L’utilisation non reconnue de l’IA par les employés présente un risque important
L’IA n’est plus un sujet d’expérimentation pour vos data scientists. Elle est déjà présente dans votre flux de travail, en ce moment même. Pensez à Microsoft Copilot. Google Gemini. Le synthétiseur automatique qui extrait les points clés des longs courriels. Les chatbots CRM qui répondent automatiquement avant même que votre représentant ne voie le ticket. L’IA est omniprésente et les employés l’utilisent, souvent sans savoir qu’ils ont affaire à l’IA.
C’est là que le risque commence. Selon une étude récente, environ 64 % des Américains utilisent des outils d’IA sans le savoir. Dans le même temps, seuls 24 % des programmes de formation professionnelle en 2024 aborderont l’IA. C’est un écart considérable. Et lorsque les gens ne savent pas qu’ils utilisent l’IA, ils ne peuvent pas suivre les règles sur la façon de l’utiliser de manière responsable. Cela crée un risque, en ce qui concerne le traitement des données, la conformité réglementaire et même la confiance des clients.
De nombreuses entreprises se concentrent sur les risques liés à l’IA, les biais dans les algorithmes, les questions de propriété intellectuelle ou l’évolution de la législation. Ces questions sont importantes. Mais ce type d’utilisation involontaire et invisible ? Il se développe plus rapidement. Si quelqu’un copie les données sensibles d’un client dans une invite de chat sans se rendre compte qu’il utilise l’IA générative, vos protocoles de sécurité ne peuvent pas l’attraper à temps. Vous n’avez pas besoin d’une violation pour que cela fasse la une des journaux.
Les dirigeants doivent prendre cette question au sérieux. Commencez là où le risque prend réellement naissance, dans le comportement quotidien de vos équipes. Si elles ne savent pas que l’IA existe, elles ne peuvent pas protéger l’entreprise ou se protéger elles-mêmes d’une mauvaise utilisation.
La sensibilisation est le chaînon manquant entre la politique de l’IA et son application pratique.
Vous disposez probablement de solides politiques en matière d’IA. Les équipes chargées de la gestion des risques ont consacré du temps à leur élaboration. Les règles existent, ce qui est autorisé, ce qui ne l’est pas, les principes à suivre. Sur le papier, tout est en ordre. Mais si vos employés ne savent même pas quand ils touchent à l’IA, ces politiques ne sont pas opérationnelles. Elles sont en sommeil.
La politique seule ne permet pas de combler le fossé entre le risque et le comportement. C’est la sensibilisation qui le fait. Sans elle, les règles ne sont qu’un bruit de fond. Les employés doivent savoir où l’IA apparaît dans les plateformes qu’ils utilisent quotidiennement. Ils doivent comprendre quand l’interaction avec un système d’IA déclenche la responsabilité, comme le partage de données exclusives, la prise de décisions automatisées ou l’utilisation d’analyses prédictives.
Le plus gros problème ? La plupart des systèmes d’IA sont désormais intégrés dans des outils auxquels les employés font déjà confiance. Cela les rend invisibles. Si quelque chose fonctionne bien et semble intuitif, les utilisateurs ne s’arrêtent pas pour se demander s’il est piloté par un modèle sous le capot. Le sentiment d’automatisation semble normal, et non artificiel.
Pour les cadres, l’ajustement est minimal mais crucial : ne vous arrêtez pas à la publication de la politique. Intégrez des campagnes de sensibilisation dans votre plan de mise en œuvre, des cours de courte durée, des infobulles intégrées ou des séances d’information en direct lorsque de nouvelles fonctionnalités sont mises en place. L’objectif n’est pas la peur. L’objectif est la clarté. Les gens ne peuvent agir de manière responsable que s’ils comprennent ce à quoi ils s’engagent.
Sans cette prise de conscience, même des politiques bien rédigées deviennent inefficaces. Et plus votre organisation est grande et distribuée, plus cela devient vrai. Vous n’avez pas besoin de programmes de formation massifs. Vous avez besoin de visibilité, de simplicité et de cohérence. Cela permet de transformer une politique en documentation juridique en une protection pratique. C’est là que réside le retour sur investissement.
