IA en entreprise : de l’acculturation à la montée en compétences, les clés d’une transformation réussie

L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un levier majeur de transformation pour les entreprises. Automatisation, aide à la décision, optimisation des processus, nouveaux usages collaboratifs : les promesses sont nombreuses. Pourtant, dans la réalité, beaucoup d’organisations peinent encore à passer du discours à l’action.

De plus, l’intelligence artificielle s’installe parfois dans les entreprises plus vite que les compétences et les règles d’usage. C’est souvent là que le décalage se crée. Les cas d’usage se multiplient, les équipes testent des outils, parfois en dehors de tout cadre. Résultat, les risques deviennent très concrets entre shadow AI, fuite ou mauvaise manipulation de données, défauts de confidentialité et dans certains contextes, exposition cyber.

La montée en compétences revêt ainsi un double enjeu : gagner en efficience pour produire plus de la valeur et piloter le cadre d’utilisation propre à l’organisation pour maîtriser le risque.

Pourquoi ? Parce que l’IA n’est pas uniquement un sujet technologique.

Elle interroge les pratiques, les métiers, les modes de travail et la place de l’humain dans l’entreprise. Réussir sa transformation IA suppose donc de conjuguer vision stratégique, acculturation initiale des équipes, plan de montée en compétences (GPEC, référentiel de compétences propre à l’entreprise et au métier) et expérimentation terrain. Ce sont les clés pour transformer l’apprentissage en usages réels et préparer la mise à l’échelle.

C’est précisément à cette articulation que s’intéressent Inside Group et Aelion, en croisant leurs expertises complémentaires.

Installer une culture IA partagée et des règles d’utilisation claires

Par Inside Group

Les usages de l’IA générative se diffusent vite, souvent plus vite que la culture commune, les règles d’utilisation et un cadre d’usage partagé au sein de l’organisation. Dans ce contexte, la sensibilisation puis l’acculturation ne se limitent pas à “faire découvrir l’IA”. Elles permettent de poser un socle et à mesurer la maturité réelle de l’organisation, en réduisant la fracture que nous observons fréquemment entre les initiés, et la majorité des collaborateurs pour qui ces concepts restent abstraits.

Chez Inside, nous sommes convaincus que l’acculturation conditionne l’adoption et la valeur que l’entreprise tirera de l’IA sur le long terme. Sans une compréhension partagée, une démystification des concepts et une adhésion des équipes, les outils les plus puissants resteront des gadgets coûteux.

L’acculturation s’appuie ainsi sur trois étapes clés :

• D’abord, démystifier pour sortir du fantasme de la “boîte noire magique” et comprendre concrètement ce que sont les LLM, le prompting, les forces et limites de l’IA générative, notamment le fait que sans données fiables l’IA produit des erreurs plutôt que des miracles.
• Ensuite, créer un langage commun entre métiers, DSI et fonctions support (par exemple distinguer IA prédictive et IA générative), afin que les besoins soient exprimables et que les réponses techniques restent pertinentes.
• Enfin, inspirer et rassurer avec des cas d’usage crédibles, en donnant à chacun une compréhension claire du cadre (confidentialité, sécurité, vérification, responsabilités) et en traitant les craintes légitimes pour que l’IA soit perçue comme un allié de la performance au quotidien.

Une fois ce socle installé, il faut passer à des parcours de formation par rôles pour ancrer l’IA dans les pratiques, puis enchaîner sur la mise en situation (coaching, expérimentation) afin de passer de la connaissance à l’usage. C’est aussi là que le duo Proof of Value et Proof of Concept sécurise la trajectoire avant toute mise à l’échelle.

« Chez Inside, le terme d’Intelligence Augmentée nous paraît plus adapté. l’IA générative est avant tout un catalyseur des compétences individuelles ! »

– Thierry Charon, DG d’Inside

Former pour ancrer durablement l’IA dans les pratiques

Par Aelion

Si l’acculturation à l’IA est une première étape indispensable, elle ne suffit pas à garantir une adoption durable au sein des organisations. Chez Aelion, nous constatons sur le terrain que la réussite des projets IA repose avant tout sur la capacité des équipes à transformer la compréhension de l’IA en compétences mobilisables dans leurs situations de travail.

Former à l’IA ne signifie pas simplement présenter les concepts ou les tendances du moment. Il s’agit d’accompagner les collaborateurs dans une montée en compétences progressive, contextualisée à leurs métiers (IA pour les métiers), à leur niveau de maturité et à leurs enjeux quotidiens. Managers, fonctions support, équipes techniques ou data : chacun a un rôle à jouer et des besoins spécifiques.

L’essor de l’IA générative illustre parfaitement cet enjeu. Les outils sont accessibles, parfois simples d’apparence, mais leurs usages efficaces nécessitent une compréhension fine de leurs capacités, de leurs limites, ainsi que des questions éthiques et réglementaires qu’ils soulèvent. Sans formation, les risques sont multiples : mauvaises pratiques, perte de confiance, ou au contraire surestimation des capacités de l’outil.

