Que rapporte réellement une formation à l'IA ? La facture de l'inaction

Vers 2000, l'Europe s'est dotée d'une norme pour les compétences numériques de base. Personne ne l'a rendue obligatoire et, près de trente ans plus tard, le résultat est mesurable. Dans le cas de l'IA, la loi avait cette fois prévu une obligation. Depuis le 27 juillet 2026, cette obligation a toutefois été sensiblement assouplie.

L'erreur que nous avons déjà commise

En 1997, les associations informatiques européennes ont créé une fondation à Dublin avec un seul objectif : relever le niveau des compétences numériques. C'est ainsi qu'est né le permis de conduire informatique européen, l'ECDL, aujourd'hui devenu l'ICDL. Une norme indépendante des fournisseurs, avec des supports de cours, des examens et un certificat attestant de la maîtrise des logiciels bureautiques courants.

Le programme existe toujours. Plus de cent pays, vingt mille centres d'examen. En près de trente ans, dix-sept millions de personnes ont participé au programme dans le monde.

Dix-sept millions. Dans le monde entier. En près de trente ans. Rien que l'Union européenne compte près de deux cents millions de travailleurs.

Certaines administrations publiques l'ont déployé à grande échelle, surtout en dehors de l'Europe. Mais il n'est devenu nulle part une exigence générale pour quiconque devait travailler sur ordinateur, et dans la plupart des organisations il n'est jamais devenu un élément structurel de la politique de formation. Les entreprises ont acheté les ordinateurs, elles ont acheté les logiciels, et les personnes qui devaient s'en servir chaque jour se sont largement débrouillées seules.

Les conséquences sont encore visibles dans les chiffres. En 2025, 60 % des habitants de l'UE âgés de 16 à 74 ans possédaient au moins des compétences numériques de base. L'objectif pour 2030 est de 80 %. Ce chiffre porte sur l'ensemble de la population ; la proportion est un peu plus élevée parmi les personnes en activité. Il n'empêche : près de trente ans après l'introduction du permis informatique, quatre Européens sur dix n'atteignent pas le niveau de base.

La situation restait gérable. De faibles compétences numériques coûtaient surtout du temps et, quand cela tournait mal, les erreurs étaient généralement visibles : un courriel envoyé au mauvais destinataire, une formule incorrecte. Ennuyeux et coûteux. Mais elles restaient reconnaissables. Et les concurrents n'étaient guère plus avancés. Tout le monde bricolait et le bricolage est devenu la norme.

Cette fois, la loi avait prévu une obligation

Pour l'IA, la leçon semblait retenue. Depuis le 2 février 2025, l'article 4 du règlement européen sur l'intelligence artificielle, l'AI Act, imposait précisément ce qui avait fait défaut autour de l'an 2000. Les fournisseurs et les déployeurs de systèmes d'IA devaient prendre des mesures pour garantir, dans toute la mesure du possible, un niveau suffisant de maîtrise de l'IA, ce qu'AIAdopt désigne comme la littératie en IA, au sein de leur personnel et chez toute personne travaillant avec ces systèmes pour leur compte. Ces mesures devaient tenir compte des connaissances et de l'expérience de la personne, ainsi que du contexte d'utilisation du système.

Ni recommandation, ni option facultative. Une obligation active, assortie d'un objectif : un niveau suffisant. Ne rien faire devenait dès lors difficile à justifier.

C'était exactement le bon mouvement. Non pas parce que la réglementation serait agréable, mais parce qu'elle tranchait le débat au sein des organisations. Si la loi demande que vous fassiez tout votre possible pour que vos collaborateurs sachent ce qu'ils font, il n'est plus nécessaire de débattre de la nécessité de les former.

Depuis le 27 juillet, la barre a été abaissée

Le 24 juillet 2026, le règlement (UE) 2026/1744, le Digital Omnibus, a été publié au Journal officiel. Trois jours plus tard, il est entré en vigueur, sans période transitoire pour ce volet.

L'article 4 est désormais rédigé autrement. Les termes « garantir », « dans toute la mesure du possible » et « niveau suffisant » ont disparu. Ce qui subsiste, c'est l'obligation de prendre des mesures qui soutiennent le développement de la littératie en IA. Et il est désormais précisé explicitement qu'aucun fournisseur ni déployeur n'est tenu de garantir qu'un collaborateur donné atteigne un niveau déterminé.

De la garantie au soutien. D'un niveau à atteindre à une démarche à accompagner.

La version la plus exigeante aura été en vigueur pendant près de dix-huit mois. Moins d'une semaine avant le début du contrôle national, la barre a été abaissée.

