L’expérience pratique et le microapprentissage accélèrent l’acquisition des compétences en IA
Le monde évolue rapidement. L’IA évolue plus vite. Si votre équipe est bloquée dans le passé avec des parcours de formation traditionnels, vous êtes déjà en retard. Nos systèmes universitaires actuels n’ont pas été conçus pour ce niveau de changement rapide. Ils évoluent trop lentement et ne sont pas conçus pour être mis à jour en temps réel. Par conséquent, si vous comptez sur des cours de longue durée ou des diplômes officiels pour développer des capacités d’IA en interne, vous perdez du temps et des opportunités. Ce n’est pas ainsi que la transformation se produit.
Justice Erolin, directeur technique de BairesDev, l’a bien dit : l’enseignement traditionnel ne peut pas gérer la vitesse de l’IA. Vous avez besoin d’une expérience pratique, d’un travail qui permette à votre équipe de s’impliquer directement dans les outils, les modèles et les données actuels. Associez cela à de courtes périodes d’apprentissage ciblé, le microapprentissage, et vous obtiendrez quelque chose de puissant. Petite, intense et continue. Cela correspond au rythme du travail réel et s’adapte à votre organisation sans ralentir les opérations.
Pour les cadres, il s’agit de rapidité et de précision. Vous n’avez pas besoin d’un recyclage de masse. Vous avez besoin d’un renforcement des capacités ciblé et à fort impact qui permette à vos ingénieurs de résoudre les problèmes d’IA d’aujourd’hui demain, et non dans trois trimestres. Lorsque les équipes travaillent sur des projets concrets dans le cadre d’un partage des connaissances entre pairs, elles cessent d’attendre qu’on leur explique comment l’IA s’intègre. Elles apprennent en faisant. C’est là que se produit l’effet de levier.
Améliorer les compétences des employés existants pour constituer des équipes prêtes pour l’IA
Vous n’avez pas besoin d’une salle remplie de docteurs pour commencer à utiliser l’IA de manière efficace. Ce dont vous avez besoin, c’est de personnes qui comprennent vos données, votre activité et la manière d’agir rapidement. Mike Loukides, vice-président d’O’Reilly Media, a visé juste : avec une formation ciblée, la plupart des entreprises disposent déjà de personnes capables de faire ce travail. En particulier vos ingénieurs de données. Ils savent comment construire et gérer les pipelines. Ils sont proches du terrain et agissent rapidement lorsque vous ne les ralentissez pas avec de la paperasserie.
Cette approche est importante. Engager des « experts » en IA coûte cher, et la plupart d’entre eux ne connaissent pas votre entreprise. Pire encore, les compétences qu’ils apportent deviennent rapidement obsolètes. L’IA n’a plus de feuille de route sur cinq ans, mais sur cinq semaines. Elle a une feuille de route de cinq semaines. Former les bonnes personnes qui travaillent déjà dans votre entreprise vous permet d’éviter la phase d’intégration et d’obtenir directement des résultats exploitables.
En tant que décideur, c’est vous qui décidez du rythme. Ne vous contentez pas d’embaucher des personnes de l’extérieur pour prendre un raccourci. Investissez dans les personnes qui connaissent votre infrastructure, vos clients et vos délais. Donnez-leur des outils. Donnez-leur l’accès. Laissez-les travailler. Vous obtiendrez une intégration plus rapide, un meilleur alignement sur vos objectifs et vous y parviendrez sans ajouter de complexité inutile à la structure de l’organisation. C’est ainsi que vous resterez durablement compétitif.
La formation continue est essentielle pour rester à jour dans le domaine de l’IA
S’il y a une chose qui est vraie à propos de l’IA aujourd’hui, c’est que la vérité ne reste pas la même très longtemps. Nouveaux modèles, nouvelles méthodes, nouveaux problèmes, chaque mois, quelque chose change. Il ne s’agit pas d’un ajustement ponctuel. Il s’agit d’un système en mouvement, et si votre infrastructure d’apprentissage n’est pas conçue pour évoluer avec lui, vous ne pourrez pas suivre.
David Brauchler, directeur technique et responsable de l’IA et de la ML au sein du groupe NCC, l’a décrit simplement : les progrès de l’IA sont constants, et non occasionnels. Elle se construit en permanence. Mike Loukides, d’O’Reilly Media, a ajouté que même si vous engagez des experts externes, leurs connaissances commencent à vieillir le jour où ils entrent dans l’entreprise. Il ne s’agit pas d’un espace où vous pouvez former une fois et considérer que c’est terminé.