« Les erreurs les plus fréquentes proviennent de la foi quasi religieuse des parties prenantes dans ce qu’est capable de générer un LLM ! Si l’IA le dit, alors, c’est que c’est vrai… Le paradoxe Google transposé au chatbot. Une IA générative doit être comprise comme une armée de petites mains qui font un travail que nous faisons depuis longtemps, il est donc nécessaire avant toute chose de s’approprier et d’orchestrer efficacement ces petites mains. »

– Jean-Luc AUBERT, Formateur et consultant IA (AELION)

Notre approche consiste donc à proposer des formations pragmatiques, orientées usages, intégrant des cas concrets issus des situations professionnelles des apprenants (pédagogie par la pratique, apprentissage expérientiel). L’objectif n’est pas de faire de chacun un expert technique, mais de donner les clés pour interagir efficacement avec l’IA (Maîtriser le prompt, Prompt Engineering et Generative AI niveau 1), savoir la questionner, la challenger et en faire un outil d’aide à la décision, et non un simple générateur de réponses.

« Le vrai déclic chez les stagiaires arrive quand on apprend à ‘reprompter’ correctement. Quand on comprend que l’IA s’adapte à nous… et qu’elle n’a, en réalité, aucune intelligence propre. »

– Jean-Luc AUBERT

Parce que la transformation portée par l’IA est avant tout humaine, la formation devient un levier stratégique pour sécuriser, structurer et pérenniser les projets d’innovation (formation IA en entreprise, montée en compétences IA).

Expérimenter pour passer de la connaissance à l’usage

Par Inside Group & Aelion

Après l’acculturation et les premières formations, la suite se joue sur un point concret : faire émerger des usages réellement porteurs de valeur, puis les transformer en pratiques durables et, pour certains, en solutions déployables à l’échelle de l’entreprise.

L’expérimentation commence par l’identification des cas d’usage à partir des irritants, des objectifs et des situations de travail des métiers, plutôt qu’à partir d’une liste “idéale” de cas IA. Cette approche permet de partir du réel, des contraintes opérationnelles et des besoins concrets des équipes.

Chez Aelion, cette phase d’expérimentation est directement intégrée aux parcours de formation. Les apprenants travaillent à partir de leurs propres problématiques métiers, testent des outils d’IA générative, affinent leurs prompts, évaluent la pertinence des résultats et apprennent à garder la main sur la décision finale. La formation devient ainsi un espace sécurisé pour explorer, tester et qualifier des usages avant toute décision d’industrialisation.

« Après la formation, l’IA n’est plus un moteur de recherche amélioré. Elle sert à challenger des idées, concevoir des solutions, gagner en performance. »

– Jean-Luc AUBERT

Une fois ces premiers usages éprouvés, ils peuvent être structurés en feuille de route, en croisant valeur métier, faisabilité et impact organisationnel. L’objectif est d’aboutir à une trajectoire réaliste, priorisée et compréhensible par toutes les parties prenantes.

Pour passer de l’idée à la mise en œuvre, le duo Proof of Value (POV) IA et Proof of Concept (POC) IA joue un rôle clé. Il s’agit d’abord confirmer le pourquoi (valeur attendue, critères de succès, décision à prendre), puis vérifier le si (faisabilité, contraintes, dépendances). Ce séquencement évite de mobiliser des moyens techniques sans arbitrage, et permet d’assumer rapidement un Go/No-Go.

Enfin, cette expérimentation cadrée prépare déjà la mise à l’échelle : l’IA démultiplie les expérimentations possibles et met sous tension la capacité des organisations à sélectionner et industrialiser les usages pertinents.

Une partie du succès repose sur des expertises ciblées mobilisées au bon moment (gouvernance des données, démarches MLOps & FinOps, intégration au SI, observabilité), l’autre sur la montée en compétences des équipes.

Dans cette logique, la formation joue un rôle déterminant pour embarquer le plus grand nombre. En développant les compétences IA à grande échelle, les entreprises se donnent les moyens de diffuser les usages au-delà des équipes pilotes et de déployer des solutions IA de manière cohérente et partagée dans l’ensemble de l’organisation.

Retour terrain : les erreurs fréquentes à éviter dans les projets IA en entreprise

Regard croisé Inside Group × Aelion

Sur le terrain, Inside Group et Aelion observent des schémas récurrents dans les projets IA. Bien souvent, les difficultés rencontrées ne sont pas liées à la technologie elle-même, mais à la manière dont elle est introduite, expliquée et appropriée par les équipes.
L’un des premiers freins identifiés concerne les représentations et les craintes associées à l’IA, en particulier autour de l’évolution des métiers.

Jean-Luc Aubert, formateur et consultant IA chez Aelion, partage ce constat issu des sessions de formation :

« La peur du remplacement ! Sans conteste… Des années à pratiquer des opérations, somme toutes les mêmes, qui d’un coup de baguette magique peuvent être remplacées, de manière plus rapide et plus efficace, c’est anxiogène. »

• Penser que l’outil suffit à créer l’usage

Déployer un outil d’IA en pensant que les usages suivront naturellement est une erreur fréquente. Sans cadre, sans accompagnement et sans formation, les outils restent sous-utilisés, mal utilisés ou détournés de leur objectif initial.

