16/09/2025
L'été tire à sa fin. Les feuilles tournent lentement. Vous savez ce que cela signifie : c'est la saison de la "rentrée" ! Et quel meilleur moment que maintenant pour examiner comment l'apprentissage et la connaissance évoluent grâce à l'IA ?
Sur le lieu de travail, les entreprises s'efforcent depuis des années de combler les lacunes en matière de compétences et de connaissances. Les secteurs en évolution rapide comme la banque, l'assurance, la fabrication et le commerce de détail ont été parmi les plus durement touchés. Nous avons constaté des pénuries chroniques dans des domaines clés tels que l'informatique, la cybersécurité, la conformité, l'expertise des sinistres, l'ingénierie et l'analyse des données.
Il n'est donc pas étonnant que les DSI des banques, des assureurs, des fabricants et des détaillants investissent des budgets dans des initiatives d'IA pour combler le fossé. Mais l'IA peut-elle répondre aux attentes à court terme ? Et que doivent faire les entreprises pour que leurs investissements dans l'IA soient rentables à l'avenir ?
Dans ce premier volet de notre série sur les 5 vérités réelles sur l'IA au travailnous examinons en profondeur et de manière réaliste la manière dont l'IA peut réellement multiplier les compétences sur le lieu de travail.
Le déficit de talents est là pour durer
Les pénuries de compétences ralentissent la croissance dans les secteurs de la banque, de l'assurance, de l'industrie manufacturière et du commerce de détail - des secteurs dynamiques qui dépendent d'une main-d'œuvre adaptable et bien formée.
Le déficit de talents ne semble pas près de se résorber. Selon le rapport 2025 AI Hype Cycle de Gartner, d'ici 2030, la moitié des entreprises seront confrontées à des pénuries irréversibles dans au moins deux fonctions critiques en raison de l'érosion des compétences liée à la GenAI et de la non-compétitivité des salaires. Les DSI des quatre secteurs d'activité affirment déjà que les pénuries de talents en matière d'informatique et de données constituent un obstacle majeur à la réalisation des attentes de l'entreprise.
Même dans des domaines comme la GenAI et l'IA agentique, où les budgets augmentent régulièrement, les dirigeants ont du mal à combler le fossé. Les DSI du secteur de l'assurance affirment que la pénurie de compétences est l'un des principaux obstacles à l'extension des projets d'IA, tandis que les DSI du secteur de la vente au détail affirment que l'activation de la première ligne est ralentie par le manque de personnel capable d'interpréter ou de faire confiance aux résultats de l'IA, ce qui explique pourquoi la nécessité de multiplier les compétences sur le lieu de travail est plus importante que jamais.
Les organisations se trouvent de plus en plus souvent dans une position délicate : d'une part, elles souhaitent adopter rapidement l'IA pour multiplier les compétences critiques au sein de leur personnel. D'autre part, la pénurie de compétences rend l'adoption de l'IA moins efficace. Voyons comment les dirigeants de chaque secteur peuvent briser ce cercle vicieux et mettre l'IA à profit.
Banque : Renforcer la conformité et la gestion des risques
Face à la pénurie continue de compétences, 92 % des banques investissent désormais dans des technologies telles que l'IA générative et les agents d'IA pour renforcer la conformité et la gestion des risques, selon l'enquête 2025 de Gartner auprès des DSI du secteur de la finance. Jusqu'à présent, seul un tiers des DSI affirment que leurs initiatives sont à la hauteur des attentes de leur PDG.
Cela soulève la question suivante : qu'est-ce que ces DSI réussissent à faire que tous les autres ne réussissent pas à faire ? Tout d'abord, ils se concentrent sur l'aspect humain de l'adoption de l'IA.
Les initiatives d'IA les plus efficaces dans le secteur bancaire ne visent pas à remplacer les humains ou à dévaloriser leur travail. Au contraire, elles positionnent la prise de décision humaine comme l'étalon-or. 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 valeur réelle est obtenue lorsque l'IA détecte et fait remonter les cas qui méritent l'attention, et que le personnel formé prend la décision finale.
Assurance : Aller au-delà de l'automatisation
La moitié des assureurs ont déjà déployé des outils d'IA ou de GenAI, et près de 90 % d'entre eux prévoient d'augmenter encore leurs budgets en 2025, de 38 % en moyenne, selon l'enquête 2025 de Gartner auprès des DSI du secteur de l'assurance. Par exemple, Aviva a déployé plus de 80 modèles d'IA, réduisant de 23 jours en moyenne le temps d'évaluation de la responsabilité civile pour les cas complexes, tout en améliorant la précision du routage de 30 %. En conséquence, l'entreprise a constaté une réduction de 65 % des plaintes des clients.
L'automatisation accélère clairement les processus clés, mais dans un secteur où la confiance est essentielle, travailler plus vite ne signifie pas toujours travailler mieux. Alors que les cas d'utilisation de l'IA deviennent plus matures, les DSI avant-gardistes se concentrent sur les inconvénients potentiels tels que les biais, le potentiel manque de précision et la faible capacité d'explication.
