L’appel à la formation en entreprise

L’adoption de l’IA est la plus rapide jamais enregistrée pour une nouvelle technologie. Pourtant, nos dernières recherches mettent en évidence une réalité dérangeante : la plupart des apprenants ont accès aux outils, mais la formation ne porte pas ses fruits. En effet, 85 % d’entre eux affirment que la formation reçue ne les aide pas à comprendre ni à utiliser concrètement l’IA dans leurs fonctions.

L’IA est désormais partout ; le problème n’est donc plus la sensibilisation. L’investissement n’est pas non plus en cause, puisque les dépenses en IA continuent de grimper en flèche [1]. Ce fossé, entre l’adoption de l’IA et la transformation réelle qu’elle devrait générer, constitue le « grand écart de préparation à l’IA ». Il s’explique par le fait que les collaborateurs ont accès aux outils sans avoir reçu la formation nécessaire pour les utiliser.

Lire l’intégralité du rapport sur le grand écart de préparation à l’IA.

Le problème n’est pas le volume de formation. Il s’agit de la pertinence de la formation.

Notre rapport montre que l’adoption de l’IA est déjà très répandue : 79 % des leaders du Learning disent utiliser l’IA pour des tâches comme la génération de contenu, les évaluations et le reporting. Mais cet élan ne s’est pas traduit par un changement organisationnel plus profond, et il ne s’est pas traduit par la confiance des apprenants.

C’est là tout le paradoxe. D’un côté, les organisations s’empressent d’adopter des outils d’IA et de lancer des formations sur l’IA. De l’autre, les apprenants nous disent que la formation ne les aide pas à appliquer l’IA dans le contexte qui compte le plus : leur travail réel.

La raison de cet écart est simple. Les connaissances générales sur l’IA ont de la valeur, mais elles ne suffisent pas à changer les comportements. Lorsque la formation reste au niveau des aperçus d’outils de base ou de la sensibilisation générique, elle peut accroître la familiarité sans améliorer l’exécution quotidienne. Mais les apprenants n’ont pas besoin d’encouragements plus abstraits pour « utiliser l’IA ». Ils ont besoin de savoir comment l’IA modifie les décisions, les flux de travail et les attentes dans leur rôle spécifique. Le rapport le dit clairement : la formation aujourd’hui est souvent compréhensible, mais pas utile.

79 % des entreprises ont investi dans des outils d’IA. Seulement 9 % ont utilisé ces outils pour transformer réellement la façon dont le travail est effectué. C’est ce qu’on appelle le grand écart de préparation à l’IA. Et ce fossé ne cesse de se creuser.

Pourquoi les programmes de formation à l’IA ne parviennent pas à renforcer les capacités des employés.

Nos recherches mettent en évidence un problème structurel, et non de motivation. Trop souvent, la formation manque de pertinence, de personnalisation et de connexion avec le quotidien opérationnel. Près de 60 % des apprenants estiment que les programmes ne sont pas conçus pour des profils comme les leurs. Par ailleurs, 57 % affirment que la formation n’est pas adaptée à leur poste, et la même proportion doute qu’elle puisse réellement améliorer leurs performances.

C’est un point crucial, car les compétences se développent en contexte. Si un commercial, un manager ou un responsable des opérations ne perçoit pas comment l’IA s’applique à ses missions concrètes, la formation devient une simple « case à cocher ». Elle peut certes augmenter les taux de complétion et donner l’illusion du progrès, mais elle ne générera ni adoption durable, ni transformation réelle.

On retrouve le même schéma concernant la personnalisation. 79 % des apprenants déclarent que leur expérience d’apprentissage n’est pas pleinement personnalisée, tandis que 63 % des responsables de la formation reconnaissent ne pas parvenir à proposer un parcours sur mesure. Pourtant, seuls 42 % prévoient d’utiliser l’IA pour combler cette lacune. Les outils sont là, mais la compétence, elle, manque encore.

Les exigences d’une véritable préparation à l’IA

Si les entreprises veulent que la formation à l’IA porte ses fruits, elles doivent dépasser la logique de volume pour se concentrer sur la conception. Combler le grand écart de préparation exige un écosystème d’apprentissage moderne : un système axé sur les compétences, aligné sur les objectifs de l’entreprise et capable de détecter, développer et valider les acquis de manière continue.

Cela implique également de traiter la préparation à l’IA et le développement des compétences comme un seul et même sujet. Les entreprises ne peuvent pas réimaginer le travail avec l’IA sans redéfinir les aptitudes dont les collaborateurs ont besoin pour réussir dans ce nouvel environnement. Tant qu’elles ne parviendront pas à rendre les compétences visibles, à lier la formation aux résultats business et à offrir un soutien concret en situation de travail, la formation à l’IA restera une activité intense, mais sans impact réel.

La bonne nouvelle, c’est que les apprenants expriment clairement ce qui leur manque : plus de pertinence, plus de personnalisation, plus de soutien et un lien plus étroit avec leurs missions réelles. Les organisations à l’écoute cesseront de demander si leurs employés ont « suivi une formation » pour se demander s’ils sont capables d’utiliser l’IA avec confiance dans leur poste. C’est là que réside la différence entre l’exposition à un outil et la maîtrise de celui-ci. Et c’est là que commence la véritable transformation.

Cela nous amène directement à la question suivante : si une formation générique à l’IA ne suffit pas, quels types de compétences comptent réellement aujourd’hui ?

C’est le sujet de notre prochain article.

Vous pouvez également obtenir le scoop complet dès maintenant en consultant notre dernier rapport ici : IA en entreprise: le grand écart – L’étude mondiale 2026 de la formation en entreprise.