Un salarié sur deux utilise l’IA générative chaque semaine, un sur trois seulement a été formé par son employeur ces six derniers mois. Le chiffre inquiète, mais le vrai problème est ailleurs. Quand la formation existe, elle tient souvent en une session ponctuelle sur le prompt et le chatbot, au moment où le travail bascule vers la délégation à des agents. Votre plan coche les cases et prépare vos équipes à un usage qui sera périmé avant la fin de son déploiement. Voici ce qui cloche, et comment reprendre la main.
Sommaire
- L’écart entre ce que vos équipes font et ce que vous leur enseignez
- Un contenu de formation en retard d’une génération
- Ce qui change quand l’IA passe du chatbot à l’agent
- Pourquoi la session ponctuelle ne change pas les pratiques
- Une formation qui arrive trop tard perd l’essentiel de sa valeur
- Le cas Mayo Clinic, ou ce que devient un métier quand l’IA s’installe
- Les quatre compétences qui manquent à votre plan
- Ce que l’AI Act vous impose déjà en matière de formation
- Par où reprendre la main sans refaire tout le plan
L’écart entre ce que vos équipes font et ce que vous leur enseignez
Vos salariés se sont formés seuls. Plus de la moitié utilisent l’IA générative chaque jour ou chaque semaine, mais un tiers seulement a suivi une formation fournie par son employeur au cours des six derniers mois. L’usage a pris de l’avance sur le dispositif, en France comme ailleurs.
À l’échelle mondiale, The Conference Board, organisme de recherche économique américain, a publié le 28 juillet 2026 son rapport Skilling for AI, fondé sur près de 1 300 salariés interrogés et des entretiens avec des dirigeants de 35 entreprises [1]. 55,1 % des salariés utilisent l’IA générative chaque jour ou chaque semaine et 33,3 % seulement ont été formés par leur employeur dans les six derniers mois. Le baromètre 2026 du groupe français de formation Cegos aboutit au même ordre de grandeur : 32 % des collaborateurs déclarent avoir été formés à l’IA, sur plus de 6 000 répondants dans onze pays d’Europe, d’Asie et d’Amérique latine [2].
En France, le décalage se lit dans le baromètre de la formation professionnelle de Lefebvre Dalloz Compétences, publié en février 2026 et mené auprès de 551 professionnels et décideurs entre mai et septembre 2025 [3]. 51 % des répondants utilisent l’IA dans leur travail, contre 25 % un an plus tôt, et 54 % déclarent n’avoir reçu aucune formation à l’IA.
Des salariés livrés à eux-mêmes avec un outil qui produit du texte plausible installent des pratiques que l’organisation ne voit pas et ne contrôle pas. Le sujet relève alors du risque opérationnel autant que de la formation.
Un contenu de formation en retard d’une génération
Ajouter des sessions ne réglera rien si elles enseignent la mauvaise chose. Les études de 2026 convergent : les formations portent surtout sur les fondamentaux, la culture générale de l’IA et la rédaction de consignes. Les usages avancés, à commencer par le travail avec des agents, restent marginaux dans les programmes.
Matt Rosenbaum, chercheur principal au Conference Board et auteur du rapport, l’a résumé dans la presse RH américaine : « Ce qui nous a frappés, c’est à quel point cette formation se concentrait sur des fondamentaux assez basiques, des choses comme la littératie IA, qu’est-ce qu’un LLM, l’ingénierie de prompt » [4]. Un LLM, ou grand modèle de langage, est le moteur qui produit du texte derrière un outil comme ChatGPT. Savoir ce que c’est reste utile, mais n’apprend rien sur la façon de travailler avec.
Le constat se retrouve dans les services RH français. Le deuxième Baromètre national de l’IA appliquée aux RH, conduit par Parlons RH auprès de 343 professionnels RH entre décembre 2025 et février 2026, relève que 65 % des entreprises ont déployé des formations à l’IA au sein de leur fonction RH sur les douze derniers mois [5]. Parmi les entreprises qui forment, 19 % seulement abordent l’IA agentique pour les équipes RH, et 28 % pour les autres salariés.
Ce qui change quand l’IA passe du chatbot à l’agent
Avec un assistant conversationnel, vous posez une question et vous jugez la réponse. Avec un agent, vous confiez un objectif à une machine qui enchaîne des étapes, consulte des données, déclenche des actions et vous rend un résultat. Le travail humain glisse de l’exécution vers le cadrage et la vérification.
