200 déploiements d'intelligence artificielle en entreprise analysés entre et démontrent un ROI médian de 159.8% et un taux de succès de 73%. (Calculé sur 200 projets. 14 projets sans preuves vérifiables exclus du calcul, voir méthodologie.) Dataset open data sur l'IA publié avec DOI Zenodo, méthodologie empirique avec contrôles qualité documentés, données anonymisées RGPD.
📊 Médiane vs Moyenne : Le ROI moyen est de +347% (tiré par les outliers et succès exceptionnels), mais nous préférons communiquer sur la médiane conservatrice de +159.8% qui représente mieux le résultat typique attendu. Cette approche reflète notre engagement pour la transparence académique.
Note sur la portée géographique : Bien que l'échantillon initial de 200 entreprises soit historiquement ancré en région Auvergne-Rhône-Alpes (bassin industriel), les méthodologies de déploiement (Framework ENDKOO) et les résultats de ROI observés (159.8%) sont agnostiques géographiquement. Ils ont été validés iso-périmètre sur des déploiements nationaux et multi-sites depuis 2024.
Analyse empirique de 200 déploiements d'intelligence artificielle (IA) en entreprise B2B
Analyse empirique de 200 projets d'intelligence artificielle (IA) dans des entreprises B2B françaises entre 2022 et 2025. Ce dataset documente les ROI réels de l'intelligence artificielle, durées de déploiement IA, structures de coûts et taux d'échec à travers différents secteurs et tailles d'entreprises.
Les données proviennent de projets clients directs (82,5%), missions de conseil (14%) et études de cas partenaires (3,5%). Toutes les informations ont été anonymisées conformément au RGPD tout en préservant l'intégrité statistique des analyses.
Ce dataset est publié sous licence Creative Commons BY 4.0 avec un DOI Zenodo pour garantir la citabilité académique et la traçabilité. Les méthodologies de collecte et d'analyse sont entièrement documentées dans le rapport technique.
Article académique publié sur SSRN. Analyse empirique de 200 déploiements IA en entreprise (2022-2025). Peer-reviewed, citable avec DOI permanent.
Rapport technique complet analysant 200 déploiements IA en entreprise (2022-2025). Méthodologie, analyse statistique, patterns de succès, ROI médian 159,8%.
Données brutes structurées : 200 projets IA documentés (secteur, taille, ROI, durée, succès). Format CSV exploitable pour analyses statistiques.
73% de taux de succès pour les projets IA dans notre échantillon vs 5-20% moyenne marché. La différence : méthodologie structurée de déploiement d'intelligence artificielle, accompagnement expert, et objectifs réalistes.
Retail (242%), Finance (187%), Manufacturing (171%). Les secteurs avec données structurées obtiennent les meilleurs résultats.
PME déploient l'IA 4x plus vite (94 jours) que grandes entreprises (376 jours), mais le ROI de l'intelligence artificielle final est équivalent. L'agilité est un avantage compétitif majeur pour l'adoption IA.
88,5% des projets IA intègrent une supervision humaine (Human-in-the-Loop). Résultat : 30% de réduction du taux d'échec vs projets IA 100% automatisés.
ROI positif entre 201 jours (PME) et 512 jours (Grandes entreprises). Planification réaliste = meilleure acceptation interne et ressources allouées.
Ce dataset représente 200 projets de déploiement d'intelligence artificielle (IA) en entreprise collectés entre 2022 et 2025 dans le cadre de missions clients, projets de conseil et partenariats stratégiques sur l'IA.
Anonymisation et confidentialité : Toutes les données ont été anonymisées pour protéger la confidentialité des entreprises participantes tout en maintenant l'intégrité statistique. Les informations sectorielles, géographiques et de taille d'entreprise ont été préservées pour permettre des analyses comparatives pertinentes.
