Le manque de compétences en IA mobilise les responsables IT

La demande de talents dans le secteur des technologies reste forte

Le taux de chômage dans le secteur des technologies est passé de 3,5 % en avril à 3,1 % en mai, selon le rapport « Tech Jobs Report » de CompTIA. Le marché a créé environ 6 700 emplois dans le secteur des technologies en mai. La demande la plus forte concernait les développeurs et ingénieurs logiciels, les ingénieurs et architectes systèmes, les spécialistes du support technique, les ingénieurs et analystes en cybersécurité, ainsi que les ingénieurs en intelligence artificielle.

Les chiffres à plus long terme vont dans le même sens. Les projections du Bureau américain des statistiques du travail indiquent que les effectifs du secteur technologique devraient croître deux fois plus vite que l’ensemble de la population active américaine. Entre 2024 et 2034, les métiers du secteur technologique devraient afficher un taux de renouvellement annuel de 6 %, ce qui représente environ 323 000 travailleurs.

Pour les dirigeants, le défi réside dans l’accès aux compétences adéquates au moment opportun. L’adoption de l’IA accentue cette pression, car les entreprises ont besoin de collaborateurs qui maîtrisent à la fois les opérations technologiques existantes et les nouveaux systèmes d’IA. Le recrutement à lui seul ne suffira probablement pas à répondre à ce besoin. Les entreprises doivent déterminer quelles compétences recruter, lesquelles développer en interne et lesquelles obtenir auprès de partenaires externes.

La planification des effectifs devient ainsi un enjeu stratégique plutôt qu’un simple exercice de gestion des effectifs informatiques. Les logiciels, l’infrastructure, la cybersécurité, les données et l’intelligence artificielle contribuent de plus en plus au chiffre d’affaires, à l’efficacité opérationnelle, à la gestion des risques et à l’expérience client. Des lacunes dans ces domaines peuvent retarder la mise en œuvre des programmes technologiques, même lorsque les moyens financiers et le soutien de la direction sont assurés.

La réponse concrète consiste à aligner les plans de gestion des effectifs sur la feuille de route technologique. Les organisations doivent identifier les postes dont la pénurie entraverait la réalisation de projets importants, déterminer les compétences requises pour les prochaines années et mettre en place des programmes de formation en interne avant que ces pénuries ne deviennent urgentes. Les données relatives à la main-d’œuvre permettent de tirer une conclusion claire : la demande en compétences technologiques est de nature structurelle.

Les entreprises accordent la priorité au développement des compétences et renforcent leurs investissements dans la formation à l’IA

Selon le rapport « State of the Tech Workforce 2026 » de CompTIA, 83 % des responsables informatiques et des professionnels des ressources humaines indiquent que leur entreprise accorde une priorité élevée ou modérément élevée à la résolution des problèmes liés aux compétences. L’IA représente une part importante de ces investissements. Le rapport révèle que 62 % s’attendent à ce que leur budgets de formation à l’IA augmentent au cours de l’année à venir.

Ces dépenses ont une portée plus large que la simple formation des employés à l’utilisation d’outils d’IA individuels. Les entreprises doivent disposer de solides compétences en technologies opérationnelles avant de pouvoir déployer à grande échelle des pratiques en matière d’IA, de données et de cybersécurité. Seth Robinson, vice-président de la recherche sectorielle chez CompTIA, a clairement décrit cette séquence : « Plus que jamais, la réussite des entreprises repose sur la technologie. Nos études ont mis en évidence une volonté de renforcer les capacités dans les fonctions opérationnelles clés, ce qui permet ensuite aux entreprises de mettre en place des pratiques avancées en matière d’IA, de données et de cybersécurité. »

Cette distinction revêt une importance particulière pour les dirigeants. La formation à l’IA n’apportera qu’une valeur limitée si les collaborateurs ne disposent pas des données, des mesures de sécurité et des compétences opérationnelles nécessaires pour utiliser l’IA de manière sûre et efficace. Les budgets de formation doivent donc être déterminés en fonction des besoins de l’entreprise en matière de capacités, plutôt qu’en fonction de la popularité d’une technologie spécifique. L’objectif est d’obtenir une amélioration mesurable des performances professionnelles des collaborateurs.