Pour les dirigeants, cela signifie qu’il faut repenser la manière dont l’apprentissage s’inscrit dans votre modèle opérationnel. Les connaissances internes ne se développent pas par hasard. Il se développe en soutenant l’accès continu aux mises à jour en temps réel, les boucles d’apprentissage dirigées par l’équipe et le partage ouvert des connaissances. Lorsque vous intégrez l’apprentissage dans le flux de travail quotidien, les petites versions, les discussions internes, l’exposition régulière à des outils réels, vous obtenez des progrès composés. Les compétences statiques ne survivent pas ici. L’avantage appartient aux entreprises qui ne cessent de s’améliorer en interne.
La collaboration interfonctionnelle et l’expérimentation pratique sont les moteurs de l’innovation.
L’IA n’est pas seulement une initiative technologique. Elle interagit avec les décisions relatives aux produits, aux clients, aux opérations, aux risques, à tout. Vous n’obtiendrez pas la pleine valeur de l’IA si les décisions qui s’y rapportent sont prises par des équipes isolées. La collaboration entre les départements crée parfois des frictions, mais elle permet aussi une meilleure exécution.
Vamsi Duvvuri, Technology, Media & Telecommunications Leader chez EY Americas, souligne un point important : lorsque vous réunissez des personnes de différentes équipes, en particulier celles qui ne travaillent normalement pas ensemble, vous découvrez des hypothèses, repérez des lacunes et construisez des solutions plus résilientes. Lors de l’expérimentation de l’IA, ce mélange de contributions permet de créer des modèles plus intelligents et de réduire les angles morts. Cela pousse également les équipes à créer des outils qui s’adaptent à l’ensemble de l’organisation et ne se limitent pas à résoudre des cas d’utilisation isolés.
Si vous êtes à la tête de l’entreprise, vous ne devez pas vous contenter de l’autoriser. Il doit s’agir d’une priorité. Mettez en place des sprints interfonctionnels. Mettez des personnes issues de secteurs opposés de l’organisation sur les mêmes cas de test d’IA. Laissez-les travailler sur des résultats communs. Cela permet de développer rapidement les compétences et d’aligner les nouvelles capacités sur les besoins réels de votre entreprise. Cela permet de briser les chambres d’écho et de soutenir l’innovation sans surmener la culture.
L’intégration de talents innovants accélère l’intégration de l’IA et les changements culturels
Il y a des moments dans la technologie où une perspective extérieure est tout aussi précieuse que l’expertise interne. L’IA est l’un de ces moments. Si vous ne comptez que sur les recrutements internes qui correspondent au moule existant, vous renforcerez les habitudes que vous essayez de faire évoluer. Pour avancer plus vite et différemment, vous avez besoin de personnes qui remettent en question les hypothèses que vos équipes n’ont pas encore interrogées.
Vamsi Duvvuri, leader d’EY Americas pour les technologies, les médias et les télécommunications, l’explique clairement : l’embauche d’un challenger ou l’acquisition d « équipes spécialisées dans l’IA ne fait pas que combler des lacunes. Cela remodèle la façon de penser. Les personnes issues de startups ou d » équipes expérimentales fonctionnent souvent sans les frictions des hypothèses héritées du passé. Ils apportent rapidité, clarté et simplicité dans leur manière de résoudre des problèmes complexes. Leur état d’esprit contribue à établir une culture de l’apprentissage qui pousse les autres à penser et à agir d’une manière qui s’aligne sur la direction que prend la technologie, et non sur celle qu’elle avait l’habitude de prendre.
Pour les dirigeants, il ne s’agit pas d’embaucher pour la masse. Il s’agit de faire des paris stratégiques. Quelques personnes ou petites équipes bien placées peuvent devenir des multiplicateurs stratégiques. Ils élèvent le niveau. Ils accélèrent l’apprentissage par les pairs. Si vous souhaitez un changement transformateur plutôt qu’une adaptation progressive, recrutez des personnes qui refusent de se contenter des structures existantes. Donnez-leur ensuite suffisamment de marge de manœuvre pour qu’ils puissent influencer des projets cruciaux.