Ce glissement se lit déjà dans les offres d’emploi. Le McKinsey Global Institute, branche de recherche du cabinet de conseil américain McKinsey, a mesuré la demande de compétences sur le marché du travail des États-Unis dans son rapport Agents, robots, and us, publié le 25 novembre 2025 [6]. La maîtrise de l’IA, entendue comme la capacité à utiliser et piloter ces outils, est la compétence dont la demande croît le plus vite, avec une multiplication par sept en deux ans. Les compétences qui montent avec les agents sont le contrôle qualité, l’optimisation de processus et la capacité à expliquer à une machine ce qu’on attend d’elle.
Une formation construite autour de la question « comment obtenir une bonne réponse » devient largement hors sujet dès lors que la machine attend une mission. Vos équipes ont besoin d’apprendre à découper un travail, à décider ce qu’on confie et ce qu’on garde, et à reconnaître un résultat qui a l’air juste sans l’être.
Pourquoi la session ponctuelle ne change pas les pratiques
Une session isolée transmet un savoir, alors que l’enjeu est un changement de pratique. On apprend à formuler une requête en quelques heures. Changer sa façon de rédiger, de décider ou de vérifier avec l’IA au quotidien demande de la répétition, du soutien et un environnement de travail qui y pousse.
McKinsey le formule sans détour dans une analyse publiée en décembre 2025 : traiter la montée en compétences sur l’IA comme un déploiement de formations passe à côté de l’essentiel, qui relève de la conduite du changement [7]. Le cabinet cite une étude sur l’adoption de l’assistant Copilot de Microsoft : neuf participants sur dix jugent la formation formelle utile, mais sept sur dix ignorent les vidéos de prise en main et apprennent par essais, erreurs et échanges entre collègues. Pour son propre outil interne, Lilli, McKinsey a misé sur l’implication visible des dirigeants et un accompagnement pratique : l’outil a été diffusé à 30 000 utilisateurs et a réduit de 20 % le temps nécessaire pour obtenir une information.
Le blocage se situe d’abord dans l’organisation. Dans The State of Organizations 2026 de McKinsey, enquête menée de juin à septembre 2025 auprès de 10 018 dirigeants dans 15 pays, les difficultés organisationnelles, comme la conduite du changement ou le cloisonnement des équipes, sont citées comme frein à l’adoption de l’IA par 39 % des répondants européens, davantage que les insuffisances techniques, à 31 % [8].
Une formation qui arrive trop tard perd l’essentiel de sa valeur
Le retard de contenu se double d’un retard de calendrier. 41 % des collaborateurs interrogés par Cegos estiment que la formation arrive trop tard pour répondre à leurs besoins réels [2]. Sur un sujet dont les usages se renouvellent en quelques mois, un cycle classique de conception pédagogique livre un contenu déjà décalé.
L’ampleur du mouvement est documentée. Le Future of Jobs Report 2025 du Forum économique mondial, fondé sur plus de 1 000 grands employeurs représentant plus de 14 millions de salariés dans 55 économies, estime que 39 % des compétences existantes seront transformées ou deviendront obsolètes entre 2025 et 2030 [9]. Cegos chiffre l’urgence à plus court terme : près d’un emploi sur quatre pourrait être confronté à une obsolescence de ses compétences dans les trois prochaines années [2]. Trois ans, c’est souvent la durée de vie d’un plan de formation.
Courir plus vite ne suffira pas. La réponse consiste à changer de maille : traiter l’IA comme une capacité entretenue en continu, au plus près des situations de travail, plutôt que comme un thème de catalogue révisé chaque année. C’est ce que recouvre une organisation apprenante, et c’est probablement le seul format qui tienne le rythme sur ce sujet.
Le cas Mayo Clinic, ou ce que devient un métier quand l’IA s’installe
La Mayo Clinic, groupe hospitalier universitaire américain à but non lucratif basé dans le Minnesota, déploie plus de 250 modèles d’IA dans ses établissements, avec la radiologie en première ligne. Son effectif de radiologues a pourtant augmenté de 55 % depuis 2016, pour dépasser 400 praticiens.