Les entreprises s’attendent également à ce que la formation ait une incidence sur la fidélisation et l’engagement. CompTIA indique que 83 % des responsables informatiques et des professionnels des ressources humaines interrogés s’attendent à ce que les investissements dans les compétences aient un impact élevé ou modéré sur le moral et l’engagement des salariés. Cela constitue une deuxième source de valeur. Les salariés bénéficient d’opportunités de développer des compétences pertinentes, tandis que l’entreprise renforce ses capacités, ce qui pourrait s’avérer difficile ou coûteux à réaliser par le biais du recrutement.

Des budgets plus élevés ne garantissent toutefois pas un renforcement des capacités. Les dirigeants doivent définir ce que les collaborateurs doivent être capables de faire à l’issue de la formation et en quoi ces compétences s’inscrivent dans les priorités opérationnelles. La formation à l’IA doit être considérée comme un développement des capacités assorti d’objectifs clairs. Les entreprises qui opèrent cette distinction seront mieux à même de transformer leurs dépenses de formation en une adoption concrète de l’IA.

Le développement rapide de l’IA creuse le déficit de compétences technologiques

L’IA modifie les exigences professionnelles à un rythme plus rapide que celui auquel de nombreuses entreprises parviennent à adapter leurs effectifs. Parallèlement, les employeurs sont confrontés à une pénurie de professionnels possédant les compétences nécessaires pour déployer et gérer des systèmes d’IA. Cette double contrainte pousse les responsables informatiques à privilégier la formation en interne plutôt que de se contenter de recruter à l’extérieur.

Le problème des compétences ne se limite pas aux postes spécialisés dans l’IA. Les organisations ont besoin de collaborateurs capables d’utiliser des outils d’IA, de préparer et d’analyser des données, de comprendre les risques liés à la sécurité, d’automatiser des processus et de mettre en œuvre l’IA au sein des fonctions métier existantes. Ces exigences s’étendant à l’ensemble des équipes, les entreprises doivent développer les compétences en IA d’une part bien plus importante de leur personnel.

La principale contrainte réside donc dans la rapidité avec laquelle les organisations peuvent transformer leurs collaborateurs actuels en utilisateurs efficaces de l’IA. Le recrutement de spécialistes expérimentés en IA reste important, en particulier pour les missions d’ingénierie et de sécurité de haut niveau. Cependant, le recrutement ne peut pas combler toutes les lacunes en matière de compétences. Le développement en interne offre aux entreprises un moyen d’élargir leurs connaissances en matière d’IA tout en conservant des collaborateurs qui maîtrisent déjà leurs systèmes, leurs processus, leurs clients et les exigences réglementaires.

Il existe également un problème d’allocation des ressources. Selon CompTIA, 48 % des responsables informatiques affirment que l’IA prend le pas sur d’autres besoins importants, notamment la transition vers un recrutement axé sur les compétences. Le recrutement axé sur les compétences évalue les candidats sur la base de leurs capacités avérées plutôt que de se fonder principalement sur leurs diplômes, leurs intitulés de poste ou leur parcours professionnel classique. Il permet d’élargir le vivier de talents disponibles lorsque certaines compétences technologiques spécifiques font défaut.

Les dirigeants devraient éviter de considérer chaque problème lié aux ressources humaines comme un problème d’IA. L’IA nécessite certes des investissements, mais la cybersécurité, la gestion des données, l’ingénierie logicielle, les infrastructures et une réforme plus large des pratiques de recrutement restent des enjeux essentiels. Une stratégie en matière de ressources humaines qui concentre une part trop importante des moyens financiers et de l’attention de la direction sur l’IA peut entraîner des lacunes dans d’autres domaines.

