Cinq initiatives pour pallier le manque de compétences en Intelligence Artificielle Générative

Face à l’explosion de l’Intelligence Artificielle Générative (IAG) dans les entreprises, la pénurie de compétences devient un enjeu stratégique majeur. Peu à peu, les organisations doivent renouveler leurs approches pour former les collaborateurs. Découvrez cinq initiatives concrètes mises en œuvre par des leaders du secteur, qui intègrent la formation à l’IA dans les activités quotidiennes, favorisent le développement des soft skills, et transforment la culture d’entreprise autour de l’IA pour maximiser le retour sur investissement.

1. Rôle clé des soft skills pour compenser le déficit de compétences techniques en IA générative

Alors que l’Intelligence Artificielle Générative devient un atout incontournable, les entreprises constatent que la simple maîtrise technique des outils ne suffit plus à garantir la réussite. Chez UST, qui emploie plus de 32 000 personnes, Krishna Prasad, DSI, insiste sur le fait que le véritable enjeu est désormais humain. La valeur ajoutée ne provient plus uniquement de la connaissance technique, désormais accessible gratuitement à tout moment, mais de l’aptitude à résoudre des problèmes complexes et à expérimenter efficacement.

Le développement des compétences comportementales telles que la créativité, l’esprit critique et la curiosité devient une priorité. UST a ainsi réorienté ses formations pour stimuler ces soft skills, essentiels pour s’adapter rapidement à l’évolution des outils d’IA générative. Ce changement de paradigme vise à renforcer une approche experientielle, où les collaborateurs testent librement des bots d’IA — GitHub Copilot, Gemini, Cursor — au sein d’environnements de R&D dédiés. Cette démarche favorise l’appropriation profonde et sécurisée des outils, en évitant les erreurs critiques dans la production.

Selon Krishna Prasad, cette culture d’expérimentation itérative est indispensable, car l’environnement GenAI évolue rapidement. L’apprentissage continue de l’IA générative est donc une responsabilité partagée, exigeant que les employés acquièrent un esprit d’initiative et de responsabilisation constant.

• Transition de la formation technique vers l’acquisition de compétences transversales
• Mise en place d’espaces sécurisés de test de l’IA
• Encouragement à l’expérimentation et itération rapide
• Responsabilisation des collaborateurs dans leur montée en compétences

Cette approche humaniste de la montée en compétence est aussi traitée dans notre analyse complète sur l’impact de l’IA sur les compétences techniques. En définitive, investir dans les soft skills crée un avantage compétitif durable, en intégrant la composante humaine à la puissance technologique de la GenAI.

2. Intégrer la formation en IA générative directement dans les flux de travail pour un apprentissage efficace

La vitesse d’évolution de la genAI impose une formation continue et agile. Jill Busch, directrice formation chez Manpower pour l’Amérique du Nord, souligne l’inefficacité de la formation classique face à ces impératifs. L’innovation provient ici d’une intégration fluide des parcours pédagogiques dans les outils métiers.

Grâce à des plateformes comme Whatfix, le collaborateur bénéficie de conseils en temps réel dans ses applications de travail habituelles, par exemple pour automatiser le sourcing ou analyser des CV grâce à l’IA générative. Cette intégration dynamique réduit significativement les questions et interruptions, avec un recul constaté de 95 % des demandes d’aide pratiques.

Cette méthode favorise également les micro-formations, courtes et opérationnelles, qui ne perturbent pas le rythme de travail. Par ailleurs, les modules sont régulièrement améliorés en fonction du feedback des utilisateurs, créant une boucle d’apprentissage agile et auto-renforcée. L’intégration des directives éthiques au cœur de ces formations garantit aussi la conformité RGPD et la maîtrise des risques, enjeu fondamental pour les entreprises.

• Formation intégrée dans les outils métiers
• Micro-learning et simulations pour un apprentissage rapide
• Boucles de feedback pour affiner les modules
• Inclusion systématique de la formation à l’IA dès l’onboarding

Cette stratégie est décisive pour surmonter la pénurie globale de compétences, comme nous l’expliquons dans notre dossier sur la compréhension de l’IA générative. En s’appuyant sur des outils numériques intégrés, vous optimisez le ROI de chaque session de formation et réduisez substantiellement les coûts liés à l’adoption de nouvelles technologies.

