avons-nous atteint un objectif de chiffre d’affaires grâce à l’intégration de cette solution dans l’entreprise ?

Idem pour le marketing : nous optimisons beaucoup de processus marketing. Très bien. Si, par exemple, nous gagnons du temps sur la création de campagnes, combien de campagnes supplémentaires pouvons-nous produire et quelle est la valeur de ces campagnes additionnelles ? C’est là que l’on commence à se concentrer sur la mesure de la valeur créée.

Galen Low : Quels changements de mentalités et de comportements organisationnels faut-il opérer pour suivre le rythme de la transformation par l’IA ?

Michael Domanic : Il va falloir accepter que nous serons tous en mode transformation et apprentissage pour un avenir prévisible. Ce que l’on sait, c’est que le rythme de prolifération des capacités ne va pas ralentir. Il va même s’accélérer, et il faudra faire preuve d’une grande adaptabilité face à ces évolutions.

Galen Low : Tu viens de publier un article sur tes prédictions pour l’IA en 2026. Tu y explores aussi l’idée que les UX researchers et designers deviendront les personnes les plus stratégiques dans les entreprises en 2026. Peux-tu nous expliquer pourquoi ?

Michael Domanic : Oui, alors…

Galen Low : bienvenue dans le podcast The Digital Project Manager — l’émission qui aide les leaders du delivery à travailler plus efficacement, livrer plus sereinement et diriger leurs équipes en toute confiance à l’ère de l’IA. Je suis Galen, et chaque semaine nous plongeons dans des stratégies concrètes, des tendances émergentes, des cadres éprouvés et de temps en temps dans des histoires de terrain issues des projets. Que vous gériez d’énormes programmes de transformation, que vous orchestriez des workflows IA ou que vous essayiez simplement de maintenir l’ordre, vous êtes au bon endroit. C’est parti.

Aujourd’hui, nous allons démonter les idées reçues sur l’IA dans la culture d’entreprise et opérer un vrai reset afin de mieux comprendre comment l’IA impacte votre activité au cœur, et pas juste via des métriques de vanité. Nous parlerons des bons et mauvais moyens de mesurer ce fameux impact, de comment la perception de l’IA doit évoluer à mesure que l'organisation mûrit, et nous partagerons quelques prédictions sur l’évolution des tendances business liées à l’IA d’ici 2026.

Pour m’accompagner, Michael Domanic, Directeur de l’IA chez UserTesting.

Michael a pour mission de conduire la transformation de l’entreprise grâce à l’IA afin de générer de la valeur concrète. Pour cela, il collabore avec les responsables transverses pour intégrer l’IA dans les processus clés, encourager une culture d’innovation et généraliser la maîtrise de l’IA dans toute l’organisation avec une approche pragmatique et axée sur l'impact.

Michael, merci d’être avec moi aujourd’hui.

Michael Domanic : Merci, Galen. Merci pour l’invitation, je suis ravi d’être là.

Galen Low : Cette discussion m’enthousiasme car nos précédents échanges étaient passionnants. Je pressens qu’on va suivre un fil sinueux, mais histoire de cadrer, voici une sorte de roadmap pour cette rencontre.

Pour commencer, je voudrais ton avis sur une question un peu épineuse, puis élargir sur trois points : d’abord, comment tu as intégré l’IA et mesuré son impact chez UserTesting, et pourquoi cette approche ; ensuite, explorer les évolutions culturelles comme l’organisation qui mûrit dans son parcours IA ; enfin, se projeter sur tes prédictions concernant l’évolution du monde du travail et du business en 2026 sous l’influence de l’IA.

Tu es partant ?

Michael Domanic : Absolument, on y va !

Galen Low : Super ! Je commence par une grosse question et donne un peu de contexte. À mon sens, la plupart des entreprises veulent mesurer le succès de l’implémentation de l’IA.