Notez bien ce qui ne s'est pas produit. L'obligation n'a pas disparu. Les organisations doivent toujours agir et ces mesures doivent être adaptées aux fonctions, aux systèmes utilisés et aux risques concernés. Une lettre d'information sans lien avec tout cela ne suffira pas.

Ce qui a disparu, en revanche, c'est la pression. Une norme qui dit « faites en sorte que vos collaborateurs en soient capables » impose une décision. Une norme qui dit « soutenez le développement » laisse beaucoup plus de place à une mise en œuvre minimale. Et l'expérience nous apprend vers quoi les organisations se tournent dès que cette place existe.

Il ne faut toutefois ni exagérer ni minimiser le risque de sanction. L'article 4 n'a jamais été assorti d'un plafond d'amende spécifique dans l'AI Act. Mais les autorités nationales peuvent bel et bien intervenir, et pour les systèmes à haut risque s'ajoute l'exigence que la surveillance humaine soit assurée par des personnes disposant des compétences et de l'autorité nécessaires. Cette obligation-là relève des dispositions relatives aux sanctions. Et si un collaborateur cause un dommage parce qu'il ignorait ce qu'il faisait, la question de savoir si l'employeur a respecté son devoir de diligence peut alors relever du droit national de la responsabilité.

La barre légale a donc été abaissée. Le risque s'est déplacé ; il n'a pas disparu.

Pourquoi la facture sera bien plus lourde cette fois

La maîtrise des logiciels permettait surtout d'effectuer plus rapidement le même travail. Qui savait manier un tableur produisait le même tableau en dix minutes au lieu de trente. Utile. Mais cela restait le même tableau.

La maîtrise de l'IA modifie aussi ce dont une personne est capable. Une personne qui ne maîtrise pas suffisamment le français écrit dispose en une minute d'une première version exploitable d'un devis en français. Une personne confrontée à quatre-vingts pages de procès-verbaux en obtient un résumé utilisable.

Ce n'est pas une supposition. Des chercheurs de Harvard, Wharton, MIT et Warwick ont mené avec le Boston Consulting Group une expérience préenregistrée auprès de 758 consultants. Pour les tâches auxquelles le modèle était adapté, les participants ayant accès à l'IA ont accompli 12,2 % de tâches en plus, ont travaillé 25,1 % plus vite et leur travail a obtenu des scores de qualité supérieurs d'environ 30 %.

Une seconde étude, publiée dans la Quarterly Journal of Economics, a suivi 5 172 agents d'un service client. Ils ont traité en moyenne 15 % de demandes en plus par heure. Mais la moyenne masque l'essentiel : les collaborateurs les moins expérimentés ont amélioré à la fois leur rapidité et leur qualité, tandis que les plus expérimentés n'ont enregistré qu'un faible gain de rapidité et ont vu leur qualité baisser légèrement.

Les gains les plus importants concernent donc les collègues qui ne se considèrent pas comme techniques. Ce sont précisément les collaborateurs les moins susceptibles de se lancer spontanément.

Mais ces résultats ont aussi leur revers. Cette même expérience comportait une mission volontairement conçue pour dépasser les capacités du modèle. Le groupe sans IA a abouti à la bonne conclusion dans 84,5 % des cas. Pour les groupes ayant accès à l'IA, ce chiffre tombait à environ 65 %. Ils étaient assistés et ont obtenu de moins bons résultats que ceux qui travaillaient sans IA.

Le plus dérangeant reste à venir. Des évaluateurs ont reçu les mêmes réponses sans savoir lesquelles étaient justes, avec pour consigne d'en juger la force de conviction et la qualité de l'argumentation. Les réponses produites par les groupes ayant accès à l'IA ont été jugées nettement plus convaincantes et mieux argumentées, y compris lorsque la conclusion était fausse.

Voilà la différence avec il y a trente ans. À l'époque, l'incompétence était lente. Aujourd'hui, elle est invisible.

Utiliser n'est pas évaluer

L'expérience comportait encore un troisième groupe. Celui-ci recevait, en plus de l'IA, des supports expliquant comment formuler efficacement des requêtes au modèle. Pour les tâches auxquelles le modèle était adapté, ces participants ont livré un travail de qualité significativement supérieure à celui du groupe qui ne disposait que de l'outil.

Mais pour la tâche située hors de portée du modèle, c'est précisément ce groupe qui a le moins bien réussi : 60 % de conclusions correctes, contre 70,6 % pour le groupe disposant uniquement de l'outil.

Cela semble contradictoire et ne l'est pas. Les supports portaient sur l'utilisation du modèle, pas sur l'évaluation du résultat. Qui apprend à mieux formuler ses questions obtient de meilleures réponses et accorde de ce fait davantage de confiance au système. C'est exactement cette confiance excessive qui se retourne contre l'utilisateur au moment où le modèle dépasse son domaine de compétence.

