IA en entreprise : de l’expérimentation à l’adoption, le rôle de la formation pour un déploiement réussi

Si l’IA est aujourd’hui adoptée par une grande majorité d’entreprises, la question n’est plus de savoir si l’on doit s’y mettre, mais comment le faire efficacement ? Pour en savoir plus, nous avons interrogé Ikram Bouchikh, responsable de l’offre de formation Technologies Numériques chez Lefebvre Dalloz Compétences. Elle revient sur les principaux obstacles à l’adoption de l’IA en entreprise, les risques d’un déploiement sans cadre ni stratégie, et les clés d’une formation adaptée aux réalités terrain de chaque métier.

Ikram Bouchikh, Responsable de l'offre de formation Technologies Numériques, Lefebvre Dalloz Compétences

Experte en intelligence artificielle et en blockchain, Ikram Bouchikh s’est spécialisée dans l’accompagnement des entreprises face aux enjeux de transformation numérique. En tant que responsable de l’offre de formation aux technologies numériques chez Lefebvre Dalloz Compétences, elle conçoit des parcours de formation par métier pour faire de l’IA un outil réellement intégré aux pratiques professionnelles.

L’IA est largement adoptée dans les entreprises, mais le cadre pour bien l’utiliser est souvent absent ou insuffisant. Quel est le principal obstacle rencontré, selon vous ?

L’obstacle, ce n’est pas l’absence de l’application de l’IA, mais plutôt l’absence du cadre stratégique et métier. On déploie de l’IA, mais il n’y a pas de stratégie derrière. Et même quand il y en a une, c’est souvent une stratégie à court terme.

À moyen ou long terme, on se retrouve avec des outils qui ne sont plus adaptés, et des collaborateurs qui expérimentent seuls, sans être accompagnés ni formés. Les directions déploient des licences sans concertation entre la partie juridique, l’IT et les métiers. Il n’y a pas de doctrine claire d’usage, pas de validation des données utilisées pour alimenter ces outils.

Le phénomène le plus marquant aujourd’hui, c’est le « Shadow AI ». Les collaborateurs n’ont pas attendu les décisions officielles : ils utilisent déjà l’IA dans leur quotidien, parfois sans en informer leur hiérarchie. Dans certaines entreprises, plus d’un collaborateur sur deux utilise déjà des outils d’IA générative au travail.

À l’heure où toutes les entreprises adoptent l’IA, le problème, c’est qu’on l’utilise sans stratégie, sans cadre et sans accompagnement.

Quel est le risque, justement, d’un manque d’encadrement pour une entreprise qui souhaite intégrer l’IA dans ses différents services ?

Je dirais qu’il y a trois niveaux de risques.

Le premier, c’est le risque juridique, avec des flux de données sensibles, de la non-conformité et le partage de données sans contrôle. Avec le temps, on se retrouve avec des failles et des fuites aux conséquences très graves pour la structure.

Le deuxième niveau est stratégique : chaque solution du marché est branchée sur une base de données publique, dont les informations peuvent être fiables comme totalement erronées.

Baser des décisions stratégiques sur des données non validées, c’est s’exposer à des hallucinations non détectées et à une perte de crédibilité.

Le troisième risque, c’est le risque humain : on déresponsabilise les collaborateurs, on crée une dépendance excessive, et on finit par dévaloriser leurs compétences.

Un déploiement mal encadré peut générer plus de désordre que de productivité, car aujourd’hui, l’adoption est déjà là. Ce qui manque, c’est le cadre.

Avez-vous un exemple où l’intégration de l’IA a été contre-productive en entreprise ?

J’ai accompagné des entreprises qui avaient donné l’accès à un outil d’IA générative à tous leurs collaborateurs, sans formation. C’était vraiment l’open-bar : allez-y, faites ce que vous voulez.

Résultat : des contenus inexacts diffusés en externe, du temps perdu à corriger, et des tensions internes entre enthousiastes et réticents. Si l’outil était performant, le problème venait du manque d’accompagnement, d’acculturation et de méthodologie.

L’autre erreur fréquente « One shot » consiste à organiser une formation ponctuelle, sur une ou deux journées, sans suivi ni ancrage. L’effet est souvent spectaculaire sur le moment, mais disparaît en quelques semaines si rien n’est structuré derrière.

Donner accès à une IA sans former, c’est comme fournir une Ferrari à quelqu’un sans permis en lui disant « vas-y, roule ». Il va droit dans le mur.

Quels sont les avantages concrets d’adopter une formation à l’IA pensée par métier et par usages plutôt que par outils ?