Ce ROI insaisissable, au-delà du simple « réussite ou échec », fait débat. Certains estiment que l’IA n’a même pas besoin d’être mesurée tant son impact positif est évident. D’autres pensent qu’il faut inventer de nouveaux indicateurs pour l’IA et les suivre scrupuleusement.

Donc ma question casse-tête, c’est : Peut-on vraiment quantifier l’impact de l’IA sur une organisation ou est-ce illusoire aujourd’hui de mesurer la transformation de cette façon ?

Michael Domanic : C’est effectivement un sujet qui fait débat, et notamment pour des profils comme moi qui portent l’IA dans les organisations.

Certaines écoles disent : inutile de mesurer le ROI de l’IA, c’est indispensable, point. Après tout, on ne mesure pas le ROI de l’électricité ou du mail… pourquoi celui de l’IA ?

Personnellement, je comprends, mais je diverge un peu. On a un CFO, un board, on investit beaucoup dans la transformation IA, et il nous faut justifier ce retour. Alors au lieu de chercher un chiffre holistique sur toute l’entreprise, on regarde chaque trimestre les 10 implémentations IA les plus significatives, et on mesure leur ROI. Si, par exemple, un collaborateur crée un GPT qui facilite une étape critique du process commercial, on mesure précisément l’impact : résultat atteint, pas simplement du temps gagné, car ce n’est qu’un bénéfice, pas le vrai objectif.

Donc, que ce soit dans la vente ou le marketing, nous passons au crible l’impact : combien de temps économisé ? Combien de campagnes en plus ? Quelle valeur ces campagnes génèrent-elles ? C’est cela qu’il faut mesurer pour capturer la valeur réelle.

Galen Low : J’adore ce niveau de granularité. On ne va ni trop s’égarer dans la microgestion des heures, ni inventer des nouvelles métriques artificielles...

Au final, c’est une question de résultats – d’ailleurs, on ne quantifie pas la performance de l’email aujourd’hui. D’ici dix ans, cette nouveauté sera banalisée.

Michael Domanic : Exactement. Il y a deux types de ROI : le « dur » que l’on peut objectivement mesurer, comme « nous avons eu 64 % de rendez-vous découvertes supplémentaires grâce à cette solution IA » – dans le SaaS, c’est clé –, et le « mou » : l’impact culturel d’être une équipe à la pointe, ce qui attire les talents. Ce dernier est plus difficile à mesurer, mais il compte.

Galen Low : Oui, on en parle beaucoup. Pour attirer les meilleurs, il faut viser cette image d’organisation innovante et leader, ce qui est un vrai atout.

Michael Domanic : C’est pour ça que je conseille à toute personne en entretien d’embauche : posez la question sur la transformation IA et voyez si l’entreprise a une vraie réponse. Pour attirer des talents, il vaut mieux être prêt !

Galen Low : C’est tout un sujet en soi, la marque employeur sur l’IA, car beaucoup pensent être prêts mais n’ont pas de vision claire. Revenons à UserTesting. Cet outil, mes équipes projets l’utilisent souvent pour des expériences utilisateurs à fort impact… Et toi, tu as un vrai parcours interne : du service client à la stratégie IA, jusqu’à ton poste actuel de VP et responsable de la stratégie IA générative. Félicitations !

Ça me donne envie de te demander : peux-tu donner quelques exemples d’usages de l’IA aujourd’hui chez UserTesting ?

Michael Domanic : Elle est désormais présente partout chez nous, on a dépassé la simple adoption – on l’implémente là où elle apporte de la valeur… et c’est très large !

Les cas d’usage sont multiples, mais en survol : en tant qu’entreprise SaaS, pour réussir, il faut booster le revenu, fidéliser les clients et accélérer la production. C’est là que mes efforts IA sont concentrés – c’est ce qui a le plus d’impact. Par exemple, côté produit, la plupart des équipes utilisent déjà, ou devraient utiliser, Codex, Copilot, Cursor… Ça fluidifie la création, améliore la qualité du code. Les designers utilisent du prototypage rapide, du vibe coding, pour produire plus vite… Toute l’équipe est impliquée.

