L’IA renouvelle les compétences plus vite que vos plans de formation. En un an, près des deux tiers des salariés interrogés par PwC dans le monde ont dû apprendre de nouveaux outils pour leur poste [1]. Pour une direction, l’enjeu devient collectif : apprendre en continu, à l’échelle de toute l’organisation. Le growth mindset, cette conviction que nos compétences peuvent progresser, est souvent présenté comme la clé. Peut-il favoriser une adoption plus féconde de l’IA ? Et à quelles conditions l’IA nourrit-elle l’expérimentation et l’apprentissage, plutôt que la délégation et la dépendance ?
Sommaire
- Pourquoi la question se pose maintenant
- Le growth mindset, expliqué simplement
- Ce que la recherche promet, et ce qu’elle ne promet pas
- Un premier résultat en entreprise : l’état d’esprit pèse sur l’adoption
- Échafaudage ou substitut : l’IA amplifie le rapport à l’apprentissage
- Le cas Microsoft : un état d’esprit qui passe par les pratiques
- L’organisation pèse plus que l’individu
- Cinq leviers pour des usages de l’IA qui font apprendre
Pourquoi la question se pose maintenant
L’IA déplace en continu ce qu’il faut savoir faire, et la formation ponctuelle ne suit plus. Les salariés apprennent de nouveaux outils à un rythme soutenu, alors que leur accès aux ressources de formation recule. La capacité à apprendre devient une affaire d’organisation, plus seulement de bonne volonté individuelle.
C’est ce que montre la dernière enquête mondiale de PwC, le réseau britannique d’audit et de conseil, menée auprès de près de 50 000 actifs et publiée fin septembre 2026 [1]. L’usage de l’IA au travail y progresse nettement en un an, et les salariés disent devoir apprendre de nouveaux outils à un rythme soutenu.
Le paradoxe tient dans un autre chiffre : les salariés jugent leur accès aux ressources de formation en recul, à 51 % contre 59 % un an plus tôt. Et le gros des effectifs est bien moins servi que les profils les plus en avance.
On demande donc aux équipes d’apprendre davantage, avec moins d’appui. C’est dans ce contexte que le growth mindset revient dans les discours RH. La question pratique, pour un dirigeant ou une DRH, est de savoir sur quoi agir pour que les équipes apprennent avec l’IA au lieu de s’abriter derrière elle.
Le growth mindset, expliqué simplement
Le growth mindset, que l’on peut traduire par « état d’esprit de développement », désigne la conviction que nos capacités progressent grâce à l’effort, à de bonnes stratégies et aux retours reçus. Son contraire, l’état d’esprit fixe, voit le talent comme une dotation de départ. La notion vient de la psychologue américaine Carol Dweck, de l’université Stanford [2].
Il ne faut pas le confondre avec l’optimisme. Une personne animée d’un état d’esprit de développement ne pense pas que tout est possible : elle pense que sa progression dépend de ce qu’elle fait. La différence se voit face à l’échec, que l’une lit comme une information et l’autre comme un verdict sur sa valeur.
Prenons deux responsables financiers expérimentés qui reçoivent le même assistant d’IA pour préparer leurs revues budgétaires. Le premier fait un essai, obtient un résultat médiocre et conclut que l’outil n’est « pas fait pour ça ». Il protège son image de compétence. Le second prend ce résultat comme un point de départ : il reformule sa demande, compare deux versions, interroge un collègue plus à l’aise. Avec le même outil et la même expertise, ils suivent des trajectoires très différentes au bout de trois mois.
En entreprise, l’état d’esprit fixe est souvent entretenu par l’organisation elle-même. Quand le statut repose sur l’expertise, admettre qu’on ne sait pas encore coûte cher. Les experts confirmés sont parfois les plus exposés à ce réflexe de protection.
Ce que la recherche promet, et ce qu’elle ne promet pas
Les effets du growth mindset sont plus modestes que ne le laisse croire la littérature managériale. Les programmes destinés à le développer chez les élèves produisent, selon les grandes synthèses de recherche, des effets faibles ou nuls sur les résultats scolaires, très variables selon les publics. Mieux vaut le traiter comme une hypothèse de travail que comme une recette.
