En 2026, 82 % des dirigeants d’entreprises déclarent que leur organisation propose une forme de formation à l’IA. Pourtant, 59 % constatent un déficit de compétences en IA. Si la formation est largement disponible, pourquoi ne se traduit-elle pas par des capacités effectives au sein des équipes ?
Le problème n’est pas l’intérêt. C’est la conception des parcours de formation.
Dans notre enquête 2026 menée avec YouGov auprès de plus de 500 dirigeants aux États-Unis et au Royaume-Uni, les répondants pointent des failles structurelles dans les programmes de formation à l’IA en entreprise, notamment en matière de pertinence, d’application et de mesure.
Le problème, c’est l’efficacité, pas l’accès
Parmi les dirigeants interrogés :
- 82 % proposent une forme de formation à l’IA
- 68 % indiquent que les collaborateurs ont accès à des ressources d’apprentissage en IA
- 46 % dispensent une formation de base à la culture de l’IA
Mais seulement 35 % affirment disposer d’un programme de montée en compétences en IA mature et déployé à l’échelle de l’organisation.
La formation existe ; la capacité à grande échelle, non. Où est-ce que ça coince ?
1. L’apprentissage passif domine la formation à l’IA en entreprise
Le format le plus courant combine apprentissage en ligne et sessions ponctuelles animées par un formateur (40 %). Les dirigeants estiment que ces formats peinent à développer des compétences appliquées :
- 23 % jugent que les cours vidéo rendent difficile l’application des compétences apprises sur le terrain
- 24 % pointent l’absence de projets pratiques ou de labs
Regarder des explications sur l’IA n’est pas la même chose que l’utiliser efficacement. Sans entraînement structuré, les collaborateurs comprennent les concepts, mais peinent à les appliquer dans les flux de travail réels. Résultat : de la familiarité, sans la maîtrise.
2. La formation à l’IA n’est pas adaptée aux rôles
Autre critique récurrente : le manque de personnalisation par rôle. Interrogés sur les limites de l’apprentissage en ligne, près d’un quart (23 %) des dirigeants citent des parcours non adaptés aux fonctions. Et 21 % indiquent que les collaborateurs ne savent pas par où commencer.
Le vrai problème, c’est que les sessions génériques de culture de l’IA se connectent rarement aux responsabilités quotidiennes. Un·e DRH, un·e responsable financier·ère et un·e analyste marketing n’utilisent pas l’IA de la même façon, mais beaucoup de programmes les traitent comme s’ils avaient les mêmes besoins.
Quand l’apprentissage de l’IA n’est pas aligné sur des cas d’usage concrets, l’adoption devient éclatée et inégale.
3. Les organisations peinent à mesurer le ROI de la formation
La formation traditionnelle en IA manque aussi d’indicateurs de performance clairs. Les remarques fréquentes des dirigeants incluent :
- Difficulté à rendre compte du ROI des programmes de formation (26 %)
- Manque de certifications ou de preuves de compétences (15 %)
Si les organisations ne peuvent pas mesurer l’impact de la formation sur la performance, il devient difficile de justifier un investissement durable.
C’est d’autant plus problématique que :
- 35 % des dirigeants citent le manque de temps comme principal frein à l’amélioration des compétences en IA
- 31 % mentionnent l’insuffisance budgétaire
Sans ROI clair, la formation à l’IA entre en concurrence — et perd souvent — face aux priorités opérationnelles.
4. Les formations ponctuelles ne suivent pas le rythme de l’IA
Les outils d’IA évoluent à grande vitesse, mais beaucoup d’organisations s’appuient encore sur des ateliers uniques ou des initiatives court terme.
La culture de l’IA n’est pas une compétence figée. Elle exige :
- Un renforcement continu
- Une pratique contextualisée
- Des boucles de feedback
- Une adaptation continue
Les modèles de formation traditionnels ont été conçus pour des compétences qui évoluent lentement. Les capacités en IA exigent un autre système.
Conséquence : sensibilisation sans application
Quand la formation à l’IA est passive, générique et difficile à mesurer, le résultat est prévisible :
- Les collaborateurs expérimentent l’IA, mais manquent de confiance
- Les cas d’usage restent superficiels
- Le risque augmente en raison de la sur-confiance ou d’une mauvaise compréhension
- Le ROI des investissements en IA stagne
Les organisations dotées de programmes de montée en compétences matures et à l’échelle de la main-d’œuvre ont presque deux fois plus de chances de déclarer un ROI IA significativement positif. La corrélation complète entre maturité de la formation et ROI en IA est détaillée dans le rapport 2026 sur l’état de la culture des données et de l’IA.
À quoi ressemble une formation à l’IA vraiment efficace
Les dirigeants qui constatent des capacités plus solides au sein de leurs équipes dépassent le modèle traditionnel centré sur les cours. Les programmes efficaces de formation à l’IA sont :
- Pratiques, axés sur l’application, pas sur la consommation passive
- Adaptés aux rôles, alignés sur les workflows réels
- Structurés, avec des parcours de progression clairs
- Renforcés dans la durée, et non en sessions uniques
- Mesurables, reliés à des référentiels de compétences et à des résultats opérationnels
En d’autres termes, ils fonctionnent comme des systèmes de développement des capacités, pas comme de simples bibliothèques de contenus.
À titre d’exemple concret, Bayer a créé une Data Academy à plusieurs niveaux qui a renforcé la maîtrise du numérique et de l’IA à l’échelle du groupe, avec plus de 90 % des apprenants déclarant une meilleure innovation ou des améliorations de processus.
Lors de la sélection de ses partenaires d’apprentissage pour la Data Academy, DataCamp s’est distingué à la fois par l’étendue et la pertinence de son offre. Grâce à un vaste catalogue de cours couvrant l’analyse de données, les statistiques, l’apprentissage automatique, SQL et l’IA générative, plusieurs personas d’apprenants sont accompagnés via une solution unique.
Pour faire passer les apprenants de la théorie à la pratique, Bayer associe les parcours DataCamp à des projets de synthèse. Après les cours, les collaborateurs appliquent leurs acquis à de vrais cas d’usage chez Bayer, allant de la recherche en serre à la conception de réseaux de neurones, démontrant leur maîtrise et identifiant des leviers de création de valeur.
Ces résultats n’ont pas été obtenus grâce à davantage d’outils d’IA, mais grâce à une meilleure conception pédagogique.
Passer de la diffusion de contenu aux systèmes de capacités
L’avenir de la formation à l’IA ne tient pas à « plus de contenu », mais à une meilleure intégration entre l’apprentissage et le travail.
Les organisations qui traitent la culture de l’IA comme une infrastructure de base — intégrée aux workflows, renforcée dans le temps, et mesurée sur les résultats — ont bien plus de chances de combler l’écart de compétences et d’améliorer leur ROI.
DataCamp for Business est conçu selon ce modèle : il combine des parcours d’apprentissage par rôle, des exercices pratiques, des évaluations et du benchmarking des équipes pour développer des capacités appliquées en IA à grande échelle.
Si vous cherchez à dépasser la formation passive en IA, découvrez comment DataCamp for Business accompagne la montée en compétences en IA des entreprises.