Sur la partie go-to-market, les forces de vente disposent de GPT personnalisés pour mieux cibler, mieux engager et générer des rendez-vous. Les marketeurs gagnent en efficacité pour créer, rédiger, éditer, illustrer les campagnes. Bref, toute l’organisation bénéficie de l’IA.

Galen Low : Le SaaS s’y prête effectivement bien, où la vitesse compte et la concurrence est rude. Le marché évolue vite, les barrières à l’entrée tombent... N’importe quelle équipe réduite avec les bons outils IA peut aujourd’hui rivaliser. C’est justifié d’aller toujours plus vite.

Mes auditeurs chefs de projet subissent aussi cette pression : livrer mieux, plus vite, moins cher. Mais j’apprécie que chez vous, cette vélocité sert davantage la santé et la modernité de l’organisation que le seul profit.

Michael Domanic : Et vu la baisse des barrières à l’entrée du SaaS, on doit exceller partout. Pour schématiser, l’IA s’utilise dans l’entreprise sous trois angles : 1/ comme stagiaire (summarisation, recherche, études de comptes prospects...), 2/ comme assistant pour la génération de contenus (emails, posts LinkedIn, etc.), et 3/ — surtout — comme partenaire de réflexion stratégique pour favoriser l’innovation, challenger les approches, élaborer la stratégie. C’est ce dernier volet qui fait la vraie différence.

Galen Low : J’aime beaucoup cette distinction. Sur ton rôle, justement : tu mènes la transformation IA, mais à quel point es-tu impliqué sur le terrain ? Est-ce que tu coaches, tu observes, ou tu dissémine par vague l’état d’esprit à adopter ?

Michael Domanic : La transformation implique d’outiller, former et activer tous les collaborateurs. À 750-800 personnes, je ne peux pas tout gérer à titre individuel. Je me concentre donc sur les chantiers clés, mais surtout, nous avons identifié les pionniers qui expérimentent déjà — ils forment notre centre d’excellence IA, une vingtaine de personnes représentant tous les métiers. Leur mission : devenir référents et ambassadeurs dans leurs équipes, identifier les usages pertinents et explorer ensemble. C’est crucial pour l’adoption et la transformation.

Galen Low : J’adore ce modèle d’accompagnement. Il évite l’IA imposée sans explications et permet que les meilleurs usages soient impulsés par ceux qui connaissent vraiment leur métier, tout en bénéficiant de l’expertise IA transmise par le centre d’excellence.

Michael Domanic : Voilà. Je m’y connais sur l’ensemble du business mais ce sont les experts du terrain qui savent quels enjeux métier peuvent profiter de l’IA. Leur retour est indispensable.

Galen Low : J’imagine une dynamique où les volontaires prennent l’initiative… Mais as-tu aussi rencontré des résistances ? Quels freins ou fausses idées sur l’IA as-tu constaté, et comment fais-tu face ?

Michael Domanic : Il y a toujours des réfractaires, des « objecteurs de conscience ». Leur démarche est respectable, il n’y a pas d'obligation d’utiliser l’IA, mais je souligne que refuser de s’y intéresser revient à se priver d’un avantage. J’essaie de rester ouvert, car il y a aussi des questionnements légitimes : IA qui évolue très vite, enjeux environnementaux... Souvent, ces réflexions sont très utiles à la démarche globale et nous obligent à rester vigilants.

Galen Low : C’est un point important : cette réflexion, ces risques soulevés, sont utiles au projet. Mieux vaut quelqu’un qui questionne sérieusement de façon informée, que ceux qui rejettent sans s’intéresser. Ce regard critique est précieux, surtout pour tempérer la course à l’automatisation.

