La formation inadéquate des employeurs à l’IA nuit à la productivité et au retour sur investissement
L’IA est déjà en train de remodeler le mode de fonctionnement des organisations, mais trop d’entreprises la considèrent comme une solution prête à l’emploi. Le problème n’est pas la technologie, mais les personnes qui l’utilisent. De nombreux dirigeants supposent que les employés comprendront naturellement les systèmes d’IA par eux-mêmes. Cette hypothèse est erronée et coûteuse. Lorsque les travailleurs ne bénéficient pas d’une formation structurée sur l’utilisation technique et éthique de l’IA, il en résulte un potentiel gaspillé et un retour sur investissement plus lent.
Comme l’a souligné J.P. Gownder, vice-président et analyste principal chez Forrester, ce manque de formation est devenu un « goulot d’étranglement » qui entrave directement la productivité. Ce n’est pas que les employés refusent d’adopter les outils, c’est simplement qu’on ne leur donne pas les compétences nécessaires pour réussir. Une formation efficace doit aller au-delà de l’utilisation de base des outils. Les travailleurs doivent comprendre comment interpréter les résultats de l’IA, quand les remettre en question et comment les appliquer de manière responsable. Sans cette base, l’automatisation se transforme en dépendance et les gains de productivité disparaissent.
Pour les chefs d’entreprise, il s’agit d’un appel clair à repenser la manière dont l’intégration de l’IA est déployée. Il ne s’agit pas d’un événement ponctuel, mais d’un processus continu. Investir dans la formation renforce la résilience, la confiance et l’efficacité des équipes. Les entreprises qui y parviennent verront une adaptation plus rapide, moins de frustration et un meilleur retour sur leurs investissements technologiques. Ignorer cela signifie laisser une valeur réelle sur la table, et dans un marché concurrentiel, ce n’est pas une option.
La faible maîtrise des compétences critiques en matière d’IA, telles que l’ingénierie rapide, nuit à l’utilisation des outils.
Même si les outils d’IA deviennent plus accessibles, la capacité à les utiliser efficacement reste faible au sein de la population active. L’un des exemples les plus clairs est celui de l’ingénierie d’aide, qui consiste à diriger des systèmes d’IA génératifs tels que Microsoft 365 Copilot ou Google Workspace pour obtenir des résultats utiles. Les dernières données ne montrent qu’une faible augmentation de la compétence des travailleurs, passant de 22 % en 2024 à 26 % en 2025. Il s’agit là d’un taux de progression inquiétant pour une compétence qui définira bientôt la manière dont le travail est effectué.
Les systèmes d’intelligence artificielle reposent sur des données précises, et de mauvaises instructions sont synonymes de mauvais résultats. Lorsque les employés ne savent pas comment rédiger des instructions efficaces, même les outils les plus avancés ne sont pas à la hauteur de leur potentiel. Cela signifie que l’on passe plus de temps à corriger les résultats, moins de temps à générer de la valeur réelle et, en fin de compte, une efficacité globale plus faible. Pour les dirigeants, il s’agit d’un problème systémique, non pas technique, mais de développement.
Cet écart met en évidence l’opportunité pour les dirigeants d’agir de manière décisive. Le perfectionnement des équipes en matière d’ingénierie rapide et de raisonnement critique autour de l’IA n’est pas une étape facultative, c’est une infrastructure essentielle pour un lieu de travail numérique productif. Les décideurs devraient considérer la maîtrise de l’IA comme une compétence de base, au même titre que la culture numérique il y a dix ans. Les organisations qui agiront le plus rapidement pour combler ce déficit de compétences seront celles qui réaliseront de véritables gains en termes de performance et d’innovation, tandis que les autres resteront à la traîne en poursuivant une technologie qu’elles ne comprennent pas entièrement.
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Une connaissance insuffisante de l’IA entraîne une mauvaise utilisation, des frustrations et des risques éthiques.
L’IA a un potentiel immense, mais sans une alphabétisation appropriée, elle peut créer de la confusion plutôt que de la clarté. De nombreux employés abordent encore les systèmes d’IA avec incertitude. Ils utilisent mal ces outils ou les évitent complètement, ce qui limite l’efficacité et crée des frustrations inutiles. Le problème n’est pas seulement un manque de confort, c’est aussi un manque de compréhension sur la manière d’évaluer les résultats de l’IA et sur le moment de les remettre en question. Une confiance excessive dans l’automatisation sans une base de connaissances solide peut également conduire à des erreurs d’appréciation éthiques qui mettent en péril la réputation et la conformité de l’entreprise.
J.P. Gownder de Forrester a souligné qu’une formation inadéquate ne fait pas que freiner la productivité, elle peut aussi brouiller les frontières éthiques. Lorsque les travailleurs s’appuient sur des résultats générés par l’IA sans remettre en question leur exactitude, des erreurs se glissent dans les processus de prise de décision. Au fil du temps, cela érode la confiance à la fois dans la technologie et dans le leadership de l’organisation.
Les dirigeants devraient aborder cette question comme un problème de gouvernance, et pas seulement comme un problème technique. La formation à l’IA doit comprendre à la fois un apprentissage basé sur les compétences et des cadres éthiques pour une utilisation responsable. Il ne suffit pas de donner accès à des outils puissants ; les employés doivent comprendre le raisonnement qui sous-tend les résultats de l’IA et leurs implications. Un personnel capable d’évaluer de manière critique les informations générées par l’IA travaillera avec plus de confiance, de cohérence et de responsabilité. Cette capacité renforce en fin de compte la performance et la confiance du public, tout en réduisant le risque opérationnel.