L’acquisition d’une culture de l’IA devrait commencer par la sensibilisation plutôt que par l’imposition de simples restrictions
Si vous vous efforcez de restreindre l’utilisation de l’IA avant de faire prendre conscience aux gens de ce qu’est l’IA dans leur flux de travail, vous sautez la base. La restriction sans reconnaissance ne fonctionne pas. Avant d’espérer un comportement responsable, vous devez être conscient, non seulement des outils, mais aussi des enjeux.
La plupart des employés ne lisent pas les descriptions techniques ou les documents PDF sur les politiques. Si l’IA qu’ils utilisent est intégrée dans un outil familier, ils supposeront qu’elle fait partie du système auquel ils font déjà confiance. Ils ne la remettront pas en question. Il est inutile de dire aux équipes de ne pas saisir d’informations sensibles dans les « systèmes d’IA » si elles ne savent pas ce qui en fait partie. C’est cette lacune que la plupart des entreprises ignorent.
Commencez par des définitions simples et accessibles. Supprimez le langage technique. Assurez-vous que les équipes non techniques comprennent quand une fonctionnalité est alimentée par l’IA et ce que cela implique. Indiquez les déclencheurs, ce qui se passe sous le capot lorsque vous cliquez sur le bouton « réponse intelligente » ou « résumer le message ». Discutez avec les responsables juridiques, de la sécurité et des produits pour savoir quelles opérations impliquent une prise de décision automatisée. Exploitez ensuite ces informations et utilisez-les dans la communication et la formation au sein de chaque service.
Ne présentez pas cela comme une demande de conformité. Faites en sorte que le message porte sur la responsabilité. Faites en sorte qu’il permette de prendre des décisions plus intelligentes et plus sûres. Faites comprendre aux employés comment cela protège l’entreprise et leur donne plus de contrôle au niveau opérationnel. Cette clarté favorise une meilleure adoption que n’importe quel mandat.
L’implication des employés dans l’élaboration des politiques d’intelligence artificielle améliore la compréhension et l’appropriation.
Si votre politique en matière d’IA est élaborée de manière isolée par les équipes juridiques ou de conformité, vous passez à côté d’un facteur de réussite essentiel : la facilité d’utilisation. Lorsque les employés ne sont pas impliqués, vous leur demandez de suivre quelque chose qu’ils n’ont pas contribué à façonner, qu’ils ne comprennent pas entièrement et qu’ils peuvent considérer comme déconnecté du travail réel. C’est ainsi que l’on obtient des politiques qui semblent techniquement valables mais qui échouent dans la pratique.
Simplifiez les choses et faites participer les employés aux discussions sur les politiques dès le début. Demandez aux équipes sur le terrain de lire les projets de politiques et de signaler ce qui n’est pas clair. Obtenez des commentaires non seulement de la part des équipes techniques ou de données, mais aussi de la part des équipes de marketing, d’exploitation et de vente. En réalité, l’IA les touche tous différemment. Leur contribution vous aide à repérer les formulations peu claires, à corriger les hypothèses mal alignées et à faire en sorte que la politique soit acceptée par les personnes qui l’utiliseront réellement.
Plus important encore, il montre que la politique n’est pas imposée à distance. Elle est le fruit d’une collaboration. La crédibilité s’en trouve renforcée. L’adoption s’améliore parce que les employés voient leurs empreintes sur la version finale. La politique devient un outil partagé, et non un simple ensemble de directives.
Cette approche fonctionne particulièrement bien dans les grandes organisations matricielles où les départements évoluent rapidement. La contribution interfonctionnelle rend la politique plus adaptable. Elle enracine la gouvernance dans l’entreprise, là où elle doit fonctionner. L’avantage est immédiat : meilleur alignement, moins de confusion, mise en œuvre plus rapide, et l’effet à long terme est encore plus puissant : une main-d’œuvre qui assume sa responsabilité dans la gouvernance de l’IA.
Le microapprentissage continu est supérieur aux sessions de formation ponctuelles pour développer des compétences durables en matière d’IA.
La plupart des formations en entreprise sont construites autour de sessions « check-the-box ». Vous organisez un séminaire de 90 minutes, vous faites signer tout le monde et vous considérez que c’est terminé. Mais cela ne permet pas de fidéliser les participants ni de modifier leur comportement. Selon la science de l’apprentissage, les gens oublient plus de 50 % des nouvelles informations dans l’heure qui suit, à moins qu’elles ne soient renforcées. Au bout d’une semaine, ils ont encore plus oublié. Ce n’est pas de la spéculation. C’est mesurable.