Michael Domanic : Pour la plupart, les non-adoptants se divisent ainsi : d’un côté, ceux qui ne souhaitent pas changer leurs habitudes par absence d’intérêt, de l’autre, ceux qui réfléchissent vraiment. C’est à ces derniers que je consacre mon énergie, car leur point de vue est très instructif.

Galen Low : Intéressant. Et quelque part, faire tester les nouveaux usages IA sur votre propre plateforme, c’est ça aussi l’ADN de UserTesting, non ? Est-ce que vous l’appliquez pour valider vos outils IA internes ?

Michael Domanic : Bien sûr ! Notre histoire a commencé avec des expérimentations sur l’IA : j’ai moi-même développé des solutions testées sur UserTesting dès il y a 7-10 ans ! Depuis, pour piloter la transformation, on interroge régulièrement les équipes via des sondages internes : sentiment vis-à-vis de l’IA, besoins en accompagnement, usages, envies d’outils… On a aussi bâti une vraie culture des GPT personnalisés : près de 1 000 déjà, pour 750 collaborateurs, certains massivement utilisés. Pour ceux-là, on fait des tests utilisateurs internes sur notre propre plateforme pour valider l’intuitivité et la pertinence métier. Chacun doit pouvoir en bénéficier sans être expert en prompt engineering !

Galen Low : C’est une démarche formidable, trop rarement adoptée. Beaucoup se contentent de faire une expérimentation, puis passent à une autre sans recueillir ni améliorer sur la base du retour utilisateur… alors que c’est clé pour la maturité d’un projet IA !

Par ailleurs, la culture que tu décris est vraiment centrée sur l’humain : rien n’est imposé, contrairement à des entreprises qui contrôlent l’usage d’outils IA jusque dans les entretiens annuels... J’aime cet équilibre où l’initiative individuelle est valorisée.

Et vos indicateurs restent liés au business, pas à l’outil IA lui-même. Justement, tu soulignais que rien n’est figé, tout évolue. Que les « best practices » IA n’existent pas encore. L’organisation franchit des paliers de maturité. Quelles évolutions (mindset, comportement) sont nécessaires à chaque étape, même quand tout vient juste d’être acquis ?

Michael Domanic : Il faut accepter d’évoluer, d’apprendre et de transformer en continu sur cinq, dix ans peut-être. Rien que les trois dernières années d’avancées IA nécessiteraient une décennie pour en digérer les implications business — or, ça continue d’accélérer. Soyons adaptables et prêts à changer rapidement.

Galen Low : C’est vertigineux… Et à la différence de transformations antérieures, avec l’IA générative et la perspective de l’AGI, on n’en est qu’au début de la vague !

Michael Domanic : Oui, ce qu’on a vécu en trois ans sera bien peu comparé aux dix ans à venir…

Galen Low : C’est fou.

Michael Domanic : C’est inquiétant parfois, mais c’est le réel, il faut l’accepter.

Galen Low : Justement, sur les métriques : aujourd’hui vous les rattachez au core business, rien de spécifique à l’IA. Est-ce que cela évoluera avec la maturité, voire des innovations qui modifient le modèle business ?

Michael Domanic : Ça va bouger, oui. Pour 2026, après 18 mois de transformation, nous avons deux suivis : adoption (presque 100% aujourd’hui, certes un peu vanity metric mais pré-requis) et impact business. Ce second point persistera, peut-être avec moins d’emphase sur l’adoption. La phase 2 s’ouvre maintenant, axée sur les agents autonomes IA pour améliorer les process : il faudra mesurer ces impacts, peut-être autrement, mais toujours via la création de valeur. Nous ajusterons nos indicateurs en conséquence.

Galen Low : Cette approche est très saine. D’autant qu’en phase 2, des questions inédites vont se poser à chaque entreprise…

Changeons de perspective et évoquons le futur. Tu as publié un excellent article sur tes prédictions IA 2026 : postes de responsable IA devenant la norme, agents autonomes discrets, stratégie post-AGI… et tu évoques l’explosion de contenus de piètre qualité dans nos fils d’actu (slop apocalypse !). Mais aussi, tu paries sur l’importance croissante des UX researchers et designers. Peux-tu creuser pourquoi ?