Les attentes des dirigeants et des employés concernant l’impact de l’IA ne sont pas harmonisées.
L’écart se creuse entre l’optimisme des dirigeants à l’égard de l’IA et l’expérience des employés qui l’utilisent. Les dirigeants sont largement convaincus que l’IA est un moteur de productivité, mais les employés ont souvent l’impression qu’elle alourdit leur charge de travail au lieu de la réduire. Ce décalage crée des tensions et ralentit l’adoption. Selon un rapport de Culture Amp, 96 % des dirigeants de la suite C s’attendent à ce que l’IA augmente la production, alors que 77 % des employés déclarent que les outils ont rendu leur travail plus exigeant. Ce type de décalage est le signe d’une rupture de communication au sein des organisations qui mettent en œuvre l’IA à grande échelle.
Les dirigeants doivent reconnaître que des attentes réalistes et une compréhension commune déterminent le succès de l’IA bien plus que l’enthousiasme seul. La première étape est l’écoute. Les employés ont besoin de voir que les dirigeants ne se contentent pas de défendre les nouvelles technologies, mais qu’ils comprennent aussi les goulets d’étranglement réels qu’elles introduisent dans les opérations quotidiennes. Un retour d’information continu de la part des utilisateurs, des discussions transparentes sur les limites de l’IA et une formation itérative peuvent réduire ce fossé.
Un leadership fort dans ce domaine implique d’aligner la vision sur la réalité. La stratégie en matière d’IA ne peut pas se limiter au niveau de la direction, elle doit refléter la manière dont les gens travaillent réellement. Lorsque les dirigeants restent connectés à cette perspective, l’adoption se fait plus facilement et la réalisation de la valeur s’accélère. L’objectif n’est pas seulement de mettre en œuvre l’IA, mais de veiller à ce que chaque niveau de l’organisation en perçoive les avantages de manière mesurable et pratique.
Un contenu généré par l’IA de mauvaise qualité érode la confiance des employés envers la direction
Le contenu généré par l’IA fait désormais partie des opérations quotidiennes, mais lorsque sa qualité est incohérente, il crée de véritables problèmes au sein des organisations. De nombreux dirigeants utilisent des outils d’IA pour générer des documents, des présentations et des rapports. Si cette production semble soignée mais contient des erreurs, elle crée un « workslop » – un contenu qui semble fiable mais qui ne l’est pas. Lorsque les employés commencent à voir ce type de documents de mauvaise qualité provenant de la direction, la confiance diminue rapidement. Le problème n’est pas seulement technique ; il s’agit d’une question de crédibilité et de culture de leadership.
Lorsque des travaux générés par l’IA sont partagés sans avoir été correctement examinés ou vérifiés, les conséquences vont au-delà des erreurs immédiates. Cela indique aux employés que l’exactitude et la responsabilité sont compromises au profit de la rapidité. Selon un rapport de Zety, 85 % des employés ont déclaré que le fait de recevoir un contenu généré par l’IA de mauvaise qualité leur a fait perdre confiance en la direction. Ce niveau de désillusion peut gravement nuire au moral et affaiblir l’alignement au sein des équipes.
Les dirigeants doivent veiller à ce que les résultats des systèmes d’IA répondent aux mêmes normes de qualité que les travaux rédigés par des humains. Pour ce faire, il faut créer des points de contrôle, attribuer clairement la responsabilité de la vérification et définir des lignes directrices pour déterminer quand et comment les documents générés par l’IA doivent être utilisés. L’établissement de ces normes renforce la culture de la qualité, en donnant aux employés l’assurance que ce qui émane des dirigeants reflète les valeurs et la précision de l’organisation. Ce faisant, les dirigeants protègent non seulement leur crédibilité, mais aussi la confiance à long terme de leur personnel.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Donnez la priorité à la formation à l’IA pour débloquer le retour sur investissement : De nombreuses organisations perdent en productivité parce que les employés manquent de compétences de base en matière d’IA et de conseils éthiques. Les dirigeants devraient investir dans une formation continue et structurée pour s’assurer que l’IA apporte des gains de performance mesurables.
- Combler le déficit de compétences dans le domaine de l’ingénierie rapide : La maîtrise par la main-d’œuvre des compétences essentielles en matière d’IA, comme l’ingénierie rapide, n’est passée que de 22 % à 26 % en un an. Les dirigeants devraient financer des programmes de perfectionnement ciblés afin d’accélérer les capacités et de renforcer l’efficacité des outils.
- Développez vos connaissances en matière d’IA afin de réduire les abus et les risques éthiques : Une mauvaise compréhension de l’IA entraîne une mauvaise utilisation, des frustrations et des manquements à l’éthique. Les dirigeants doivent intégrer l’évaluation et l’éthique de l’IA dans la formation afin de renforcer la qualité des décisions et de maintenir la confiance du public.
- Alignez les attentes des dirigeants et du personnel en matière d’IA : Alors que 96 % des dirigeants attendent de l’IA qu’elle augmente la production, 77 % des employés font état d’une charge de travail plus importante. Les dirigeants devraient recalibrer les objectifs grâce à un dialogue transparent et au retour d’information des utilisateurs afin d’aligner la stratégie sur la réalité.
- Fixez des normes de qualité pour le travail généré par l’IA : L’inexactitude des résultats de l’IA, signalée par 85 % des employés comme nuisant à la confiance, sape la crédibilité. Les dirigeants devraient mettre en place des systèmes de révision et de responsabilisation pour les documents créés par l’IA afin de protéger la confiance et de garantir l’exactitude.
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