Comment développer véritablement ses compétences au travail grâce à l'IA

En conséquence, les DSI se tournent de plus en plus vers l’IA, non pas pour remplacer les talents, mais pour en multiplier l’efficacité. La question stratégique n’est plus de savoir si l’IA peut favoriser le développement des compétences, mais comment les organisations peuvent la déployer de manière à renforcer l’expertise humaine plutôt qu’à l’éroder.

Cet article examine comment l'IA peut véritablement renforcer les capacités des collaborateurs — et quelles conditions doivent être réunies pour que ce renforcement soit couronné de succès.
 

La pénurie de talents est là pour durer
Les pénuries de compétences freinent la croissance dans les secteurs de la banque, de l'assurance, de l'industrie et du commerce de détail – des secteurs dynamiques qui reposent sur une main-d'œuvre polyvalente et bien formée.  

La pénurie de talents ne semble pas près de disparaître. Les prévisions du secteur indiquent systématiquement que les pénuries de personnel dans les métiers du numérique et les métiers techniques persisteront jusqu’à une bonne partie de la prochaine décennie, d’autant plus que l’adoption de l’IA accélère la demande de nouvelles compétences à un rythme plus rapide que celui auquel les entreprises parviennent à former leur personnel. Les DSI des quatre secteurs concernés affirment déjà que les pénuries de talents dans les domaines de l’informatique et des données constituent l’un des principaux obstacles à la satisfaction des attentes commerciales.

Même dans des domaines tels que l’IA générative (GenAI) et l’IA agentique, où les budgets ne cessent d’augmenter, les dirigeants peinent à combler le fossé. Les DSI du secteur de l’assurance affirment que la pénurie de compétences constitue l’un des principaux obstacles au développement des projets d’IA, tandis que ceux du secteur de la distribution indiquent que la mise en œuvre sur le terrain est ralentie par le manque de personnel capable d’interpréter les résultats de l’IA ou de s’y fier. C’est pourquoi il est plus important que jamais de multiplier les compétences au sein de l’entreprise.

Les entreprises se retrouvent de plus en plus souvent confrontées à un dilemme : d’un côté, elles souhaitent adopter rapidement l’IA afin de multiplier les compétences essentielles à leur activité au sein de leurs effectifs ; de l’autre, la pénurie de compétences rend cette adoption moins efficace. Voyons comment les dirigeants de chaque secteur peuvent briser ce cercle vicieux et tirer pleinement parti de l’IA.

Secteur bancaire : Renforcer la conformité et la gestion des risques
Les banques investissent massivement dans l'intelligence artificielle afin de renforcer leurs fonctions deconformitéetde gestion des risques. Cependant, il reste difficile de traduire ces investissements en valeur mesurable. De nombreuses initiatives se heurtent à des difficultés, non pas en raison de limites technologiques, mais parce que les processus opérationnels, les modèles de gouvernance et la confiance des collaborateurs ne sont pas en adéquation avec les outils déployés.

Cela soulève la question suivante : en quoi ces DSI réussissent-ils là où tous les autres échouent ? Tout d'abord, ils mettent l'accent sur l'aspect humain de l'adoption de l'IA.

Les initiatives les plus efficaces en matière d’IA dans le secteur bancaire ne visent pas à remplacer les humains ni à dévaloriser leur travail. Au contraire, elles considèrent la prise de décision humaine comme la référence absolue. L’IA et l’apprentissage automatique peuvent accélérer la détection des fraudes et réduire les faux positifs, mais ces technologies doivent servir de filtre, et non de juge. La véritable valeur ajoutée réside dans le fait que l’IA détecte et signale les cas méritant une attention particulière, tandis que le personnel qualifié prend la décision finale.
 

Assurance : aller au-delà de l’automatisation
De nombreux assureurs ont déjà déployé des outils d’IA ou d’IA générative et continuent d’accroître leurs investissements. À mesure que ces déploiements gagnent en maturité, l’attention se détourne de la simple automatisation pour se concentrer sur la gouvernance, l’explicabilité et la préparation du personnel. Par exemple, Aviva a déployé plus de 80 modèles d’IA, réduisant ainsi de 23 jours en moyenne le temps nécessaire à l’évaluation de la responsabilité dans les dossiers complexes, tout en améliorant la précision de l’acheminement des dossiers de 30 %. En conséquence, l’entreprise a constaté une baisse de 65 % des réclamations clients.

L'automatisation accélère indéniablement les processus clés, mais dans un secteur où la confiance est primordiale, travailler plus vite ne signifie pas toujours travailler mieux. À mesure que les cas d'utilisation de l'IA gagnent en maturité, les DSI avant-gardistes se concentrent sur les inconvénients potentiels tels que les biais, la dérive de la précision et le manque d'explicabilité.  

Pour limiter les risques, les assureurs doivent mettre en place des contrôles visant à détecter les biais, définir des règles claires régissant les cas où l'intervention humaine est nécessaire et tenir des registres appropriés afin que les autorités de régulation et les clients puissent voir exactement comment chaque décision est prise. Le renforcement des compétences en matière d'IA doit également constituer une priorité : pour obtenir ses résultats impressionnants grâce à l'IA, Aviva a investi dans plus de 40 000 heures de formation de ses collaborateurs.
 

