Le programme de formation est prêt. Les équipes vont apprendre à interroger un assistant, résumer des documents et vérifier une réponse. Pourtant, une question reste ouverte : dans le fonctionnement de l’entreprise, qui aura le droit d’utiliser cette réponse et pour décider de quoi ?
C’est le risque d’une transformation IA préparée uniquement comme un projet de montée en compétences. Les personnes peuvent apprendre de nouveaux gestes sans disposer des informations, des accès ou des marges de décision nécessaires pour les appliquer.
Faut-il alors revoir tous les processus avant de former ? Il est plus utile d’articuler les deux sur une activité précise. Un premier socle de compréhension aide les équipes à examiner leur travail. Cette analyse permet de définir les changements et les compétences à développer. Un essai limité révèle ensuite ce qu’il faut ajuster, dans l’organisation comme dans la formation.
Deux chantiers qui se renseignent mutuellement
Un processus décrit comment plusieurs actions contribuent à un résultat : qui reçoit une demande, quelles informations sont utilisées, comment une décision est prise et comment le travail est transmis. La formation prépare les personnes à réaliser les gestes et les raisonnements attendus dans ce cadre.
Les deux questions sont liées, mais elles appellent des réponses différentes. Si une collaboratrice ne sait pas comparer une sortie d’IA à une source métier, un apprentissage peut l’aider. Si elle n’a pas accès à la source, il faut une décision d’organisation ou d’accès. Si personne n’a défini la source qui fait référence, apprendre à vérifier ne résout pas l’ambiguïté.
Une équipe peut donc savoir utiliser l’outil et rester bloquée. À l’inverse, une procédure bien dessinée peut être inutilisable si les personnes n’ont pas compris ce qu’elles doivent examiner ou comment traiter une exception.
L’enjeu est de repérer ces dépendances avant de commander une formation détaillée ou de figer un fonctionnement cible.
Ce que les enquêtes de terrain permettent de comprendre
Dans un document de travail publié le 27 mars 2023, Anna Milanez présente une analyse qualitative de près de cent études de cas sur l’introduction de l’IA, principalement dans l’industrie et la finance, dans huit pays de l’OCDE. La réorganisation des emplois y apparaît plus présente que leur suppression. Le rapport relève aussi des besoins de compétences et des situations d’intensification du travail.
Cette recherche ne décrit pas toutes les entreprises et précède la diffusion récente de nombreux usages d’IA générative. Elle n’établit pas qu’il faudrait réorganiser avant de former. Elle montre l’intérêt d’examiner ensemble les tâches, les conditions de travail et les compétences.
En France, le projet de recherche-action Dial-IA, présenté par l’IRES, repose sur une expérimentation organisationnelle et une démarche participative autour du dialogue social technologique. Il cherche notamment à construire des repères communs entre les parties prenantes. La phase de cofinancement par l’Anact s’est achevée fin 2024 ; la valorisation et la diffusion se poursuivent.
Cette démarche fournit un exemple méthodologique d’association des acteurs. Elle ne constitue pas une preuve expérimentale qu’un dispositif particulier améliore la productivité. Elle rappelle que les changements peuvent être instruits avec ceux qui connaissent le travail et en vivent les conséquences.
Former trop tôt peut laisser les obstacles intacts
Une formation générale peut donner des repères utiles : comprendre les limites d’un modèle, distinguer une information d’une proposition, connaître les règles d’usage de l’organisation. Ce socle n’exige pas que chaque processus soit déjà redessiné.
Le problème apparaît lorsque l’entreprise attend d’une session de prise en main qu’elle produise à elle seule une nouvelle manière de travailler. Les participants apprennent à rédiger une synthèse, puis retrouvent une procédure qui impose trois ressaisies et plusieurs validations non clarifiées. Ils savent produire autrement ; le travail collectif reste inchangé.
