Former ses collaborateurs à l'IA ne garantit pas son adoption au quotidien. Comment faire en sorte que les compétences acquises se traduisent par de nouveaux usages dans l'entreprise ?
Votre entreprise a formé ses collaborateurs à ChatGPT ou Microsoft Copilot. Ils ont appris à rédiger des prompts, à résumer des documents, à préparer des comptes rendus ou à analyser des informations.
Pourtant, plusieurs mois après, les usages restent limités.
Certains collaborateurs ont intégré ces outils à leurs habitudes de travail. D'autres continuent de privilégier leurs méthodes habituelles, faute de savoir dans quelles situations les utiliser ou comment les intégrer à leurs missions.
Le manque de temps pour expérimenter, l'absence de consignes claires ou le peu de partage entre services peuvent également freiner leur adoption.
Résultat : les compétences acquises pendant la formation sont peu mobilisées et les gains de productivité attendus peinent à se concrétiser.
Comment expliquer ce décalage entre les compétences acquises et leur utilisation au quotidien ?
Après la formation, comment intégrer l'IA dans le travail quotidien ?
Une formation permet aux collaborateurs de découvrir les fonctionnalités d'un outil IA, d'apprendre à formuler leurs demandes, à vérifier les réponses obtenues et à identifier les précautions à prendre, notamment concernant les données confidentielles.
Ces connaissances sont nécessaires, mais leur mise en pratique dépend aussi de l'environnement professionnel.
Une fois la formation terminée, chacun retrouve ses missions, ses priorités, ses outils habituels et les processus de son équipe. Sans temps dédié à l'expérimentation, sans consignes claires ou sans accompagnement, les nouvelles pratiques peuvent avoir du mal à trouver leur place dans le travail quotidien.
Gagner du temps sur une tâche suffit-il à améliorer un processus ?
Prenons l'exemple d'un manager qui utilise Copilot pour préparer le compte rendu de sa réunion hebdomadaire. Il gagne désormais 30 minutes sur cette tâche.
Mais le document doit toujours être envoyé aux mêmes destinataires, certaines informations doivent être saisies dans un autre outil et les demandes complémentaires continuent d'arriver par e-mail.
Le manager gagne du temps sur la rédaction, mais les autres étapes du processus restent identiques.
Un gain de productivité individuel ne se traduit donc pas automatiquement par une amélioration du fonctionnement de l'équipe.
Pourquoi l'organisation joue-t-elle un rôle dans l'adoption de l'IA ?
Cette difficulté à faire évoluer les pratiques se retrouve à plus grande échelle.
Selon le rapport *State of AI in the Enterprise 2026* de Deloitte, 84 % des entreprises interrogées n'ont pas encore repensé les postes ou la nature du travail pour tenir compte des possibilités offertes par l'IA.
Les entreprises investissent dans la montée en compétences de leurs collaborateurs, mais les processus et les méthodes de travail évoluent moins rapidement.
Le *Work Trend Index 2026* de Microsoft souligne également l'importance de l'environnement professionnel. Selon cette étude, la culture d'entreprise, le soutien des managers et les pratiques de gestion des talents auraient deux fois plus d'impact sur les bénéfices déclarés de l'IA que les seuls efforts individuels.
Ces résultats montrent pourquoi l'accompagnement des équipes ne peut pas s'arrêter à la maîtrise des outils. Les managers, l'organisation du travail et les possibilités d'expérimentation jouent également un rôle dans leur adoption.
Comment identifier les usages IA adaptés au travail des équipes ?
Pour encourager l'adoption de l'IA, les entreprises peuvent commencer par observer les difficultés rencontrées dans le travail quotidien.
Quelles tâches mobilisent beaucoup de temps ? Quelles informations sont difficiles à retrouver ? Quels documents doivent être préparés régulièrement ? Quelles analyses pourraient être approfondies ?
Les collaborateurs sont particulièrement bien placés pour identifier ces situations, puisqu'ils connaissent les contraintes et les besoins de leur métier.
Une étude publiée en 2026 par le *MIT Sloan Management Review* présente le cas d'une banque suisse ayant mis à disposition de ses équipes un outil ChatGPT interne.
Les collaborateurs pouvaient expérimenter sur leurs propres processus et proposer des cas d'usage. Les responsables métiers identifiaient ensuite les pratiques intéressantes pour les développer et les diffuser plus largement.
Cette démarche permettait de faire émerger des usages directement liés aux besoins des équipes, avec un risque de faible adoption réduit lors du déploiement.
Comment diffuser les bonnes pratiques IA dans l'entreprise ?
Une pratique développée dans un service peut répondre à des besoins similaires ailleurs dans l'entreprise, à condition qu'elle soit partagée, adaptée et accompagnée.
Le *MIT Sloan Management Review* rapporte notamment le cas d'un groupe de distribution dont une équipe finance utilisait l'IA pour identifier des anomalies dans les dépenses.
Grâce aux échanges entre équipes, cette pratique a progressivement été reprise dans plusieurs pays, avant d'être intégrée au processus mensuel de l'entreprise.
Cet exemple montre l'intérêt de créer des occasions de partager les expérimentations : retours d'expérience, démonstrations entre collègues, documentation des usages ou échanges entre services.
L'adoption peut alors se mesurer autrement que par le nombre de collaborateurs formés ou de connexions à un outil : les usages identifiés sont-ils réellement repris et intégrés dans les pratiques de l'entreprise ?
Comment favoriser durablement l'adoption de l'IA ?
Pour que les compétences acquises en formation trouvent leur place dans l'entreprise, plusieurs actions peuvent être mises en place :
- Identifier les besoins des équipes pour faire émerger des usages adaptés à leurs missions.
- Prévoir du temps pour expérimenter et tester les outils dans des situations professionnelles concrètes.
- Impliquer les managers pour accompagner les changements dans les méthodes de travail.
- Partager les bonnes pratiques afin que les expérimentations utiles puissent bénéficier à d'autres collaborateurs.
- Évaluer les résultats obtenus pour identifier les usages à conserver, à adapter ou à développer.
L'objectif est de permettre aux collaborateurs de s'approprier progressivement l'IA, tout en faisant évoluer les pratiques de travail lorsque cela apporte une réelle valeur.
Passer de la formation à des usages concrets avec SCALIA
Pour les entreprises qui souhaitent aller plus loin, SCALIA propose un accompagnement associant transformation organisationnelle, expertise métier et intégration technique.
L'approche consiste à identifier avec les équipes les cas d'usage prioritaires, à impliquer les managers dans leur déploiement et à mesurer les premiers résultats.
L'objectif : faire évoluer les pratiques de travail autour d'usages IA utiles, adaptés aux métiers et dont la valeur peut être évaluée.