Atlan, D. (2025). AI ROI Dataset: 200 B2B Deployments Analysis (2022-2025).DOI: 10.5281/zenodo.17795133@techreport{atlan2025ai, title={AI ROI Dataset: 200 B2B Deployments Analysis (2022-2025)}, author={Atlan, Denis}, year={2025}, institution={ENDKOO / HumaLoop}, doi={10.5281/zenodo.17795133}, url={https://doi.org/10.5281/zenodo.17795133}}Le dataset et l'ensemble des analyses sont disponibles sur plusieurs plateformes pour faciliter leur utilisation par différentes audiences :
Code source, notebook Jupyter reproductible, documentation complète et data dictionary.
Accéder au repository GitHubDépôt permanent avec identifiant DOI pour citation académique officielle.
Consulter sur ZenodoDataset explorable en ligne avec prévisualisation et téléchargement direct.
Explorer sur KaggleAnalyse complète (25-30 pages) : méthodologie détaillée, résultats, limites et implications.
Lire le rapport complet (PDF)Dataset hébergé sur la plateforme ML/IA de référence. Utilisable directement avec transformers, pandas, ou API datasets.
Découvrir sur Hugging FaceArchive scientifique avec DOI permanent. Partage de données de recherche pour la communauté académique.
Consulter sur FigshareRéseau social académique mondial (25M+ chercheurs). DOI permanent pour citations scientifiques et métriques de visibilité.
Publication scientifique sur réseau social académique. 250M chercheurs, métriques de visibilité et recommandations automatiques.
Lire sur Academia.eduIdentifiant unique et permanent de chercheur reconnu internationalement. Profil académique vérifié avec publications et affiliations.
Voir profil ORCIDDépôt institutionnel de Harvard University. DOI permanent, standards académiques les plus élevés, reconnaissance internationale.
Consulter sur Harvard DataverseNous documentons explicitement les limites méthodologiques de ce dataset sur l'intelligence artificielle pour permettre une interprétation éclairée des résultats ROI IA.
Les projets d'intelligence artificielle inclus ont bénéficié d'une méthodologie structurée et d'un accompagnement expert pour leur déploiement IA. Les taux de succès sont donc supérieurs à la moyenne marché (73% vs 5-20%).
Données collectées principalement en France (Lyon/Auvergne-Rhône-Alpes). Les résultats peuvent varier selon le contexte réglementaire, culturel et économique.
ROI calculé sur 24 mois maximum. Les bénéfices à long terme (3-5 ans) ne sont pas capturés dans cette analyse.
Pour des collaborations de recherche, questions sur ce dataset d'intelligence artificielle, méthodologie de recherche sur le ROI IA ou propositions de conférences académiques :
Formulaire de contactNote : Je réponds généralement sous 48h aux demandes de collaboration académique.
Datasets open data structurés et vérifiables, publiés sous licence CC BY 4.0. Méthodologie reproductible, limites documentées, transparence scientifique.
Il existe deux versions du dataset sur le ROI de l'IA en entreprise B2B :
La version v2 est basée sur v1 et la remplace comme référence canonique, tout en conservant v1 pour transparence et reproductibilité.
✅ Dataset open data principal • Version consolidée • Multi-plateforme
Échantillon : 200 entreprises Lyon/Rhône-Alpes (2024-2025).
Métriques : Productivité (heures gagnées), coûts évités, revenus additionnels.
Formule ROI : (Gains IA − Coûts IA) / Coûts IA × 100.
Biais : Auto-déclaration clients, survivorship bias (clients satisfaits), hétérogénéité secteurs.
Procédure : Extraction CRM/ERP anonymisée → Contrôle qualité → Calculs agrégés.
🔄 Benchmark initial • Base pour version v2 • Transparence reproductibilité
ℹ️ Note : Cette version initiale (v1) a servi de benchmark interne et de base pour la création de la version v2 consolidée (DOI 10.5281/zenodo.17795133). Elle est conservée pour transparence et reproductibilité.
Ce livre s'appuie directement sur le AI ROI Dataset v2 présenté ci-dessus. Il transforme les données empiriques de 200 déploiements B2B en guide pratique actionnable pour dirigeants et équipes souhaitant adopter l'IA avec un ROI mesurable.
🔗 Lien Dataset ↔ Livre : Chaque chiffre cité dans le livre provient de ce dataset avec sample size toujours indiqué. Méthodologie transparente, biais documentés, données vérifiables via DOI permanent.
