Former tout le monde à l'IA, ou seulement les équipes clés ?

« Faut-il former tout le monde à l’IA, ou concentrer l’effort sur quelques équipes stratégiques ? » La question revient dans presque toutes les réunions de direction. Elle paraît légitime. Elle traduit surtout un problème plus profond : la montée en compétences n’a pas d’architecture.

Ces chiffres viennent de l’étude L’IA et l’évolution des compétences en France, qui porte sur les grandes entreprises. Le BCG observe la même dispersion à l’échelle mondiale : sur plus de 1 250 entreprises, 60 % ne créent pas de valeur matérielle avec l’IA et 5 % en créent à grande échelle (BCG, The Widening AI Value Gap, septembre 2025). Le point commun des entreprises qui avancent : l’exécution, pas le volume d’investissement.

Pourquoi le dilemme est-il un piège ?

Parce qu’il porte sur le périmètre alors que le sujet est l’architecture. Choisir entre « tout le monde » et « quelques-uns » revient à demander s’il faut apprendre à lire à tout le monde ou seulement aux cadres, quand la vraie question concerne la culture de l’écrit dans l’organisation.

Former tout le monde au même niveau, avec le même programme, au même moment, donne d’excellents indicateurs de volume (« 3 000 collaborateurs formés en six mois »). Un comptable, un commercial et un responsable logistique n’ont pourtant ni les mêmes tâches automatisables, ni les mêmes cas d’usage, ni les mêmes réticences. Les former identiquement confond exposition et appropriation.

À l’inverse, réserver la formation à une task force de dix personnes concentre l’expertise sans la diffuser. Les équipes non formées développent de la défiance ou du shadow AI, c’est-à-dire des usages non encadrés. Dans les deux cas, l’investissement est lourd et l’impact faible.

À quoi ressemble une montée en compétences par cercles ?

À trois niveaux complémentaires, calibrés différemment.

Cercle 1, le socle universel. Chaque collaborateur comprend ce que l’IA fait, ce qu’elle ne fait pas, et comment elle va transformer son environnement. L’enjeu est un cadre de confiance partagé, avec les règles d’usage internes. Format : sessions courtes, de deux à quatre heures, mixtes, orientées compréhension.

Cercle 2, les parcours métier. Les équipes dont les tâches sont directement transformées par l’IA apprennent à l’utiliser sur leurs propres données et leurs propres situations. Un atelier où l’équipe commerciale travaille sur ses scénarios de vente vaut mieux qu’un cours générique sur la rédaction de requêtes.

Cercle 3, les relais d’expertise. Un nombre restreint de personnes conçoivent, déploient et gouvernent les usages. Elles font le pont entre la technologie et les métiers. C’est le terrain naturel des ambassadeurs IA.

Dans quel cas former tout le monde est-il le bon choix ?

Quand trois conditions sont réunies. Une ETI de 300 personnes a fait ce choix : former l’ensemble de ses collaborateurs à Microsoft Copilot, sans exception, sur deux mois. L’objectif était d’éviter qu’une fracture se creuse entre ceux qui maîtrisent les outils et ceux qui les subissent.

Trois éléments ont rendu ce choix pertinent :

• Un sponsor actif et visible. La direction générale a porté le projet par une conviction affichée, au-delà du feu vert budgétaire. L’engouement des équipes a été très fort dès les premières sessions.
• Un outil commun et transversal. Copilot s’intègre à l’environnement Microsoft 365 que tout le monde utilise déjà, ce qui abaisse la barrière d’entrée.
• Un calendrier resserré. Deux mois créent un élan. Six mois l’usent.

Le résultat est un socle d’acculturation partagé, sur lequel les cercles 2 et 3 pourront s’appuyer avec une adhésion déjà acquise. Ce cas valide le premier cercle dans sa forme la plus ambitieuse. Il ne contredit pas l’architecture.

Comment savoir si le dispositif fonctionne ?

En mesurant l’impact plutôt que le volume. Les bons indicateurs : combien d’équipes utilisent effectivement l’IA dans leurs flux de travail, quel gain de temps est mesuré, quel niveau d’autonomie est atteint.

Deux autres pratiques distinguent les organisations qui progressent. Elles associent la formation à la gouvernance (une charte d’usage, une politique de données, un processus de validation), parce que former sans gouverner revient à donner les clés d’une voiture sans code de la route. Et elles pensent en parcours : une journée ne transforme rien, un parcours de trois à six mois avec jalons, cas pratiques et suivi managérial transforme les pratiques. L’obligation de développer les compétences en IA, posée par l’article 4 de l’AI Act, va dans ce sens (voir la charte IA).

L’outil à emporter : quatre questions de cadrage

Avant de lancer un programme, répondez à ces questions au niveau de la direction.

Si vous avez une réponse écrite pour trois lignes sur quatre, vous pouvez dimensionner un dispositif défendable devant un Comex. Sinon, la première ligne vide est votre priorité.

Ce que ça change pour vous

• Codir : vous cessez de demander « combien de personnes formées ? » et vous demandez « quelles équipes ont changé leur façon de travailler ? ».
• Manager : vous obtenez un parcours adapté à votre équipe, et un rôle dans le suivi après la formation.
• Ambassadeur : vous avez un cadre pour partager ce que vous savez déjà.

Et dans trois mois ?

Regardez, dans un trimestre, le nombre d’équipes qui utilisent l’IA dans un flux de travail précis. S’il progresse et que les écarts entre équipes se resserrent (sujet traité dans l’article sur les inégalités de compétences), le dispositif tient. Si le volume de formés monte mais que les pratiques ne bougent pas, il manque de relais ou de temps, ce que l’on constate souvent. Un diagnostic des usages permet alors de refaire le point.

La newsletter In’Horto prolonge cette réflexion sur la montée en compétences, avec des grilles à utiliser dès le prochain comité.