Le fait, rapporté par le New York Times, a été repris par la presse professionnelle de santé américaine en mai 2025 [10]. La radiologie était le métier que tout le monde donnait perdant face à l’IA.
La partie décisive se joue en amont. Dès 2016, le service de radiologie a constitué un groupe de recherche dédié à l’IA d’une quarantaine de personnes, scientifiques, ingénieurs et spécialistes des données. L’établissement a construit en interne, sur dix ans, la capacité à évaluer et intégrer ces modèles.
Le métier de radiologue y a changé de contenu. Il consiste davantage à décider quand faire confiance au modèle, à replacer un résultat dans un contexte clinique et à porter la responsabilité d’un diagnostic que la machine a préparé. Une formation à l’outil n’apprend pas cela, seul un accompagnement long adossé à des cas réels et à une expertise interne le permet. Une question en découle pour votre organisation : qui, chez vous, sait évaluer ce que produisent vos outils, et depuis combien de temps ?
Les quatre compétences qui manquent à votre plan
Si vous ne deviez ajouter qu’une chose à votre programme, ajoutez ces quatre capacités. Elles ne dépendent d’aucun outil, elles survivront donc au prochain changement de modèle, et ce sont celles que les travaux du McKinsey Global Institute et du Conference Board voient monter avec les agents [1][6].
Déléguer une tâche à une machine
Découper un travail en étapes, décider lesquelles se confient et lesquelles restent humaines, formuler l’attendu assez précisément pour que le résultat soit évaluable. Elle s’apprend sur les processus réels de l’organisation.
Vérifier un résultat plausible
Un modèle de langage produit des sorties cohérentes qui peuvent être fausses. Repérer l’erreur demande de connaître le métier et d’avoir une méthode de contrôle, avec des points de vérification définis à l’avance. McKinsey classe le contrôle qualité parmi les compétences dont la demande progresse le plus [6].
Arbitrer et reprendre la main
Savoir quand ne pas utiliser l’outil, quelles décisions ne se délèguent jamais, quel niveau de risque justifie une validation humaine. Cet arbitrage suppose une doctrine écrite. Sans elle, chaque salarié invente sa règle, et vous découvrez les écarts après coup.
Rendre compte de ce qui a été fait
Documenter l’usage, tracer ce qui a été confié à une machine, savoir expliquer une décision prise avec son concours. C’est aujourd’hui la compétence la plus négligée. Elle deviendra la plus exigée, pour des raisons de conformité comme de responsabilité professionnelle.
Ce que l’AI Act vous impose déjà en matière de formation
Depuis le 2 février 2025, l’article 4 du règlement européen sur l’intelligence artificielle, dit AI Act, impose aux fournisseurs et aux déployeurs de systèmes d’IA de garantir un niveau suffisant de maîtrise de l’IA chez les personnes qui les utilisent pour leur compte. Toute entreprise qui déploie un outil d’IA est concernée.
Le cabinet d’avocats français Capstan, spécialisé en droit social, en détaille la portée [11]. Le texte n’exige ni formation formelle ni certification. Il attend une compréhension technique adaptée à l’usage, doublée d’une conscience des enjeux éthiques, juridiques et sociaux. Le règlement ne prévoit pas de sanction propre à l’article 4, les États membres devant définir leur régime de contrôle.
Le droit français ajoute une couche souvent oubliée : le Code du travail impose déjà à l’employeur d’assurer l’adaptation des salariés à l’évolution de leur emploi, des technologies et des organisations. L’arrivée de l’IA dans un poste relève directement de cette obligation.
Ceci n’est pas un conseil juridique et ne remplace pas l’avis de votre conseil habituel. Retenez un point pratique : Capstan recommande de conserver la trace des actions de formation et de sensibilisation menées. Une entreprise qui forme sans documenter aura fait le travail sans pouvoir le prouver.
Par où reprendre la main sans refaire tout le plan
Inutile de jeter votre plan de formation. Il vous faut savoir ce que vos équipes font réellement avec l’IA, commencer par l’encadrement, ancrer l’apprentissage dans les métiers plutôt que dans l’outil, et installer un rythme qui survive au prochain changement technologique.
Faites d’abord l’inventaire des usages réels. Tant que vous ignorez quels outils circulent, sur quelles tâches et avec quelles données, vous concevez une formation à l’aveugle.