Former par outil, c’est une erreur stratégique, car les outils évoluent en permanence, parfois toutes les semaines dans notre domaine. Le métier et le besoin métier, eux, restent. Un RH n’utilise pas l’IA comme un juriste. Pour un RH, l’IA peut intervenir dans la rédaction d’offres ou l’analyse de CV. Pour un service finance, elle peut accélérer le reporting ou la consolidation de données. Pour le marketing, elle devient un levier de production et d’optimisation de contenus. Chacun a des besoins, qui doivent être contextualisés et personnalisés par rapport à sa réalité terrain.

Plutôt que de former à tel ou tel outil, on forme à résoudre des problématiques métiers grâce à l’IA : à quel moment la faire intervenir, de quelle manière, et qui reprend la main ensuite. L’outil est remplaçable, la compétence d’usage, elle, est durable.

Comment accompagnez-vous concrètement les entreprises pour les aider à maximiser leurs chances d’adoption réelle de l’IA ?

Chez Lefebvre Dalloz Compétences, on accompagne les entreprises en leur proposant des parcours de formation à l’IA conçus par métier, axés sur des cas d’usage réels. On part de leurs besoins concrets, on crée des cas pratiques, et on fait intervenir l’IA là où elle répond vraiment à ces cas.

Nous structurons l’accompagnement en trois temps :

• une phase de sensibilisation,
• une formation opérationnelle,
• puis un perfectionnement, quelques mois plus tard, pour consolider les usages.

L’objectif n’est pas de former à un outil, mais d’intégrer l’intelligence artificielle dans les pratiques quotidiennes de manière concrète et sécurisée, pour que les équipes soient capables, en toute autonomie, de migrer d’un outil à un autre. C’est cette compétence de stratégie d’usage que l’on cherche à développer.

Le conseil d'Ikram

Nous recommandons la création d’un réseau d’ambassadeurs IA au sein des équipes. Ces profils relais, formés plus en profondeur, diffusent les bonnes pratiques, identifient les blocages et contribuent à installer une culture durable.

Ikram Bouchikh

Responsable de l'offre de formation Technologies Numériques, Lefebvre Dalloz Compétences

Sans sponsoring clair du management et sans gouvernance définie, la formation reste un événement isolé. L’IA doit s’inscrire dans une stratégie d’entreprise, pas uniquement dans un plan de formation.

Quels sont les indicateurs à suivre pour mesurer si l’IA est vraiment adoptée et utilisée au quotidien par une entreprise, selon vous ?

La plupart du temps, le KPI retenu est le nombre de licences déployées. Cela me rend folle (sourire). C’est un indicateur de budget, pas de performance !

C’est une erreur fréquente : confondre déploiement budgétaire et adoption réelle. Ce n’est pas parce qu’un outil est disponible qu’il transforme les pratiques. Les vrais indicateurs doivent être définis et mesurés par les managers de proximité : des cas d’usage récurrents, une réduction mesurable du temps sur certaines tâches, une amélioration de la qualité et une autonomie accrue des équipes.

Si l’IA ne transforme pas les habitudes de travail au quotidien, c’est qu’elle n’est pas adoptée. Soit l’activité n’en a pas réellement besoin, soit elle est mal déployée et il faut revoir le modèle.

Face à l’IA qui évolue très vite, comment anticiper les besoins de formation à venir, en évitant que les processus d’aujourd’hui ne deviennent rapidement obsolètes ?

Il faut éviter l’erreur classique : ne pas former pour un outil figé, car il n’existe pas de solution magique qui soit durable.

Ce que l’on développe, avec Lefebvre Dalloz Compétences, c’est une capacité d’adaptation au sein des équipes, en travaillant son esprit critique face aux résultats, en étant capable d’évaluer les limites d’un modèle, en comprenant les risques juridiques, humains et budgétaires, et en ayant une méthodologie pour tester de nouveaux outils sans rester enfermé sur un seul.

L’IA rejoint aujourd’hui des compétences socles comme Excel ou PowerPoint. Elle n’est plus un sujet d’innovation réservé à quelques experts, mais une compétence attendue dans la majorité des fonctions. Quand une équipe est déjà formée à l’IA, changer d’outil devient fluide et simple. C’est comme pour les réseaux sociaux : si vous en maîtrisez un, vous pouvez basculer sur tous les autres.

La compétence clé de demain, ce n’est pas de savoir utiliser tel ou tel outil d’IA, mais de décider quand, comment et lequel utiliser.

L’IA n’est pas un projet technologique, c’est un projet de transformation des compétences. L’adoption est déjà en marche. Ce qui fera la différence demain, c’est la capacité des organisations à structurer, encadrer et former durablement.

Se former à l’IA avec Lefebvre Dalloz Compétences