Deux méta-analyses, c’est-à-dire des études qui compilent les résultats de nombreuses autres, ont paru dans la revue Psychological Bulletin. La première, signée par les psychologues américains Macnamara et Burgoyne, couvre plus de 60 études [3]. Sa conclusion est sévère : les effets apparents sur la réussite scolaire tiennent probablement à des protocoles insuffisants, à des défauts de publication et à des biais. La seconde, menée par l’équipe de la psychologue américaine Burnette, est plus nuancée [4] : elle observe des effets réels mais faibles, à condition de cibler les publics qui en ont besoin et d’appliquer fidèlement le programme, avec de grands écarts d’une intervention à l’autre.
Ces travaux portent sur l’école. Ils livrent pourtant une leçon directement utile aux DRH : une croyance ne se décrète pas. Un séminaire sur le growth mindset ne changera rien si les règles du jeu sanctionnent l’erreur. Afficher le droit à l’erreur sur les murs ne coûte rien. Le faire vivre le jour où un projet IA échoue, si.
Un premier résultat en entreprise : l’état d’esprit pèse sur l’adoption
Une étude allemande publiée en août 2026 apporte un premier résultat chez des salariés. L’attitude envers l’IA générative est le facteur qui pèse le plus sur l’intention de l’adopter, et une intervention centrée sur le growth mindset améliore cette attitude. Le levier agit sur la perception de l’outil, en amont de l’usage.
Publiée dans une revue scientifique consacrée aux usages des technologies [5], elle combine deux volets. Le premier, une enquête auprès de salariés, s’appuie sur la théorie du comportement planifié, un modèle qui explique l’intention d’agir par l’attitude personnelle, ce qu’on pense que l’entourage attend et le sentiment d’être capable. L’attitude ressort comme le facteur le plus déterminant.
Le second est une expérience : des salariés sont répartis au hasard entre une intervention centrée sur l’état d’esprit de développement et un groupe témoin. L’intervention améliore les trois éléments du modèle. Les auteurs concluent que l’état d’esprit influence la tendance à aborder ou à éviter le changement numérique.
Pour une direction, le résultat déplace la lecture des résistances, souvent attribuées à un manque de compétences techniques ou à une question de génération. Elles tiennent aussi à la façon dont chacun interprète ses premières difficultés avec l’outil. Deux limites invitent à la prudence : l’étude mesure des attitudes et des intentions, pas l’usage réel dans la durée, et elle porte sur des salariés allemands. C’est un signal à tester chez vous, pas une certitude.
Échafaudage ou substitut : l’IA amplifie le rapport à l’apprentissage
L’IA nourrit le growth mindset quand elle sert d’échafaudage : elle donne un retour, propose des pistes, oblige à expliquer ses choix. Elle l’affaiblit quand elle sert de substitut et produit le livrable à la place de la personne. Elle amplifie le rapport que chacun entretient déjà avec l’apprentissage, sans le créer.
Les premières expériences contrôlées vont dans ce sens. Dans un essai mené en Chine et publié au printemps 2026, des étudiants ont suivi pendant deux mois un programme d’écriture en langue étrangère personnalisé avec ChatGPT [6]. Leur growth mindset a nettement progressé, contrairement au groupe témoin, même si l’écart final entre les groupes reste modeste. Il s’agit d’étudiants, dans un cadre pédagogique : une possibilité, pas une règle.
Dans l’entreprise, le contraste est très concret. Une chargée de recrutement doit rédiger une offre d’emploi. En mode substitut, elle la fait écrire par l’IA et la publie telle quelle. En mode échafaudage, elle rédige sa version, demande à l’IA de la critiquer sur la clarté et les biais possibles, puis tranche. Dix minutes de plus, et au bout de quelques semaines elle sait ce qui fait une bonne offre, même sans l’outil.
Le piège du mode substitut est une progression en trompe-l’œil : les livrables s’améliorent, la compétence stagne. J’ai détaillé comment l’IA peut aussi faire désapprendre vos équipes. Les utilisateurs les plus avancés semblent l’avoir compris. Dans sa grande enquête annuelle sur le travail, Microsoft observe que les utilisateurs qui tirent le plus de valeur de l’IA sont aussi ceux qui font le plus souvent, volontairement, une partie de leur travail sans elle, pour garder leurs compétences [7]. Ils choisissent ce qu’ils délèguent.
