Une diapositive affirme que les clients ayant activé l'assistant IA conservent 15 points de mieux que les non-adoptants. Personne ne l'a randomisé. L'équipe d'analyse a comparé les comptes opt-in aux comptes non opt-in. Cette comparaison n'est pas un effet. C'est une description de qui choisit d'activer.

Pour adopter un assistant IA, quelqu'un au sein du compte doit remarquer la sortie, l'activer, lui faire suffisamment confiance pour le mettre devant son équipe, former les personnes à son utilisation, l'intégrer dans un flux de travail, et continuer à l'utiliser après que la nouveauté soit passée. Chacune de ces étapes révèle quelque chose sur le compte : l'engagement de l'administrateur, le parrainage exécutif, la sophistication technique, la maturité du produit, l'appétit organisationnel pour le changement.

L'instinct est de modéliser plus fortement le choix du client. Ajouter des covariables. Faire un matching selon l'usage. Construire un score de propension. Cet article défend une autre approche : ne pas modéliser plus fortement le choix des clients. Trouver la variation que les clients n'ont pas choisie.

Le jeu de données synthétique comporte 40 000 comptes B2B. L'assistant IA n'est disponible que pour les comptes comportant 25 sièges ou plus, une règle d'éligibilité basée sur le nombre de sièges, courante dans les produits SaaS. Parmi les comptes éligibles, l'adoption est volontaire.

FAQ : Quel est l'effet de sélection dans les métriques d'adoption de l'IA ?

L'effet de sélection se produit lorsque les clients qui optent pour une fonctionnalité IA sont déjà plus engagés et plus susceptibles de retenir, rendant la différence observée de rétention un proxy de la préparation organisationnelle plutôt qu'un véritable effet de la fonctionnalité.

FAQ Q: What is the selection effect in AI adoption metrics?

FAQ A: The selection effect occurs when customers who opt into an AI feature are already more engaged and retention-prone, making the observed retention difference a proxy for organizational readiness rather than a true feature effect.