Leur difficulté ne prouve pas un manque de motivation. Elle peut révéler une décision qui n’a pas été prise : supprimer une étape, déplacer une validation, donner accès à une information ou reconnaître un temps de contrôle.
Notre article sur l’engagement des adultes en formation obligatoire invite à partir des difficultés que les personnes reconnaissent dans leur activité. Pour une transformation IA, cela suppose d’écouter aussi ce qu’elles ne peuvent pas changer seules.
Réorganiser entièrement avant d’apprendre comporte un autre risque
La démarche inverse peut sembler rassurante : définir l’organisation cible, choisir les outils, puis former chacun à son nouveau rôle. Mais certaines hypothèses restent difficiles à examiner sans un premier apprentissage et un essai.
Les futurs utilisateurs doivent comprendre suffisamment l’outil pour discuter de son utilité. Sinon, ils peuvent approuver un schéma dont ils ne perçoivent pas les contraintes. Une équipe projet peut également attribuer aux salariés une vérification qui paraît simple sur le papier, mais exige en pratique des connaissances ou un temps dont ils ne disposent pas.
L’analyse du travail ne se limite donc pas à recopier la procédure officielle. Elle examine aussi les informations demandées à un collègue, les arbitrages implicites et les détours qui permettent aujourd’hui d’obtenir un résultat acceptable.
Il n’est pas nécessaire de tout cartographier pour commencer. Il faut choisir une activité suffisamment circonscrite pour observer ces éléments et faire évoluer les hypothèses.
Un cas fictif : préparer une intervention de maintenance
Imaginons une entreprise de maintenance qui souhaite utiliser un assistant pour préparer les interventions. À partir d’une demande client et de documents techniques autorisés, l’outil pourrait proposer une synthèse pour la personne chargée de planifier le travail.
Avant de former l’équipe à rédiger une consigne, il faut examiner ce qui permettra d’utiliser cette synthèse. Les documents sont-ils à jour ? Les informations du client sont-elles assez précises ? Qui décide qu’un déplacement peut être planifié ? Dans quels cas faut-il demander l’avis d’un technicien ?
Une première séance peut aider les participants à découvrir les limites de l’assistant avec des dossiers fictifs. Un exercice révèle, par exemple, qu’une demande contient deux descriptions incompatibles. L’enjeu devient alors double : apprendre à repérer l’ambiguïté et décider qui contacte le client pour la lever.
Si le responsable demande simplement aux utilisateurs de « mieux vérifier », la règle reste incomplète. Il faut aussi préciser où trouver l’information, qui peut la confirmer et comment signaler qu’un dossier ne permet pas de conclure.
Ce scénario ne décrit aucun client Learning Coach. Il illustre la manière dont un besoin de formation peut apparaître pendant une discussion d’organisation, puis modifier celle-ci.
Distinguer savoir, pouvoir et décider
Pour préparer le projet, nous proposons une grille de discussion en trois dimensions. Elle aide à attribuer les actions nécessaires ; ce n’est pas un instrument validé de diagnostic organisationnel.
| Difficulté observée | Question d’organisation | Travail d’apprentissage possible |
|---|---|---|
| La personne ne repère pas une information contradictoire | Les critères de qualité sont-ils explicites ? | Comparer des cas et justifier les points à vérifier |
| Elle repère le doute, mais ne trouve pas de référence | Quelle source fait autorité et qui la tient à jour ? | Apprendre à consulter cette source et à reconnaître ses limites |
| Elle comprend le dossier, mais ne sait pas si elle peut agir | Qui possède le mandat de décision ? | S’entraîner à distinguer décision déléguée et demande de validation |
| Elle rencontre un cas inhabituel | Quel recours est disponible et avec quel délai ? | Formuler une demande d’aide et préparer les éléments utiles |
La distinction évite de transformer chaque difficulté en lacune individuelle. Elle évite aussi l’erreur inverse : attribuer à l’organisation un problème de compréhension qui nécessite réellement un entraînement.