Le cas Microsoft : un état d’esprit qui passe par les pratiques
Microsoft, le groupe américain de logiciels, est l’exemple le plus cité de growth mindset porté à l’échelle d’une entreprise. Arrivé à la tête du groupe en 2014, Satya Nadella en a fait le pilier de la culture interne. Les changements décisifs ont touché des pratiques concrètes : l’évaluation, les réunions, la façon dont les dirigeants parlent de leurs erreurs.
Nadella résume l’idée par une formule reprise par le magazine Fortune en 2024 : passer d’une culture de « je-sais-tout » à une culture d’« apprend-tout » [8]. Selon lui, celui qui apprend finit par faire mieux que celui qui sait, même s’il part avec moins de facilités.
Une étude de cas de la London Business School, publiée en 2019, détaille les leviers activés [9]. Le classement forcé des salariés, qui les répartissait tous les six mois dans des catégories de performance, a été supprimé au profit d’un feedback continu et de temps de coaching. Les dirigeants concluent leurs réunions par une question : « Était-ce une réunion en état d’esprit de développement ou en état d’esprit fixe, et pourquoi ? » Nadella publiait chaque mois une vidéo sur ce qu’il avait appris. Après une polémique sur ses propos au sujet des augmentations de salaire, il a reconnu publiquement son erreur devant les salariés.
Ce cas précède l’IA générative, et rien ne permet d’affirmer qu’il explique à lui seul les positions du groupe dans ce domaine. Il montre en revanche où se joue le travail : dans les règles du jeu, que seuls les dirigeants et la fonction RH peuvent changer.
L’organisation pèse plus que l’individu
Selon Microsoft, les facteurs organisationnels comptent plus de deux fois plus que les facteurs individuels, état d’esprit compris, dans l’impact que les salariés attribuent à l’IA. Un collaborateur animé d’un état d’esprit de développement s’épuise vite dans une organisation qui sanctionne l’essai raté.
L’enquête, menée au printemps 2026 auprès d’environ 20 000 utilisateurs d’IA dans dix pays dont la France [7], attribue aux facteurs liés à l’organisation les deux tiers de l’impact déclaré de l’IA. Les auteurs précisent qu’il s’agit de corrélations, pas de liens de cause à effet.
Les autres résultats dessinent une injonction contradictoire. Beaucoup d’utilisateurs craignent de se laisser distancer, mais une bonne partie juge plus sûr de s’en tenir à ses objectifs actuels que de repenser son travail avec l’IA. Et seuls 13 % disent être récompensés pour avoir tenté de réinventer leur travail avec l’IA quand les résultats ne sont pas au rendez-vous.
Le manager joue un rôle décisif. Là où il instaure une sécurité psychologique autour de l’expérimentation, c’est-à-dire le sentiment de pouvoir essayer, se tromper ou poser une question sans risque pour sa réputation, les salariés se disent nettement mieux préparés et tirent davantage de valeur de l’IA. Encore faut-il qu’il en ait le temps : vos managers ne résistent pas à l’IA, ils saturent. Exiger un growth mindset tout en ne récompensant que le résultat sans faute revient à demander aux équipes un risque que l’organisation refuse de partager.
Cinq leviers pour des usages de l’IA qui font apprendre
Pour que l’IA serve l’apprentissage, l’entreprise doit agir à la fois sur la manière d’utiliser l’outil, sur le rôle des managers et sur ce qu’elle choisit de reconnaître. Cinq leviers, simples à lancer, découlent des études citées.
Faire essayer avant de corriger
La règle par défaut : je produis une première version, l’IA la critique, je décide. Le mode échafaudage s’enseigne, à condition que vos formations à l’IA n’enseignent pas un usage déjà dépassé.
Demander une justification en plus du livrable
En revue de travail, une question change les habitudes : qu’avez-vous gardé de la proposition de l’IA, qu’avez-vous écarté, et pourquoi ?
Protéger l’expérimentation qui échoue
Reconnaissez les tentatives documentées, même infructueuses, et organisez le partage des erreurs. Les utilisateurs les plus avancés repérés par Microsoft le pratiquent bien plus souvent en équipe.
Faire montrer l’exemple par l’encadrement
Un manager qui utilise l’IA ouvertement et dit ce qu’il a appris légitime l’essai mieux qu’une note de cadrage. Le cas Microsoft montre que l’exemple venu du sommet compte.
Garder une part de travail sans IA
Identifiez les compétences qui doivent rester maîtrisées et prévoyez des moments où elles s’exercent sans assistance.
