Berfin Yağız
3 min de lecture
March 1, 2026
L’IA n’est plus une technologie que les entreprises cherchent à adopter, c’est une force avec laquelle chaque collaborateur, chaque dirigeant et chaque organisation doit composer. En 2026, l’IA n’est pas une tendance à venir, c’est le présent. Mais la question n’est pas de savoir si votre entreprise utilise l’IA. Elle est de savoir si vos équipes savent vraiment s’en servir.
Avant de regarder devant, un pas en arrière.
2025 restera peut-être l’une des plus grandes années de bouleversement technologique depuis, disons, internet. Des secteurs entiers ont commencé à réorganiser leurs processus autour des outils d’IA, du marketing à la finance, de la santé à l’éducation. Les entreprises ont déployé des copilotes, construit des GPT internes et investi des milliards en infrastructure.
Voici la vérité qui dérange : l’essentiel de cette adoption est resté en surface. Selon la Global Survey on AI 2025 de McKinsey, 78 % des entreprises déclaraient utiliser l’IA dans au moins une fonction, mais seule une sur quatre estimait ses équipes à l’aise pour s’en servir efficacement. Gartner estimait que près de 60 % des initiatives d’IA s’enlisaient faute de préparation des utilisateurs, et non faute de technologie.
Cet écart entre l’ambition et la capacité est le problème central de l’IA en entreprise. Il n’a pas été résolu en 2025. Il s’est fait plus criant.
2025 portait sur l’adoption, 2026 porte sur la capacité. L’écart entre « nous utilisons l’IA » et « nos équipes comprennent l’IA » est aujourd’hui un risque mesurable pour l’entreprise. Et il apparaît dans les chiffres.
La CEO Survey 2025 de PwC montre que 52 % des dirigeants voient le manque de compétences comme la première menace pour la croissance, contre 40 % un an plus tôt, les compétences liées à l’IA arrivant en tête de liste. L’AI at Work Report de LinkedIn confirme que la demande de profils dotés d’une AI Literacy a augmenté trois fois plus vite que l’offre sur les douze derniers mois. Et les Human Capital Trends de Deloitte alertent : les organisations sans programme structuré de montée en compétences sur l’IA ont 2,4 fois plus de risques de se heurter à la résistance des collaborateurs pendant une transformation.
Autrement dit : l’IA est là. Les compétences humaines, pas encore.
Le diagnostic n’est plus la partie difficile, autant dire clairement ce qui en découle. Si la capacité est le goulot d’étranglement, la réponse n’est pas un déploiement d’outil de plus. Ce sont quatre choses sans éclat.
Sachez où vous en êtes vraiment. Pas un sondage demandant aux gens s’ils se sentent à l’aise, mais une évaluation avec assez de marge pour montrer une progression, passée avant de commencer, pour avoir un point de comparaison.
Formez par rôle, pas par niveau hiérarchique. Celui qui lit des tableaux de bord, celui qui les construit et celui qui décide où l’IA sera utilisée n’ont pas les mêmes besoins. Un module unique pour tous ne sert bien aucun des trois.
Mettez l’effort dans l’engagement, pas dans la qualité de production. Ce qui décide de l’achèvement, c’est d’avoir une raison de revenir la semaine suivante : une cohorte, un défi, un groupe de pairs, quelqu’un qui remarque que vous décrochez. Pas le vernis de la vidéo.
Utilisez vos propres données et vos propres cas. Rien ne perd une salle plus vite qu’un exemple générique. Rien ne la tient mieux qu’un cas que tout le monde a vécu mardi dernier.
Rien de tout cela n’exige un plan pluriannuel. La plupart de nos programmes démarrent avec une cohorte, un domaine d’activité et une mesure de référence, de quoi prouver l’approche avant de l’étendre. Si vous voulez discuter de ce que cela donnerait chez vous, contactez-nous.
Le 24 septembre, nous organisons à Utrecht la 10e Data & AI Literacy Round Table : responsables RH et data dans une même salle, autour de la question de savoir qui porte l’AI Literacy et ce qu’exige une adoption réelle. Sur invitation, 30 à 40 places.
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