Pour atténuer les risques, les assureurs doivent mettre en place des contrôles de partialité, établir des règles claires pour savoir quand les humains interviennent et tenir des registres appropriés afin que les régulateurs et les clients puissent voir exactement comment chaque décision est prise. L'amélioration des compétences en matière d'IA devrait également être une priorité : pour obtenir ses résultats impressionnants avec l'IA, Aviva a investi dans plus de 40 000 heures de formation de ses employés.
Manufacturing : Introduire une efficacité surhumaine
Les fabricants sont confrontés à des pénuries chroniques en matière d'ingénierie et d'autres rôles clés. Il n'est donc pas surprenant que 83 % des DSI de l'industrie manufacturière investissent dans l'IA, selon Gartner, dans des domaines tels que l'optimisation du cycle des produits, l'automatisation des rapports de conformité et le contrôle de la qualité.
La maintenance prédictive est devenue un cas d'utilisation incontournable, de grands fabricants comme Agilent faisant état d'une réduction des temps d'arrêt pouvant aller jusqu'à 51 %. L'IA détecte des schémas que les gens ne verraient pas, signalant les défauts avant qu'ils ne provoquent des pannes. Pour les directeurs d'usine, cela signifie moins d'arrêts imprévus, ce qui libère les équipes pour qu'elles se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée au lieu de procéder à des dépannages constants.
Bien que l'efficacité surhumaine semble être un grand pas en avant, les fabricants savent qu'il ne faut pas trop se fier à un seul outil. Certains craignent qu'une dépendance excessive à l'égard de l'IA n'érode l'expertise de base au fil du temps. Pour s'assurer d'avoir toujours un plan de secours en place, ils investissent dans la multiplication des compétences sur le lieu de travail pour s'assurer qu'ils continuent d'acquérir une expérience pratique, même s'ils augmentent leurs investissements dans la maintenance assistée par l'IA.
Commerce de détail : Construire une main-d'œuvre entièrement compatible avec l'IA
Le commerce de détail est l'un des secteurs les plus axés sur les données et a été le premier à utiliser l'IA dans de nombreux cas, qu'il s'agisse de la tarification dynamique, des prévisions de la chaîne d'approvisionnement, de la personnalisation du commerce électronique ou de l'analyse du marché. Amazon considère l'IA comme si cruciale qu'elle a lancé un projet mondial visant à former 2 millions de personnes aux compétences critiques et à l'épreuve du temps en matière d'IA.
Au sein de l'entreprise, Amazon Web Services (AWS) adopte une approche simple du perfectionnement de l'IA :
- La GenAI profite à tous
- L'ingénierie de prompts est une compétence indispensable
- Utiliser les médias sociaux comme plateforme d'éducation
- Pas de nouveaux outils sans nouvelle formation
Bien que ces règles semblent assez simples, il est surprenant de constater que peu d'entreprises les appliquent correctement. Gartner rapporte que 69 % des DSI pensent que les employés utilisent des outils d'IA non autorisés au travail - un signe clair que les politiques et les cadres officiels en matière d'IA font défaut. Les organisations du commerce de détail et autres peuvent toutes s'inspirer de l'approche inclusive d'AWS, axée sur les employés, en matière d'adoption de l'IA et de gestion du changement.
Affronter la vérité
La plupart des entreprises essaient encore de comprendre comment créer de la valeur avec l'IA. Celles qui ont déjà réussi comprennent que l'IA consiste à amplifier les personnes, afin de multiplier les compétences sur le lieu de travail. Cela signifie qu'il faut intégrer l'IA dans les workflows déjà utilisés par les employés et, ce qui est tout aussi important, fournir une formation ciblée et une gestion du changement pour créer les conditions culturelles nécessaires au développement de l'IA.
Foire aux questions (FAQ)
Cela signifie qu'il faut utiliser les outils et les systèmes d'intelligence artificielle non pas pour remplacer les compétences humaines, mais pour améliorer, accélérer et augmenter ce que les employés peuvent fournir, qu'il s'agisse de l'apprentissage de nouvelles compétences, de l'amélioration de la prise de décision ou de l'automatisation des tâches répétitives, afin que les personnes puissent se concentrer sur un travail à plus forte valeur ajoutée.
De nombreux secteurs, la banque, l'assurance, le manufacturing, le commerce de détail, sont confrontés à des pénuries chroniques dans des fonctions critiques telles que l'informatique, la cybersécurité, l'analyse de données et plus encore. L'IA contribue à combler le fossé en permettant une meilleure efficacité, en accélérant les processus et en permettant au personnel d'apprendre ou d'appliquer des compétences de manière inédite.
Les risques incluent une dépendance excessive à l'égard de l'automatisation, une prise de décision sans supervision humaine suffisante, des problèmes de partialité et d'exactitude, et une perte d'expertise de base si les employés ne sont pas engagés ou formés correctement. La garantie d'une gouvernance claire, d'un jugement humain, d'une transparence et d'une formation continue permet d'atténuer ces risques.