Les compétences non techniques et le jugement humain sont essentiels pour une collaboration efficace en matière d’IA
L’IA peut traiter des données, mais elle ne comprend pas le contexte, les objectifs ou les nuances. C’est là que votre personnel est important. Les compétences techniques sont essentielles, mais elles ne suffisent pas. La capacité à faire des compromis intelligents, à poser de bonnes questions et à savoir quand ne pas utiliser l’IA exige une réflexion critique, une connaissance du secteur et un jugement de leader.
Justice Erolin, directeur technique chez BairesDev, s’est penché sur cet équilibre. Savoir comment pousser l’IA à générer des résultats est une chose. Savoir quand et où appliquer ces résultats de manière responsable au sein de l’entreprise en est une autre. À mesure que l’IA s’intègre plus profondément dans les flux de travail de base, les compétences non techniques, la réflexion stratégique, la communication, la compréhension interfonctionnelle, sont désormais des exigences opérationnelles, et non plus des caractéristiques secondaires.
Si vous êtes à la tête d’une transformation, investissez dans ces compétences avec l’intention de le faire. La formation technique vous donne des outils. Les compétences non techniques rendent ces outils utiles. Les équipes qui gagneront avec l’IA ne seront pas seulement celles qui sauront comment l’utiliser, mais aussi celles qui sauront pourquoi, quand et avec quelles contraintes. Donnez la priorité à ce jugement. Il évolue plus vite que le code.
Les compétences de base liées à l’IA sont essentielles pour tous les postes
L’IA n’est pas l’apanage d’une seule équipe. Elle devient une capacité horizontale qui influence chaque unité, l’ingénierie, le marketing, le produit, la conformité. Pour soutenir ce type d’intégration, il existe des compétences de base que toute personne travaillant dans le domaine de l’IA doit maîtriser.
Justice Erolin, directeur technique de BairesDev, a présenté les éléments essentiels : l’ingénierie rapide pour les modèles génératifs, l « évaluation et l’ajustement des résultats de l’IA pour s’aligner sur la logique de l’entreprise, les MLOps pour déployer les systèmes à grande échelle, et une connaissance approfondie de l » éthique et de la gouvernance de l’IA, de la manière de gérer les préjugés, d’assurer l’explicabilité et de protéger la confidentialité des données. Les cadres techniques tels que TensorFlow, PyTorch et LangChain ne sont plus réservés aux spécialistes ; toute personne travaillant en étroite collaboration avec l’IA doit avoir une connaissance pratique de leur fonctionnement.
Pour les dirigeants, investir dans ces compétences universelles ne consiste pas à transformer tout le monde en experts de l’IA. Il s’agit de doter vos équipes des connaissances fondamentales nécessaires pour naviguer dans les risques, repérer les opportunités et contribuer à la stratégie d’IA. Que votre objectif soit l’échelle, la rapidité ou la stabilité, ces connaissances réduisent les difficultés d’exécution en veillant à ce que les équipes parlent le même langage. Elles éliminent les frictions dans la prise de décision et alignent davantage de personnes sur les résultats qui comptent.
La formation à l’IA à l’occasion d’un seul événement n’est pas suffisante ; la formation continue est essentielle
Former vos équipes une seule fois et considérer que c’est terminé est une erreur. Avec l’IA, les capacités se dégradent plus vite que prévu parce que le domaine ne s’arrête pas. De nouveaux modèles apparaissent. Les outils changent. Les meilleures pratiques d’il y a six mois ne sont plus les meilleures. Si vos systèmes d’apprentissage n’évoluent pas, vos équipes prennent du retard, même si elles sont composées de personnes intelligentes et compétentes.
Vamsi Duvvuri, d’EY Americas, a directement mis en garde contre ce piège : lorsque les entreprises s’appuient sur des événements de formation isolés, un atelier, une certification ou une session de coaching ponctuelle, elles créent un faux sentiment de préparation. Elles cochent la case sans réellement développer des compétences durables. Le résultat ? La stagnation.
Les dirigeants doivent considérer l’apprentissage continu comme une discipline stratégique. Il ne s’agit pas simplement d’accéder à de nouveaux contenus, mais de mettre en place des cycles de réflexion, d’expérimentation guidée et d’exposition à des talents perturbateurs qui définissent de nouvelles attentes au sein des équipes. Les organisations les plus performantes ne sont pas nécessairement celles qui disposent de plus de ressources. Ce sont celles qui traitent l’apprentissage comme une infrastructure continue. Si vous intégrez cet état d’esprit dans vos équipes, tout le reste évoluera avec moins de résistance.