Formez ensuite les managers avant leurs équipes. Ce sont eux qui valideront les productions de l’IA et arbitreront les usages, et leur exemple pèse plus lourd que n’importe quel module. J’ai détaillé pourquoi vos managers saturent quand on leur confie ce rôle sans moyens.
Passez du catalogue au métier. Une session commune garde son utilité pour poser un socle partagé, mais l’essentiel de l’effort doit porter sur des cas de travail réels, fonction par fonction. Identifiez ce que chaque métier devra savoir faire dans deux ans, puis construisez le chemin pour y mener les personnes déjà en poste : c’est la logique de l’organisation par les compétences.
Installez enfin un rythme et mesurez la pratique plutôt que la présence : un point trimestriel sur les usages, un espace où les équipes partagent ce qui marche, un référent par direction, et un indicateur simple, la part de salariés qui utilisent encore l’outil trois mois après la formation.
Conclusion
Le chiffre d’un tiers de salariés formés sert d’alerte, sans suffire à poser un diagnostic. Une organisation peut former 100 % de ses équipes en une demi-journée et se tromper entièrement de contenu comme de format. La question à poser à votre prochain comité tient en une ligne : ce que nous enseignons prépare-t-il nos équipes à l’outil de l’an dernier, ou à celui que nous déploierons dans dix-huit mois ?
Caroline Prat
FAQ
Combien de salariés sont formés à l’IA par leur employeur ?
Environ un tiers. Le Conference Board relève 33,3 % de salariés formés dans les six derniers mois à l’échelle mondiale, le baromètre Cegos 32 % sur onze pays. En France, 54 % des professionnels interrogés par Lefebvre Dalloz Compétences déclarent n’avoir reçu aucune formation à l’IA.
Une session d’acculturation à l’IA suffit-elle ?
Elle pose un socle commun utile, sans modifier durablement les pratiques. L’effet vient de l’entraînement sur des cas réels du métier, répété dans le temps, avec des managers qui montrent l’exemple et des échanges organisés entre collègues.
Comment mesurer l’efficacité d’une formation à l’IA ?
En suivant la pratique réelle plutôt que la participation. Un bon indicateur : la part de salariés qui utilisent encore les outils trois mois après. Les taux de présence ou de satisfaction en fin de session ne disent rien de l’adoption durable.
Sources
- The Conference Board, Skilling for AI: Critical Factors for Navigating AI Disruption, 28 juillet 2026. Enquête mondiale auprès de près de 1 300 salariés et entretiens avec des dirigeants de 35 entreprises.
- Cegos, Baromètre international Transformations, Compétences & Learning 2026. Plus de 6 000 répondants dans 11 pays d’Europe, d’Asie et d’Amérique latine.
- Lefebvre Dalloz Compétences, Formation professionnelle 2026 : l’IA s’installe plus vite que les compétences, 20 février 2026. Enquête auprès de 551 professionnels et décideurs, mai à septembre 2025 (France).
- Human Resources Director, Why your AI training plan might already be outdated, 19 août 2026. Entretien avec Matt Rosenbaum, The Conference Board (États-Unis).
- Parlons RH, 2e Baromètre national de l’IA appliquée aux RH, 2026, présenté par Centre Inffo le 6 juillet 2026. Enquête auprès de 343 professionnels RH, décembre 2025 à février 2026 (France).
- McKinsey Global Institute, Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI, 25 novembre 2025. Marché du travail des États-Unis.
- Vincent Bérubé, Marc Metakis et Maria Ocampo, McKinsey, Redefine AI upskilling as a change imperative, décembre 2025.
- McKinsey, The State of Organizations 2026, 19 février 2026. Enquête auprès de 10 018 dirigeants dans 15 pays et 16 secteurs, juin à septembre 2025.
- World Economic Forum, The Future of Jobs Report 2025, janvier 2025. Plus de 1 000 employeurs représentant plus de 14 millions de salariés dans 55 économies.
- Becker’s Hospital Review, Mayo Clinic radiology leads in AI use, 14 mai 2025, d’après un reportage du New York Times (États-Unis).
- Capstan Avocats, Formation des salariés à l’IA : 5 questions sur vos obligations d’employeur, 22 mai 2025 (France et Union européenne).