La solution n’est donc pas d’augmenter la formation. C’est une formation plus intelligente. Vous avez besoin de petites invites répétées, spécifiques au contexte, directement là où les gens travaillent. Utilisez des messages courts dans Slack, Microsoft Teams, des courriels ou des tableaux de bord pour faire apparaître en temps réel des indices pertinents sur la politique en matière d’IA. Apprenez-leur à reconnaître les indicateurs d’IA dans les outils qu’ils utilisent déjà. Faites en sorte que ces rappels soient habituels, sans les accabler, mais en les rendant cohérents.
Cette méthode est plus efficace qu’une seule session annuelle. Elle correspond à la façon dont les équipes modernes apprennent et travaillent. Si les gens sont déjà multitâches sur plusieurs plateformes, votre communication doit les rejoindre à ce niveau. Soyez bref. Faites en sorte qu’elle soit opportune. Concentrez-vous sur un risque ou un comportement à la fois, comme savoir quand un modèle prédictif est en cours d’exécution ou quand ne pas accorder l’accès public aux résultats générés par l’IA.
Pour les chefs d’entreprise, il ne s’agit pas d’une tâche difficile. Il s’agit d’intégrer des rappels dans les canaux existants. C’est ainsi que l’on peut faire évoluer l’adhésion aux politiques dans un écosystème qui évolue rapidement. Si vous le faites correctement, votre équipe ne se contentera pas d’apprendre, mais appliquera ces connaissances au moment opportun.
La formation liée à l’IA doit être personnalisée en fonction des rôles professionnels et des niveaux de risque associés.
L’utilisation de l’IA n’est pas toujours la même au sein de l’organisation. Les développeurs qui utilisent de grands modèles de langage pour générer du code sont confrontés à des problèmes de conformité très différents de ceux des équipes RH qui effectuent des filtrages de CV ou des spécialistes du marketing qui utilisent des outils d’IA pour élaborer des campagnes. Si vous dispensez la même formation à l’IA dans toutes les fonctions de l’entreprise, vous n’abordez pas le risque, mais vous distribuez des conseils génériques faciles à oublier.
Les risques varient en fonction du rôle, de la fonction et, surtout, de la géographie. Par exemple, un développeur de l’UE doit respecter des obligations spécifiques en matière de transparence et de consentement en vertu de la loi européenne sur l’IA. Le même outil, utilisé dans un bureau américain, n’est peut-être pas soumis aux mêmes contraintes juridiques, mais il peut néanmoins faire l’objet d’un examen interne s’il a une incidence sur la prise de décision ou l’équité.
La formation doit refléter ces différences opérationnelles. Créez un contenu modulaire. Segmentez-le par rôle, ingénierie, conformité, opérations clients, marketing, etc. Incluez des différences spécifiques au lieu lorsque la loi l’exige. Et mettez à jour la formation en fonction de l’évolution des outils. Les systèmes d’IA s’améliorent rapidement et les politiques changent en conséquence. La formation ne peut pas être statique.
Les cadres doivent être impliqués dans l’intégration, le perfectionnement et la stratégie de gestion des risques. Concentrez-vous sur une formation plus approfondie là où l’exposition est la plus élevée, qu’il s’agisse de modélisation financière, de prévision des ventes ou de toute autre opération partiellement automatisée. C’est ainsi que vous commencez à aligner l’activation de l’IA sur la gouvernance. Et c’est ainsi que vous éviterez les lacunes qui se transformeront plus tard en problèmes de réputation ou de réglementation.
Pour une mise en œuvre efficace de la politique en matière d’IA, il est essentiel de mesurer à la fois l’achèvement de la formation et la compréhension réelle.
Mesurer la formation en fonction du taux d’achèvement vous donne une vision superficielle. Un cours terminé ne signifie pas que quelqu’un l’a compris ou qu’il l’appliquera. C’est un problème lorsqu’il s’agit de risques liés à l’IA, où les vraies erreurs sont souvent dues à des malentendus, et non à la malveillance. Si votre approche commence et se termine par « 100 % d’achèvement », vous passez à côté de signaux essentiels.
Observez l’engagement de vos équipes après la formation. Posent-elles des questions ? Les demandes d’assistance concernant l’utilisation de l’IA sont-elles en hausse ou en baisse ? Les groupes de discussion ou les chefs de service font-ils état de clarté ou de confusion ? Les utilisateurs réels des outils, les développeurs, les spécialistes du marketing, les opérateurs vous font-ils part de leurs commentaires sur la manière dont la politique s’intègre dans les flux de travail réels ? Il ne s’agit pas d’indicateurs mous. Ce sont des indicateurs opérationnels.