La meilleure approche consiste à identifier d’abord les capacités à partir des besoins de l’entreprise. Les dirigeants peuvent alors décider si chaque lacune doit être comblée par le recrutement, le développement des collaborateurs, l’automatisation ou le recours à une expertise externe. Cela permet de veiller à ce que les investissements dans l’IA restent en adéquation avec les besoins opérationnels, plutôt que de les laisser prendre le pas sur d’autres priorités à forte valeur ajoutée en matière de ressources humaines.
Pour que

la mise à niveau en IA soit efficace, il ne suffit pas de suivre des formations

Les entreprises ont déjà une vision claire des compétences qu’elles souhaitent développer. Selon CompTIA, les responsables informatiques se concentrent sur les principes fondamentaux de l’IA, l’analyse des données, la sensibilisation aux menaces liées à l’IA, l’automatisation, la préparation des données, la sécurisation des systèmes d’IA, la conception d’entrées et de prompts, ainsi que la création d’agents IA. Ces domaines couvrent aussi bien les connaissances de base en IA que des tâches techniques plus avancées.

Le défi réside dans la mise en œuvre. CompTIA identifie comme principaux obstacles les coûts de formation, la lassitude face à la formation, le roulement du personnel, le soutien limité de la direction, la difficulté à mesurer le retour sur investissement et des supports de formation obsolètes. Ces problèmes partagent une contrainte sous-jacente : les employés disposent d’un temps et d’une capacité d’attention limités. Ajouter des formations sans modifier la charge de travail peut réduire la participation et rendre difficile un apprentissage durable.

L’IA pose également un problème en matière de programmes de formation. Les outils et les pratiques peuvent évoluer plus rapidement que les programmes de formation classiques. Un contenu fortement axé sur un produit ou une interface spécifique peut perdre de sa pertinence à mesure que la technologie évolue. Les organisations doivent donc enseigner des compétences durables parallèlement aux compétences spécifiques à un outil. Il s’agit notamment de savoir travailler avec des données, d’évaluer les résultats générés par l’IA, d’identifier les risques de sécurité, de sélectionner les cas d’utilisation appropriés et de comprendre dans quels cas une vérification humaine reste nécessaire.

La formation doit également tenir compte des différences entre les différents rôles. Un cadre supérieur chargé de déterminer dans quels domaines l’IA peut améliorer un processus métier n’a pas besoin d’un niveau de connaissance aussi approfondi qu’un ingénieur chargé de développer un agent d’IA ou qu’un spécialiste de la sécurité chargé de protéger un système d’IA. Une formation uniforme peut faire perdre du temps aux employés tout en ne fournissant pas aux spécialistes les connaissances techniques suffisantes.

Il est tout aussi important de mesurer les résultats. Les taux de participation et d’achèvement des formations reflètent le niveau d’implication. Les responsables doivent établir un lien entre la formation et des résultats observables, tels que l’intégration dans des processus de travail validés, la réduction des délais de traitement, le renforcement des pratiques de sécurité ou la capacité à effectuer des tâches spécifiques basées sur l’IA. L’indicateur approprié dépendra du poste occupé et du cas d’utilisation.

Le soutien de la direction détermine en fin de compte si les collaborateurs disposent du temps et de la liberté nécessaires pour mettre en pratique ce qu’ils apprennent. Les dirigeants doivent définir les compétences essentielles, réserver du temps au développement professionnel, actualiser régulièrement les programmes de formation et établir des attentes claires concernant l’utilisation de l’IA dans le travail quotidien. Lorsqu’elle est bien menée, la mise à niveau des compétences s’inscrit dans la stratégie de gestion des ressources humaines et la stratégie opérationnelle, plutôt que de constituer une initiative de formation distincte.

La formation à l’IA doit s’intégrer au travail quotidien

Le véritable critère d’évaluation d’une formation à l’IA ne réside pas dans la réussite du programme, mais dans la capacité des collaborateurs à modifier leurs méthodes de travail. Les entreprises peuvent consacrer des moyens considérables à la formation sans pour autant en tirer pleinement parti si, une fois le programme terminé, les collaborateurs reprennent leurs anciennes méthodes de travail.