Les équipes chargées des applications doivent faire face aux nouveaux risques de sécurité introduits par l’IA.
À mesure que l’IA s’intègre dans les systèmes logiciels, les équipes chargées des applications sont confrontées à des problèmes de sécurité qui n’existaient pas dans les architectures traditionnelles. L’IA ne fait pas la différence entre les données de confiance et celles qui ne le sont pas, comme les développeurs pourraient s’y attendre. Cela crée des risques. Elle ouvre de nouveaux vecteurs pour des résultats peu fiables, des fuites de données et une logique compromise.
David Brauchler, directeur technique et responsable de l’IA et de la ML chez NCC Group, a été très clair : l’IA nécessite une modélisation actualisée des menaces. Les anciens cadres de sécurité ne suffisent pas. Vous devez réfléchir à la manière dont l’IA interagit avec le contenu, à la manière dont elle est formée et à la manière dont elle est déployée. Et les premières expériences, en particulier celles menées dans des environnements peu sensibles, sont le meilleur endroit pour développer en toute sécurité ces pratiques de sécurité avant qu’une exposition critique ne se produise.
Pour les dirigeants, il s’agit d’une priorité opérationnelle. Si vous développez des outils d’IA sans construire en même temps de nouveaux garde-fous, vous laissez des failles que les attaquants et les organismes de réglementation pourront utiliser pour se protéger. l’examen réglementaire finiront par trouver. Alignez vos équipes d’ingénierie, de sécurité et de conformité dès le début du cycle de développement. Sécurisez ce que vous mettez à l’échelle. Corriger les risques liés à l’IA en aval coûte plus cher que de s’y préparer dès le départ.
L’adaptabilité organisationnelle est le facteur déterminant de la réussite à l’ère de l’IA.
Vous pouvez avoir tous les derniers modèles et outils, mais si vos équipes ne peuvent pas s’adapter, ils deviennent rapidement obsolètes. C’est l’une des réalités les plus sous-estimées de la transformation de l’IA. Votre véritable avantage concurrentiel ne provient pas de la base de code. Il vient de la rapidité avec laquelle vos collaborateurs mettent à jour ce qu’ils savent, abandonnent ce qui ne fonctionne plus et absorbent les nouveautés.
Justice Erolin, directeur technique de BairesDev, l’a dit clairement : les entreprises qui gagneront seront celles dont les équipes seront les plus adaptables. La vitesse d’exécution, la rapidité d’apprentissage et la volonté de remettre en question les normes internes ne sont pas des traits de caractère secondaires. Ce sont désormais des critères de réussite. BairesDev a intégré cet état d’esprit dans ses propres activités et aide ses partenaires internationaux à faire de même.
En tant que cadre supérieur, votre tâche consiste à veiller à ce que l’adaptabilité ne soit pas accidentelle. Elle est intégrée dans les incitations, la structure et le comportement des dirigeants. Créez des conditions dans lesquelles l’apprentissage est constant, l’expérimentation est encouragée et l’échec n’entraîne pas la paralysie. Le seul risque réel dans cet environnement est de rester immobile. Tout le reste peut être ajusté.
Dernières réflexions
Vous n’avez pas besoin de courir après toutes les percées de l’IA pour rester compétitif, vous avez besoin d’une équipe capable de suivre le rythme du changement. Cela signifie qu’il faut mettre en place des systèmes où l’apprentissage n’est pas une case à cocher, mais fait partie intégrante de la façon dont vos collaborateurs travaillent, pensent et évoluent. Les modèles de formation traditionnels ne vous permettront pas d’y parvenir. Les équipes cloisonnées n’évolueront pas assez vite.
Ce qui compte aujourd’hui, c’est l’adaptabilité. Investissez dans le développement pratique, la collaboration interfonctionnelle et une infrastructure d’apprentissage légère qui s’adapte au travail réel. Faites appel à des talents qui remettent en cause les normes. Donnez la priorité à la sécurité à mesure que les systèmes d’IA se développent. Et surtout, faites de la rapidité d’exécution un objectif stratégique.
Le paysage ne cessera de changer. La différence entre les entreprises qui prospèrent et celles qui stagnent n’est pas celle qui possède les plus grands modèles, mais celle qui apprend et évolue plus vite que les autres. C’est vous qui contrôlez cet avantage.