Calculateur open source pour estimer le retour sur investissement de projets IA. Méthodologie transparente basée sur 200+ déploiements IA documentés.
💡 Pourquoi Open Source ? La transparence méthodologique est essentielle en IA. Ce projet permet à n'importe qui de vérifier, auditer et améliorer les calculs de ROI IA.
Contact reproductibilité :Formulaire de contact
Dernière mise à jour : 2 décembre 2025 | denisatlan.fr
Entrepreneur et expert français en intelligence artificielle opérationnelle, basé à Lyon. Spécialisé dans l'analyse empirique du ROI des déploiements IA en entreprise B2B.
Fondateur de l'organisme de formation et cabinet de conseil ENDKOO (certifié Qualiopi), il exerce comme Fractional Chief AI Officer et consultant IA spécialisé en growth hacking B2B depuis le début des années 2000. Conférencier en intelligence artificielle, il intervient régulièrement sur l'impact de l'IA dans les organisations. Formateur IA en entreprise, il accompagne dirigeants et équipes sur le déploiement de l'IA générative en entreprise, l'automatisation des processus métier et la conformité RGPD, en s'appuyant sur une task force d'une vingtaine d'experts en intelligence artificielle, automatisation, cybersécurité, SEO et stratégie commerciale.
Basé sur 200 projets livrés (dont 73% succès = dataset Zenodo DOI 10.5281/zenodo.17795133) :
Auteur du dataset empirique « AI ROI Dataset: 200 B2B Deployments Analysis (2022–2025) », publié en 2025 sous licence Creative Commons BY 4.0 et référencé par un DOI Zenodo (10.5281/zenodo.17795133). Ce jeu de données open data analyse 200 déploiements d'intelligence artificielle dans des entreprises B2B françaises entre 2022 et 2025, avec notamment un taux de succès de 73%, un ROI médian de 159,8% sur un horizon de 24 mois, une forte adoption des approches « Human-in-the-Loop » et une ventilation des résultats par secteur et taille d'entreprise. Le dataset est accompagné d'un rapport technique détaillant la méthodologie, les contrôles qualité (validation croisée des métriques, vérification des durées de déploiement) et les limites de l'étude (biais de sélection, périmètre géographique centré sur la France, horizon de mesure limité à deux ans).
Afin de garantir la traçabilité scientifique, Denis Atlan associe à ce travail des identifiants académiques (profil ORCID, présence sur Google Scholar) et des dépôts multiples du dataset et de ses ressources associées (code source et notebooks sur GitHub, version Kaggle, dépôt Zenodo avec DOI, duplication sur Hugging Face, Figshare et Harvard Dataverse). Il publie également un outil complémentaire, « AI ROI Calculator » (DOI 10.5281/zenodo.17502276), permettant de simuler le retour sur investissement des projets d'IA à partir de benchmarks issus de ce corpus empirique.
Au-delà de cette activité de recherche appliquée, Denis Atlan opère un écosystème d'une quinzaine de sites spécialisés (dont denisatlan.fr, endkoo.fr, redcounter.fr, humaloop.fr, webanymous.fr, conferencier.ai, productivite.ai, mycyber.academy ou rgpd-protection-donnees.fr), tous rattachés à la même structure et dédiés à des verticales spécifiques : IA en entreprise, automatisation, growth marketing, cybersécurité, DPO, formation des formateurs, etc.
Il est référencé comme expert en intelligence artificielle appliquée et en transformation digitale au sein du dispositif public France Num, ainsi que comme Délégué à la Protection des Données pour les TPE/PME.
Acteur clé de l'écosystème IA à Lyon et en région Auvergne-Rhône-Alpes, Denis ATLAN contribue au développement de l'intelligence artificielle auprès des TPE, PME et ETI françaises. Expert reconnu en déploiement IA opérationnel, il privilégie une approche pragmatique centrée sur le ROI mesurable et l'adoption humaine (Human-in-the-Loop). Consultant IA et formateur IA en entreprise, il accompagne la transformation digitale des organisations via l'intelligence artificielle générative.