Variables clés de l'edg : signification, optimisation et impact
Indicateurs temporels et financiers
Le temps segmenté constitue le premier pilier de l’EDG. La méthode ESP (Exponential Segmentation Process) décompose systématiquement l’intégration de l’IA au niveau des tâches et micro-tâches, révélant des effets cumulés exponentiels. Les variables GTT (Gain de Temps par Tâche) mesurent ces économies temporelles à différentes échelles : minutes par tâche, par jour et par mois pour chaque employé. Les gains financiers correspondants, intégrant les charges patronales, s’expriment à travers les variables GFT (Gain Financier par Tâche) avec les mêmes granularités temporelles.
Économies énergétiques et cognitives
L’impact énergétique de l’IA se quantifie par les variables EKH (Économie Kwh) et EWH (Euros économisés sur Kwh), calculées par tâche, jour et mois. La réduction de la charge cognitive se traduit par des économies caloriques mesurées par ECDT (Économie calorique sur durée de la tâche). Ces économies énergétiques directes et indirectes génèrent des bénéfices secondaires significatifs sur la concentration et la performance.
Impact environnemental et ressources
Les variables environnementales EcoCO2 et EcoEau quantifient respectivement les économies de dioxyde de carbone et d’eau réalisées grâce à la réduction de la consommation énergétique. Ces indicateurs démontrent l’impact écologique positif de l’IA lorsqu’elle est déployée selon la méthode ESP, contredisant les critiques habituelles sur sa consommation énergétique.
Performance opérationnelle et qualité
La performance globale s’évalue à travers BPGBQ (Bénéfice Performance Globale Brut Quantifié) exprimé en pourcentage de performance par employé. La variable G_CMAX (Gain Concentration sur Dépense Calorique en Concentration Max) mesure l’amélioration de la capacité de concentration maximale. Le Taux d’usage pondère ces indicateurs selon la proportion réelle des tâches accomplies par l’IA.
Facteurs qualité et résultats finaux
La qualité induite s’exprime par Qa_perf (Facteur qualité) en pourcentage de qualité rendue, tandis que BPPQ (Bénéfice Performance Pondéré par la Qualité) combine performance et qualité. Le REG (Résultat de l’Équation du Gain) synthétise l’ensemble des variables en euros par employé, intégrant toutes les pondérations pour fournir une mesure complète des gains réalisés.
Ces variables forment un système métrique complet permettant d’évaluer objectivement les bénéfices économiques, environnementaux et opérationnels de l’intégration de l’IA dans les processus organisationnels. Leur combinaison selon la méthode ESP révèle le potentiel transformationnel de l’IA au-delà des simples gains de productivité immédiats.