Michael Domanic : Comme on l’a dit, les barrières à la création (wireframes, prototypes, même entreprises entières) s’effondrent, la vélocité produit explose. Mais réussir à concevoir des produits vraiment désirés, ça reste difficile et c’est là qu’interviennent UX researchers et designers. Ce sont eux qui détermineront quelles innovations, parmi toutes celles produites grâce à l’IA, résonneront réellement auprès des clients. Le rôle UX, bien qu’historique dans le SaaS, va devenir encore plus stratégique : sortir beaucoup de nouveautés ne sert à rien si celles-ci ne séduisent pas les utilisateurs. D’où une demande accrue d’expertise UX pour mesurer cette adéquation.

Galen Low : Je partage totalement. Les auditeurs connaissent ma passion pour l’UX et le design centré-usager. D’ailleurs, cette transformation touche aussi vos outils internes : vos collaborateurs sont eux aussi des utilisateurs digitaux, et la réussite de leur adoption ou du changement passe par une bonne expérience. Qui n’a jamais galéré avec un outil interne archaïque ? Il y a là un défi UX en interne autant qu’en externe.

Michael Domanic : On est d’accord.

Galen Low : Je rebondis sur ton article que j’ai beaucoup aimé (je le mettrai en lien dans les notes). Les sujets sont tellement vastes qu’on pourrait tous les aborder dans une autre discussion.

Michael Domanic : Parmi les points qui parleront à ton public, il y a effectivement l’UX et… la slop apocalypse qui nous attend d’ici fin 2026 ! J’anticipe une énorme baisse de fréquentation des réseaux sociaux car la qualité des contenus va dangereusement se détériorer. Et à ce moment-là, l’UX sera critique : quel type d’expérience vos utilisateurs vivront ? Toute entreprise devra réfléchir à cette question pour ne pas lasser son audience.

Galen Low : Les canaux s’usent à une vitesse folle aujourd’hui… Mon inbox ? C’est devenu impraticable. Hâte de voir comment tout cela va évoluer !

Michael Domanic : Tout à fait.

Galen Low : Michael, merci beaucoup ! Pour terminer, une question pour moi ?

Michael Domanic : Quelles sont tes propres prédictions pour l’IA en 2026 ?

Galen Low : De façon optimiste, je pense que certains mythes vont tomber, notamment la peur irraisonnée : l’expérience directe aidera à comprendre de quoi l’IA est réellement capable ou pas. Beaucoup d’humains verront l’IA pour ce qu’elle est, ni bonne ni mauvaise, mais utile à certains usages précis. Le battage émotionnel tendra à se dissiper, même si le « slop » continue d'envahir nos flux.

Michael Domanic : Donc on arrête de lire les « doomers » comme Gary Marcus ?

Galen Low : Il y en aura toujours, mais espérons moins. Merci beaucoup, Michael. Où peut-on suivre ton travail et en savoir plus sur UserTesting ?

Michael Domanic : Suivez-moi sur LinkedIn où je publie souvent sur l’IA. Si votre entreprise cherche à recueillir des retours sur une transformation, un produit ou même votre slop, rendez-vous sur UserTesting, on est là pour ça.

Galen Low : Excellent, merci pour ces trois cas d’usage. Un grand merci encore !

Michael Domanic : Merci, Galen. Ravie d’avoir échangé avec toi.

Galen Low : Voilà qui conclut cet épisode du podcast The Digital Project Manager. Si cette discussion vous a plu, abonnez-vous sur votre appli favorite. Pour encore plus d’astuces, études de cas et playbooks, rendez-vous sur thedigitalprojectmanager.com.

À la prochaine, merci de votre écoute.