Maruf Ahmed, PDG du prestataire de solutions informatiques Dexian, considère ce fossé entre la formation et la mise en pratique comme un problème majeur. « C’est dans le fossé qui sépare le fait d’avoir « suivi la formation » et celui d’« appliquer réellement ces connaissances différemment dans mon travail » que les entreprises perdent leurs collaborateurs, et combler ce fossé nécessite bien plus qu’un simple cycle de formation. »

L’approche de Dexian met l’accent sur la poursuite de l’utilisation après la formation initiale. Ahmed recommande d’intégrer l’IA dans les processus de travail des collaborateurs et de les mettre en binôme avec des collègues plus expérimentés dans l’utilisation de cette technologie. Cela donne aux collaborateurs une raison concrète de mettre en pratique leurs nouvelles compétences et leur permet de bénéficier d’un accompagnement lorsqu’ils rencontrent des difficultés.

Pour les dirigeants, la principale contrainte réside dans l’organisation du travail. Les collaborateurs ont déjà des responsabilités, des délais et des objectifs de performance bien définis. Leur imposer une formation à l’IA sans leur accorder de temps ni leur fournir de cas d’utilisation validés risque de transformer cet apprentissage en une charge supplémentaire qui alourdit leur charge de travail. Les dirigeants doivent préciser dans quels domaines l’IA doit être utilisée, ce que les collaborateurs sont autorisés à faire avec cet outil et dans quels cas une vérification humaine est nécessaire.

Le soutien entre collègues peut également accélérer l’adoption de ces technologies. Les collaborateurs disposant d’une plus grande expérience en matière d’IA peuvent aider leurs collègues à choisir les outils adaptés, à améliorer les consignes et les données d’entrée, à identifier les résultats peu fiables et à appliquer les politiques de l’entreprise. Ce soutien doit venir compléter les contrôles formels en matière de sécurité, de protection des données et d’utilisation responsable de l’IA, plutôt que de les remplacer.

L’évaluation doit se concentrer sur les comportements et les résultats opérationnels. La participation aux formations constitue un indicateur. Parmi les indicateurs plus pertinents, on peut citer la fréquence d’utilisation des outils d’IA approuvés pour des tâches pertinentes, l’accélération ou l’amélioration de l’efficacité des processus, la capacité des collaborateurs à mener à bien de nouvelles tâches s’appuyant sur l’IA, ainsi que le respect des exigences en matière de sécurité et de gouvernance.

L’objectif est d’assurer une capacité durable. La formation initiale permet aux collaborateurs d’acquérir des connaissances, mais c’est la pratique répétée qui développe leurs compétences opérationnelles. Les entreprises qui intègrent la formation, la conception des processus de travail, l’entraide entre collègues et la gouvernance disposent d’un parcours plus solide pour passer de l’investissement dans l’IA à une valeur opérationnelle mesurable.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Anticipez une demande soutenue en talents technologiques : le chômage dans le secteur technologique est tombé à 3,1 %, tandis que la demande à long terme continue de croître. Les dirigeants doivent lier directement le recrutement et le développement des effectifs aux feuilles de route technologiques et aux pénuries de compétences critiques.
• Considérez la formation à l’IA comme un investissement dans les capacités : 62 % des responsables informatiques et des professionnels des ressources humaines s’attendent à une augmentation des budgets consacrés à la formation à l’IA. Liez ces dépenses à des résultats commerciaux spécifiques et renforcez les compétences fondamentales en matière de données, de sécurité et d’exploitation parallèlement à l’IA.
• Veillez à ce que l’IA ne prenne pas le pas sur d’autres priorités : 48 % des responsables informatiques affirment que l’IA prend le pas sur d’autres besoins importants. Équilibrez les investissements dans l’IA avec ceux consacrés à la cybersécurité, à l’ingénierie, aux capacités en matière de données et au recrutement axé sur les compétences.
• Concevez des formations axées sur les résultats concrets : les coûts, les contenus obsolètes, le manque de soutien de la direction et la lassitude des collaborateurs peuvent nuire à l’efficacité des programmes de perfectionnement. Définissez les compétences spécifiques à chaque poste, garantissez du temps dédié à la formation et évaluez l’évolution des performances plutôt que la simple validation des formations.
• Intégrez les compétences en IA dans le travail quotidien : la formation crée de la valeur lorsque les collaborateurs appliquent systématiquement ce qu’ils ont appris. Intégrez les outils d’IA approuvés dans les flux de travail, offrez un soutien par les pairs et mesurez l’adoption, les résultats commerciaux et la conformité.