3. Lancement de programmes de formation à grande échelle pour développer durablement les compétences IA

Développer les compétences en IA de manière pilotée et élargie est une démarche que privilégie Lexmark, un leader mondial en solutions d’impression. À travers son AI Academy, Lou Sudhir Mehta mène un programme complet impliquant plus de 5 000 collaborateurs. Cette académie associe apprentissage en ligne, mentorat, ateliers synchrones et collaborations universitaires avec des partenaires comme Microsoft ou l’université d’État de Caroline du Nord.

La montée en compétences s’appuie sur une démarche modulaire qui s’adapte au rythme des apprenants tout en assurant une conformité éthique intégrée dans la formation. Ce programme inclut des formations pointues, du no-code au développement pro-code, structurées autour de méthodes agiles telles que Safe. L’engagement des dirigeants à travers le partage de retours d’expérience renforce la motivation et l’appropriation collective.

• Programme formation modulaire et scalable
• Mentorat et partenariats académiques
• Alignement stratégique via Safe Framework
• Inclusion des aspects éthiques et gouvernance

Les résultats sont mesurés à travers le taux d’adoption des outils, notamment Microsoft Copilot, et la rentabilité des projets IA lancés par les équipes formées. Cette méthodologie illustre que l’ampleur et la rigueur sont clés pour pallier efficacement le manque de compétences, comme détaillé dans notre approfondissement sur maîtriser l’IA et ses compétences.

4. Développer une culture d’entreprise centrée sur l’utilisation quotidienne de l’IA générative

L’intégration de l’IA générative ne doit pas être limitée à la formation technique ou à la montée en compétence ; elle doit aussi s’inscrire dans une vision culturelle partagée. Esky Group, agence de voyage en ligne à rayonnement international, illustre parfaitement cette approche. Selon Tomasz Lis, responsable ingénierie, plus de la moitié des 800 collaborateurs utilisent quotidiennement Gemini Pro, GitHub Copilot et Claude Code.

Au sein d’eSky, la GenAI devient aussi naturelle que l’usage d’un e-mail. L’entreprise a instauré une communauté active avec des ambassadeurs IA, une plateforme Slack pour les échanges d’usages, ainsi que des sessions régulières comme les « Vendredis Démo » pour présenter les innovations internes. Cette dynamique favorise l’autonomie et la collaboration.

• Ambassadeurs de l’IA pour accompagner les équipes
• Communautés collaboratives et échanges en continu
• Moments dédiés aux démonstrations d’innovation
• Formation multi-niveaux, avec apprentissage fournisseur et par les pairs

Cette culture immersive valorise les talents internes et soutient une transformation digitale tournée vers l’optimisation productive et l’innovation, comme l’illustre notre article dédié à la révolution de l’emploi par l’IA générative. Ce modèle permet aux entreprises d’intégrer profondément l’IA tout en motivant les collaborateurs à s’immerger dans ces technologies prometteuses.

5. Intégration des grands modèles de langage (LLM) dans le cycle de développement logiciel

Le secteur IT illustre un enjeu capital : ne pas laisser l’IA générative rendre les pratiques obsolètes. Globant, entreprise informatique générant 2 milliards de dollars de chiffre d’affaires, adopte une stratégie audacieuse en intégrant les grands modèles de langage (LLM) — ChatGPT, Claude, Gemini — à chaque phase du développement logiciel.

Les développeurs sont formés à maîtriser ces outils, mais aussi à éviter les pièges tels que la « perte de contexte » lorsque les interactions deviennent trop longues. La formation comprend plusieurs niveaux, de bases claires à des compétences plus avancées comme la génération augmentée par récupération (RAG), la réflexion critique et l’orchestration de plusieurs agents conversationnels spécialisés.

Cette dernière compétence consiste à faire coopérer efficacement plusieurs IA en rôles complémentaires pour optimiser la conception, le test et le déploiement. Ce modèle s’appuie sur un suivi constant grâce à des spécialistes en optimisation rapide pour garantir la cohérence et la qualité des résultats. Cette démarche assure non seulement une maîtrise technique accrue, mais aussi un retour sur investissement mesurable à travers la performance des développements IA.

• Formation multi-niveaux adaptée aux développeurs
• Prévention des erreurs liées à la manipulation des LLM
• Compétences avancées en orchestration d’agents IA
• Optimisation continue pour maintenir la qualité des livrables

Pour approfondir sur la formation continue et intégrée à l’IA, vous pouvez consulter notre ressource dédiée à l’implémentation des assistants IA hybrides. Cette expertise montre que la formation ciblée sur les développeurs est vitale pour se positionner comme acteur leader, en tirant parti des potentials immenses de l’IA générative appliquée aujourd’hui aux logiciels.