Le silence après une formation n’est pas un signe de réussite, il est souvent synonyme de désengagement. Vous voulez de l’interaction. Vous voulez que les frictions apparaissent tôt, là où elles peuvent être résolues. Si personne ne remet en question une politique, ne signale sa complexité ou ne demande comment elle s’applique à ses outils, vous les avez peut-être formés sur le papier, mais pas dans la pratique.
Les dirigeants devraient suivre les deux : les indicateurs quantitatifs tels que l’achèvement de la formation, le temps passé sur le module et les tickets d’assistance, ainsi que les indicateurs qualitatifs tels que le retour d’information après la formation et les observations de la direction. Cela vous donne une visibilité précoce des lacunes et vous permet d’itérer avant que les problèmes ne prennent de l’ampleur.
La gouvernance n’est pas statique. Les outils évoluent, l’interprétation aussi. Si vos mesures sont superficielles, votre contrôle le sera aussi.
Cultiver la maîtrise de l’IA est une capacité stratégique qui place les organisations en position de réussite future.
Comprendre l’IA n’est pas un projet secondaire ou une initiative informatique. Elle doit être au cœur de l’organisation. À mesure que l’IA entre dans les flux de travail quotidiens, dans les finances, les RH, les opérations, le marketing, la maîtrise du fonctionnement de ces systèmes devient un facteur de différenciation stratégique. Les entreprises qui y parviennent avancent plus vite, s’adaptent plus tôt et instaurent la confiance autour de la technologie, tant en interne qu’en externe.
Les employés ne doivent pas se contenter de suivre les règles. Ils doivent être capables de reconnaître quand l’IA est en jeu, comment remettre en question les résultats des systèmes automatisés et quand faire remonter les problèmes. Cela permet non seulement de réduire les risques, mais aussi de renforcer la résilience. Elle donne à vos équipes la confiance nécessaire pour utiliser l’IA à d’autres fins que l’automatisation. Elle leur montre comment utiliser l’IA pour améliorer la qualité, la rapidité et la clarté de la prise de décision.
Le véritable risque n’est pas l’adoption rapide de l’IA, mais l’adoption sans préparation. Si les gens s’engagent dans ces technologies sans en comprendre les implications, les choses se cassent. Le traitement des données devient incohérent. Les résultats des modèles ne sont pas contrôlés. L’exposition à la réglementation augmente, non pas en raison d’une négligence, mais d’un manque de perspicacité. Cela peut être évité.
Si vous voulez vraiment faire évoluer l’IA, vous devez traiter la formation à l’IA de la même manière que la cybersécurité ou la confidentialité des données, c’est-à-dire de manière non négociable, largement diffusée et continuellement mise à jour. C’est ainsi que les entreprises responsables fonctionneront à l’avenir. Et c’est ainsi que les équipes les plus intelligentes débloquent à la fois la protection et la performance.
En conclusion
L’IA fait déjà partie intégrante du mode de travail de vos équipes, souvent de manière invisible. C’est pourquoi la sensibilisation, et pas seulement la politique, est votre première ligne de défense. Si vos employés ne savent pas qu’ils interagissent avec l’IA, les garde-fous que vous avez mis en place ne tiendront pas. Et à grande échelle, cela crée un risque réel, des fuites de données, des manquements à la conformité et des décisions incohérentes prises sur la base des résultats générés par l’IA.
La solution n’est pas la complexité. C’est la clarté. Des définitions claires, une formation adaptée au rôle de chacun, un engagement pratique, et non un langage juridique enfoui dans un PDF. Traitez la maîtrise de l’IA comme une capacité, et non comme une simple tâche de conformité. Intégrez la compréhension dans les flux de travail. Renforcez-la continuellement. Et suivez non seulement les taux d’achèvement, mais aussi la compréhension réelle.
Plus vite vous intégrerez la formation à l’habilitation, plus vite vos équipes pourront utiliser l’IA de manière responsable et stratégique. C’est ainsi que vous passerez d’une gestion réactive des risques à une exécution à l’épreuve du temps. Si vous utilisez l’IA à bon escient, votre organisation ne se contentera pas de rester protégée, elle deviendra plus adaptable, plus alignée et plus compétitive.