Conclusion
Le growth mindset ne fera pas adopter l’IA à lui seul, et l’IA ne le fera pas naître non plus. Les deux se renforcent quand l’organisation rend l’apprentissage possible, visible et reconnu. L’enjeu, pour un dirigeant ou une DRH, tient moins à ce que l’IA sait faire qu’à ce que vos équipes continuent d’apprendre en s’en servant. Une entreprise qui progresse grâce à l’IA a conçu des usages qui obligent à réfléchir. Celle qui se contente de produire plus vite prépare, sans le voir, sa propre dépendance.
Caroline Prat
FAQ
Peut-on mesurer le growth mindset de ses équipes ?
Des questionnaires issus des travaux de Carol Dweck existent, mais ils reposent sur des déclarations. En entreprise, les comportements sont plus parlants : demandes de feedback, réaction à un échec, partage des erreurs. Ce sont aussi ceux que le management peut encourager directement.
Faut-il former au growth mindset avant de déployer l’IA ?
Une session isolée a des effets incertains, comme le montrent les méta-analyses. L’étude allemande de 2026 suggère qu’une intervention ciblée améliore l’attitude envers l’IA. Le plus efficace reste d’intégrer cette approche aux formations à l’IA et aux pratiques des managers.
Déléguer des tâches à l’IA freine-t-il forcément l’apprentissage ?
Non. Confier à l’IA des tâches sans enjeu de compétence libère du temps utile. Le risque concerne les tâches dont le savoir-faire doit rester maîtrisé par des humains. Tout l’enjeu consiste à décider lesquelles, métier par métier.
Le growth mindset concerne-t-il aussi les dirigeants ?
Oui, en premier lieu. Les équipes observent ce que font leurs dirigeants bien plus qu’elles n’écoutent leurs discours. Un comité de direction qui expérimente l’IA et reconnaît ses erreurs envoie un signal plus fort que n’importe quelle campagne interne.
Sources
- PwC, Global Workforce Hopes and Fears Survey 2026, 29 septembre 2026. Enquête auprès de 49 364 actifs dans 48 pays et territoires, mai et juin 2026, périmètre mondial.
- Carol S. Dweck, Mindset: The New Psychology of Success, Random House, 2006.
- Brooke N. Macnamara (Case Western Reserve University), Alexander P. Burgoyne (Georgia Institute of Technology), Do Growth Mindset Interventions Impact Students’ Academic Achievement? A Systematic Review and Meta-Analysis With Recommendations for Best Practices, Psychological Bulletin, vol. 149, 2023 (en ligne depuis novembre 2022). Méta-analyse de 63 études.
- Jeni L. Burnette, Joseph Billingsley, George C. Banks, Laura E. Knouse, Crystal L. Hoyt, Jeffrey M. Pollack, Stefanie Simon, A systematic review and meta-analysis of growth mindset interventions: For whom, how, and why might such interventions work?, Psychological Bulletin, vol. 149, n° 3-4, 2023.
- Jennifer Wieland, Lauren Keating, Alwine Mohnen (Université technique de Munich), From understanding resistance to fostering acceptance: how mindsets impact GenAI adoption, Behaviour and Information Technology, en ligne le 21 août 2026. Enquête auprès de 159 salariés et expérience randomisée auprès de 389 salariés, en Allemagne.
- Yuan Yao et al., Utilizing ChatGPT for personalized writing program to cultivate a growth mindset in second language learners, Current Psychology, vol. 45, 2026, en ligne le 12 mai 2026. Essai randomisé de huit semaines auprès de 117 étudiants, en Chine.
- Microsoft, 2026 Work Trend Index: Agents, human agency, and the opportunity for every organization, mai 2026. Enquête auprès de 20 000 travailleurs du savoir utilisateurs d’IA dans dix pays, dont la France, de février à avril 2026. Facteurs organisationnels : 67 % de l’impact déclaré de l’IA, contre 32 % pour les facteurs individuels.
- Chloe Berger, Satya Nadella transformed Microsoft’s culture during his decade as CEO by turning everyone into ‘learn-it-alls’ instead of ‘know-it-alls’, Fortune, 20 mai 2024.
- Herminia Ibarra, Aneeta Rattan, Microsoft: instilling a growth mindset, étude de cas, London Business School, 2019.