La leçon est là. Apprendre à utiliser sans apprendre à évaluer augmente le risque au lieu de le réduire. Une formation qui ne traite que des requêtes ne résout pas le problème. Ce dont les collaborateurs ont besoin, c'est de comprendre où un tel modèle est fiable, où il ne l'est pas, quelles informations peuvent lui être confiées en toute sécurité et à quel moment une réponse doit être vérifiée avant d'être utilisée, diffusée ou transmise à l'extérieur.

La décision revient à nouveau aux organisations

Vers 2000, il existait une norme, un examen et un certificat. Presque aucune organisation n'en a fait une politique. Non pas parce que c'était mauvais. Mais parce que personne ne l'imposait et que cela pouvait toujours attendre l'année suivante. Cette année suivante n'est jamais venue.

Pour l'IA, la modification nous a nettement ramenés dans cette direction. La loi ne prescrit plus quel niveau vos collaborateurs doivent atteindre. Il appartient désormais à chaque organisation de décider des mesures à prendre. Et c'est précisément le type de décision qui, vers 2000, se retrouvait si souvent reporté.

Sauf que les conséquences sont cette fois plus lourdes. Dans votre organisation, on travaille déjà avec l'IA, souvent sans que rien n'ait été convenu. La question est de savoir si ces personnes disposent d'assez de connaissances de base pour le faire de manière responsable. Savoir où un modèle est fiable, quelles informations peuvent lui être confiées et quand une réponse doit être contrôlée. Depuis le 27 juillet, ce niveau n'est plus une exigence légale. La responsabilité, elle, reste pleinement au sein de votre organisation.

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Questions fréquentes

Qu'est-ce qui a changé le 27 juillet 2026 concernant l'obligation de littératie en IA ?

Le règlement (UE) 2026/1744 a modifié l'article 4 de l'AI Act. Là où les fournisseurs et les déployeurs de systèmes d'IA devaient auparavant prendre des mesures pour garantir, dans toute la mesure du possible, un niveau suffisant de maîtrise de l'IA, ils doivent désormais prendre des mesures qui en soutiennent le développement. Un niveau suffisant n'est plus la référence légale et aucun niveau déterminé ne doit être garanti pour un collaborateur en particulier. L'obligation elle-même subsiste.

Dois-je encore former mes collaborateurs ?

Oui. L'obligation de prendre des mesures subsiste et ces mesures doivent être adaptées aux fonctions, aux systèmes et aux risques présents dans votre organisation. Simplement, la loi ne prescrit plus de niveau à atteindre. Plus important encore : la raison de former n'a jamais été la loi. Les recherches montrent qu'un usage de l'IA par des collaborateurs non préparés peut dégrader la qualité du travail sans que personne ne s'en aperçoive.

Que peut apporter une formation à l'IA à mes collaborateurs ?

Dans une expérience préenregistrée menée auprès de 758 consultants, les participants ayant accès à l'IA ont accompli 12,2 % de tâches en plus et travaillé 25,1 % plus vite, pour un travail ayant obtenu des scores de qualité supérieurs d'environ 30 %. Ce gain concernait les tâches auxquelles le modèle était adapté. Les participants qui recevaient en plus des supports d'accompagnement ont livré un travail de qualité significativement supérieure à ceux qui ne disposaient que de l'outil.

Pour quels collaborateurs une formation à l'IA rapporte-t-elle le plus ?

Aux collaborateurs moins expérimentés et à ceux qui obtiennent initialement les résultats les plus faibles. Dans une étude portant sur 5 172 agents d'un service client, ceux-ci ont amélioré à la fois leur rapidité et leur qualité, tandis que leurs collègues les plus expérimentés n'ont enregistré qu'un faible gain de rapidité et ont vu leur qualité baisser légèrement. Ce sont aussi, généralement, les collaborateurs les moins susceptibles de commencer à utiliser l'IA de leur propre initiative.

Une formation aux requêtes suffit-elle ?

Non. Le groupe qui recevait des supports sur la manière de formuler efficacement ses requêtes a mieux réussi là où le modèle était adapté, et le moins bien de tous pour la tâche située hors de sa portée : 60 % de conclusions correctes, contre 70,6 % pour le groupe disposant uniquement de l'outil. Mieux savoir utiliser l'outil peut renforcer la confiance accordée à ses réponses, et cette confiance devient risquée précisément là où le modèle est en défaut.

Sources

Rob Ummels, AIAdopt. Adoption de l'IA, littératie en IA et accompagnement pratique pour les organisations qui veulent déployer l'IA de manière réfléchie.

Rédigé par Rob Ummels en collaboration avec Claude (Anthropic). Responsabilité éditoriale : AIAdopt.