Dans le cas de maintenance, un même incident peut demander plusieurs actions. Le service technique clarifie une référence, le responsable précise la validation et les collaborateurs s’entraînent sur des dossiers où l’incertitude doit être reconnue.
Construire une boucle courte entre travail et apprentissage
Une démarche proportionnée peut commencer par un résultat métier précis : préparer un dossier utilisable pour la planification. L’équipe examine quelques situations représentatives, y compris des demandes incomplètes ou atypiques. Elle décrit ce qui permet aujourd’hui de terminer le travail.
À partir de là, elle formule une hypothèse limitée sur l’aide attendue de l’IA. Elle définit également les moyens nécessaires : documents accessibles, personne de recours, temps disponible et conditions de validation.
La formation devient plus ciblée. Elle prépare les gestes qui changent réellement : reconnaître une information manquante, confronter une synthèse au dossier, expliquer pourquoi une proposition doit être écartée. Les participants travaillent sur des exemples compatibles avec les règles de confidentialité.
Un essai encadré permet ensuite d’observer les difficultés. Certaines appellent un nouvel exercice. D’autres imposent une modification de la procédure ou conduisent à réduire le périmètre de l’usage. L’essai peut aussi montrer que l’outil apporte trop peu d’intérêt pour poursuivre.
Cette boucle ne remplace pas les exigences techniques ou les décisions des acteurs compétents. Elle permet de relier la formation à des conditions d’application identifiables.
Évaluer ce qui relève de l’apprentissage et ce qui relève du fonctionnement
Une formation peut avoir été utile même si le délai global ne s’améliore pas immédiatement. Les participants savent peut-être repérer les ambiguïtés, tandis qu’un service reste indisponible pour les résoudre. Inversement, un délai peut diminuer grâce à une simplification de procédure sans que l’on ait démontré une meilleure compréhension de l’outil.
Il faut donc suivre séparément les capacités travaillées et le fonctionnement collectif. Dans notre exemple, on peut observer la qualité du dossier préparé, les reprises nécessaires et la pertinence des demandes de clarification. Il faut aussi noter les changements de charge et les conditions dans lesquelles les résultats ont été obtenus.
Notre article sur le transfert des apprentissages au poste de travail rappelle qu’une réussite pendant un exercice ne garantit pas son utilisation dans une autre situation. Le suivi doit chercher ce qui rend cette utilisation possible.
La responsabilité ne repose donc pas uniquement sur le formateur. Les responsables métier, les équipes techniques, les managers et les personnes concernées doivent pouvoir examiner les obstacles qui relèvent de leur périmètre.
Une question à poser avant le prochain séminaire IA
Pour un comité de direction ou une rencontre réunissant métiers, RH et DSI, la question « faut-il former ou réorganiser d’abord ? » peut devenir un exercice de clarification.
Une conférence peut aider à distinguer les dimensions du problème et à construire un vocabulaire commun. Un atelier complémentaire peut partir d’une activité réelle, identifier les décisions en attente et préciser les apprentissages nécessaires. L’objectif est de préparer un essai cohérent, sans promettre qu’une intervention produira à elle seule une transformation.
Vous préparez ce débat dans votre organisation ? Découvrez les conférences Learning Coach et demandez une proposition adaptée à votre événement.
Avant de demander aux équipes d’apprendre une nouvelle façon de travailler, une dernière question mérite une réponse : quelles conditions leur permettront effectivement de l’exercer ?
Ressources
Anna Milanez, The impact of AI on the workplace: Evidence from OECD case studies of AI implementation, OCDE, 27 mars 2023. Études de cas qualitatives ; contexte sectoriel et technologique à prendre en compte.
IRES, Dialoguer sur l’IA — Dial-IA, projet 2023–2026. Recherche-action et expérimentation organisationnelle participative ; présentation des objectifs, activités et livrables.