Notre conseil : aborder le déploiement de l’IA comme un véritable changement de pratiques professionnelles, en combinant un cadre clair, une formation ciblée et un accompagnement dans la durée.

Concrètement, cela signifie donner des repères, outiller un espace d’expérimentation sécurisé, installer des relais de proximité (ambassadeurs, référents) et accompagner progressivement la montée en autonomie des équipes, à travers une démarche de conduite du changement et de formation adaptée.

• Confondre sensibilisation et montée en compétences

Organiser une conférence ou un atelier de sensibilisation est une étape utile, mais insuffisante pour transformer les pratiques. Sans formation adaptée aux métiers et aux niveaux, les collaborateurs restent spectateurs de l’IA plutôt qu’acteurs.

Notre conseil : différencier les étapes de sensibilisation, de formation et de mise en pratique selon un plan de montée en compétences. Les organisations qui progressent s’appuient sur des parcours de formation à l’IA ciblés par métier (managers, fonctions support, IT…), intégrant des temps d’expérimentation, de retour d’expérience et une démarche structurée de conduite du changement.

• Avancer sans vision claire ni gouvernance

Multiplier les expérimentations IA sans cadre stratégique précis conduit à des initiatives dispersées, parfois redondantes, qui peinent à démontrer leur valeur à long terme. Une vision partagée et une gouvernance claire sont indispensables pour aligner les usages avec les objectifs de l’entreprise.

Notre conseil : Poser rapidement un cap et une gouvernance légère mais explicite : qui priorise, selon quels critères, avec quels arbitrages (valeur, risques, faisabilité, dépendances data/SI), puis outiller les équipes par la formation pour qu’elles puissent contribuer efficacement aux arbitrages et à la priorisation des usages.

• Négliger les enjeux humains et culturels

L’IA suscite des interrogations légitimes : évolution des métiers, perte de contrôle, crainte de remplacement. Lorsque ces sujets sont ignorés, ils freinent l’adhésion et nourrissent la résistance au changement.

Ces inquiétudes sont très présentes en début de formation et évoluent souvent à mesure que les usages sont compris et pratiqués.

Jean-Luc Aubert, formateur et consultant IA chez Aelion, observe ce basculement chez les stagiaires :

« Une véritable prise de conscience que l’IA ne remplace pas la valeur ajoutée du professionnel, mais le décharge de tâches chronophages, lui offre une réelle possibilité de réfléchir à ce qu’il fait, de s’améliorer, et… d’améliorer par la bande, les usages des autres. L’IA est un interlocuteur serviable, faillible certes, mais qui apprend en même temps que nous. »

Notre conseil : aborder l’IA comme une “intelligence augmentée”, en clarifiant ce qui relève de l’assistance par l’outil et ce qui reste de la responsabilité humaine, afin de restaurer un sentiment de maîtrise et de confiance.

• Former trop tard ou trop génériquement

Former uniquement après le déploiement des outils, ou proposer des formations trop théoriques et déconnectées des réalités métiers, limite fortement l’impact des projets IA.

Notre conseil : la formation à l’IA doit être pensée comme un levier stratégique dès les premières étapes de la transformation. Former tôt permet de créer un socle commun de compétences, d’éviter les mauvaises pratiques, et d’orienter les usages vers des cas réellement utiles. Une formation efficace est progressive, contextualisée aux métiers, et articulée avec des temps d’expérimentation concrets pour ancrer durablement les apprentissages.

De la vision à l’action… et vers la capacité IA des organisations

L’intelligence artificielle ne se décrète pas, elle se construit. Nos retours d’expériences respectifs chez Aelion et Inside Group le confirment : la valeur de l’IA repose avant tout sur la capacité des organisations à inscrire leurs usages dans une trajectoire pragmatique, structurée et partagée.

Acculturation, formation et expérimentation forment un tout permettant de passer durablement de l’intérêt pour l’IA à des usages concrets, utiles et maîtrisés. La vision stratégique donne le cap et les priorités. L’acculturation crée un socle commun et un cadre de confiance. La formation transforme la compréhension en compétences mobilisables. L’expérimentation confronte les intentions à la réalité du terrain et prépare la mise à l’échelle.

Les organisations qui tirent réellement parti de l’IA sont celles qui l’abordent comme une transformation organisationnelle avant d’être technologique. Elles intègrent en amont enjeux humains, culturels et managériaux et assument des arbitrages concrets entre valeur attendue, risques et faisabilité.

À mesure que les usages se diffusent, de nouveaux enjeux de pilotage émergent. Il ne s’agit plus seulement d’adopter l’IA mais de savoir la piloter dans la durée. Maîtrise des coûts, gouvernance des outils, soutenabilité des usages, évolution des rôles et des compétences deviennent des questions centrales.

C’est là que la montée en compétences prend une nouvelle dimension pour construire une véritable capacité collective à concevoir, utiliser et faire évoluer les usages IA.

L’IA n’est donc pas une fin en soi. Elle est un révélateur de maturité. C’est en combinant vision, acculturation, formation et expérimentation que les entreprises poseront les bases d’une transformation durable, responsable et créatrice de valeur.