Nous disposons aujourd’hui de modèles d’IA surdimensionnés pour des besoins individuels souvent modestes. Avant d’empiler les plans de formation, il devient nécessaire de clarifier les situations où l’IA apporte une véritable valeur… et celles où nos pratiques actuelles suffisent encore largement.
On met aujourd’hui entre les mains de chacun des modèles d’IA d’une puissance inédite.
Dans beaucoup de cas, ils servent à reformuler un mail, résumer un document, produire une première version de support.
On entend souvent que ces outils sont sous-utilisés parce que les personnes ne sont pas assez formées.
Le réflexe consiste alors à annoncer de nouveaux plans de formation à l’IA, à grande échelle.
Cette explication est confortable.
Elle laisse entendre que le problème serait principalement pédagogique : transférer des compétences, diffuser des bonnes pratiques, améliorer la façon de “parler” à l’IA.
Pourtant, dès qu’on regarde les situations de travail, les besoins concrets restent parfois assez simples, localisés, déjà couverts par des outils ou des routines maîtrisées.
L’IA grand public arrive sous la forme d’un service personnel, un chatbot individuel.
En arrière-plan, les mêmes modèles sont pensés pour des process, des organisations, des systèmes d’information entiers.
Nous avons donc, d’un côté, des modèles dimensionnés pour transformer des structures complètes,
et de l’autre, des usages individuels ponctuels, qui n’exploitent qu’une fraction de cette capacité.
Le bon usage de l’IA ne se joue pas dans l’art du prompt – d’autant que la plupart des outils savent déjà reformuler une demande maladroite – mais dans la qualification précise d’un besoin, au sein d’un système de travail préparé pour l’accueillir.
Au passage, chaque requête mobilise des infrastructures matérielles, de l’énergie, des ressources qui ne sont jamais totalement “gratuites”, même lorsqu’elles semblent anodines.
Pour les responsables formation et les équipes L&D, cela change la focale :
avant de planifier des parcours “IA pour tous”, il devient utile d’identifier quelques situations de travail où l’IA apporte clairement un gain, et d’en laisser d’autres en l’état lorsque les pratiques existantes fonctionnent déjà bien.
Former, oui.
Mais dans un cadre où les besoins sont clarifiés, les usages discutés, et les gains envisagés autrement qu’en simple augmentation du volume de contenus produits.
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