Industrie manufacturière : renforcer la résilience opérationnelle
Les industriels sont confrontés à une pénurie chronique de personnel dans les métiers de l'ingénierie et d'autres postes clés. Il n'est donc pas surprenant que, selon Gartner, 83 % des DSI du secteur manufacturier investissent dans l'IA, notamment dans des domaines tels que l'optimisation du cycle de vie des produits, la génération automatisée de rapports de conformité et le contrôle qualité.

La maintenance prédictive est désormais un cas d’utilisation incontournable : de grands fabricants comme Agilent font ainsi état d’ une réduction des temps d’arrêt pouvant atteindre 51 %. L’IA détecte des schémas que l’œil humain ne percevrait pas, signalant les défaillances avant qu’elles ne provoquent des pannes. Pour les responsables d’usine, cela se traduit par une diminution des arrêts imprévus, ce qui permet aux équipes de se consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée plutôt qu’à un dépannage incessant.

Si les gains d’efficacité générés par l’IA sont considérables, les industriels restent prudents quant à un recours excessif à cette technologie. Le maintien de l’expertise de base et de l’expérience pratique reste essentiel, en particulier dans les environnements où la sécurité est cruciale. Certains craignent qu’un recours excessif à l’IA n’érode progressivement cette expertise de base. Afin de s’assurer de toujours disposer d’un plan de secours, ils investissent dans la diversification des compétences au sein de leurs équipes pour garantir le maintien de l’expérience pratique, tout en augmentant leurs investissements dans la maintenance assistée par l’IA.
 

Commerce de détail : constituer une main-d’œuvre entièrement formée à l’IA
Le commerce de détail est l’un des secteurs les plus axés sur les données au monde et a été à l’origine de nombreux cas d’utilisation de l’IA, allant de la tarification dynamique et des prévisions de la chaîne d’approvisionnement à la personnalisation du commerce électronique et à l’analyse de marché. Amazon considère l’IA comme si cruciale qu’elle a lancé un projet mondial visant à former 2 millions de personnes aux compétences essentielles et pérennes en matière d’IA.

Au sein de l'entreprise, Amazon Web Services (AWS) adopte une approche simple en matière de perfectionnement des compétences en IA:

1. Tout le monde tire profit de l'IA générative 
2. La maîtrise de l'ingénierie des prompts est une compétence indispensable 
3. Utiliser les réseaux sociaux comme plateforme éducative 
4. Pas de nouveaux outils sans nouvelle formation 
    

Bien que ces règles semblent assez simples, elles sont étonnamment peu respectées par les entreprises. Selon Gartner, 69 % des organisations soupçonnent leurs collaborateurs d’utiliser des outils d’IA non autorisés au travail ou en ont la preuve – ce qui témoigne clairement de l’absence de politiques et de cadres officiels en matière d’IA. Les entreprises du secteur de la distribution, mais aussi d’autres secteurs, peuvent toutes s’inspirer de l’approche inclusive et centrée sur les collaborateurs adoptée par AWS en matière d’adoption de l’IA et de gestion du changement.

Faire face à la réalité
Les organisations qui tirent une valeur mesurable de l'IA la considèrent comme un levier de performance, et non comme un raccourci. Pour réussir son déploiement, trois éléments sont indispensables : l'intégration dans les processus de travail existants, une formation structurée des collaborateurs et une gouvernance claire définissant quand et comment l'IA soutient la prise de décision.

Lorsque ces conditions sont réunies, l'IA peut étendre les capacités humaines : elle accélère les courbes d'apprentissage, améliore la qualité des décisions et permet aux équipes d'atteindre un niveau de performance supérieur sans pour autant compromettre le jugement professionnel.
 

Foire aux questions (FAQ)
Que signifie « multiplier les compétences au travail grâce à l’IA » ?
Cela signifie utiliser des outils et des systèmes d’intelligence artificielle non pas pour remplacer les compétences humaines, mais pour améliorer, accélérer et amplifier ce que les employés sont capables d’accomplir, qu’il s’agisse d’acquérir de nouvelles compétences, d’améliorer la prise de décision ou d’automatiser des tâches répétitives, afin que les collaborateurs puissent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Pourquoi l'IA est-elle importante pour remédier aux pénuries de compétences ?
De nombreux secteurs, tels que la banque, l'assurance, l'industrie manufacturière et le commerce de détail, sont confrontés à des pénuries chroniques de personnel dans des postes clés, notamment dans les domaines de l'informatique, de la cybersécurité, de l'analyse de données et bien d'autres encore. L'IA contribue à combler ce déficit en améliorant l'efficacité, en accélérant les processus et en permettant au personnel d'acquérir ou de mettre en pratique des compétences de manière innovante.

Quels sont les risques courants liés à l'adoption de l'IA dans le cadre du développement des compétences ?
Parmi ces risques figurent une dépendance excessive à l'automatisation, la prise de décision sans contrôle humain suffisant, des problèmes de partialité et de précision, ainsi qu'une perte d'expertise fondamentale si les employés ne sont pas suffisamment impliqués ou formés. La mise en place d'une gouvernance claire, le recours au jugement humain, la transparence et la formation continue contribuent à atténuer ces risques.