L’acculturation à l’IA consiste à rendre vos équipes capables d’utiliser l’IA générative dans leur travail réel, pas seulement d’en comprendre les principes. Et sur ce point, notre constat est le même d’un secteur à l’autre, que nous accompagnions des entreprises du bâtiment, de la propreté, de l’industrie ou de l’assurance : une formation, seule, ne suffit pas.
Ce qui fait la différence, c’est la formation par l’action, un accompagnement qui continue entre les sessions et des champions qui portent des cas d’usage propres à leur métier. Voici comment nous nous y prenons, et ce que nous voyons fonctionner sur le terrain.
Acculturation IA : de quoi parle-t-on ?
Une formation transmet un savoir : ce qu’est un modèle de langage, comment écrire un prompt, quels outils existent. L’acculturation va plus loin. Elle vise un changement de pratiques : que chacun sache dans quels moments de sa journée l’IA lui fait gagner du temps, et qu’il l’utilise vraiment.
La nuance compte, parce que ce sont les collaborateurs qui connaissent leur travail réel, bien mieux que les fiches de poste. Nous l’expliquions dans un article précédent : l’IA générative est moins un outil qu’un système à intégrer.
Pourquoi une formation à l’IA ne suffit pas
Le scénario est connu. Une journée de formation, des exemples génériques, des participants enthousiastes. Puis chacun retrouve son bureau, ses urgences, ses documents… et rien ne change vraiment.
Deux raisons à cela. Les exemples vus en formation ne ressemblent pas au quotidien des participants, donc ils ne savent pas par où commencer. Et les questions arrivent plus tard, au moment où l’on essaie pour de vrai : un prompt qui ne donne rien, un document trop long, un résultat dont on ne sait pas s’il est fiable. Si personne n’est là pour y répondre, l’usage s’arrête.
Notre démarche d’acculturation IA en quatre temps
1. Partir des enjeux et poser un cadre
Avant de former qui que ce soit, nous clarifions avec la direction ce que l’IA doit apporter, et les risques à maîtriser : données sensibles, sécurité, image de marque. C’est ce qui permet ensuite d’expérimenter sans crainte. Nous avons par exemple cadré et déployé l’IA générative dans un groupe d’hôtellerie et de restauration haut de gamme, avec une gouvernance claire dès le départ.
2. Former par l’action, sur ses propres documents
Chez Suricats, une formation n’est jamais « sur étagère ». Elle est toujours centrée sur la pratique : les participants travaillent sur leurs propres documents ou leurs propres données, qu’ils apportent avec eux et que nous avons préparés en amont. On n’apprend pas à rédiger un devis avec un exemple fictif, mais avec les devis de l’entreprise.
3. Accompagner entre les sessions
Entre deux sessions, nous proposons du coaching en visio. Les participants avancent sur leurs cas, se posent leurs propres questions, et nous les dépannons : formulation des prompts, construction de scripts, création de compétences pour leurs assistants, voire développement de petites applications. Quand on les revoit quelques semaines plus tard, ils ont déjà avancé, et la session suivante part de là.
4. Faire émerger des champions
Nous aimons former des référents, que nous appelons des champions. Leur rôle : incuber des cas d’usage métier, liés au secteur ou à une fonction de l’entreprise, puis les diffuser autour d’eux. Ce sont eux qui font vivre l’IA une fois l’accompagnement terminé.
Deux familles de cas d’usage à ne pas confondre
Dans nos programmes, nous séparons généralement deux types d’usages.
- La productivité individuelle : synthétiser, rédiger, préparer, faire un compte rendu. Ces usages sont très utiles aux managers, qui y gagnent un temps précieux et peuvent montrer l’exemple.
- Les cas d’usage métier : ceux qui touchent au cœur de l’activité d’un secteur ou d’une fonction. Ce sont eux que portent les champions, et eux qui créent le plus de valeur à terme.
Les deux sont utiles. Mais un programme qui s’arrête à la productivité individuelle passe à côté de l’essentiel.
Ce qui marche sur le terrain : des exemples par secteur
Bâtiment et propreté : le commerce et les devis
Dans le bâtiment comme dans la propreté, les cas qui prennent le mieux tournent autour du commerce, à commencer par la création de devis. Le bâtiment a aussi ses usages très spécifiques : à partir de photos prises sur chantier, générer des plans en situation.
Retail : la donnée et les catalogues produits
Dans d’autres métiers, l’accent porte sur la manipulation et l’enrichissement de la donnée. C’est le cas dans le retail, avec la gestion des catalogues produits : nous avons par exemple accompagné la transformation d’un processus de catalogue produit par l’IA.
Qualité : inspections, audits et plans d’action
Certaines fonctions se ressemblent d’un secteur à l’autre. En qualité, on retrouve souvent l’automatisation des tournées d’inspection, des rapports d’audit, et le croisement de données qui permet de bâtir des plans d’action.
Des usages transverses qui se diffusent vite
- L’onboarding des nouveaux salariés, que l’on retrouve dans presque toutes les organisations.
- La dictée vocale, pour les équipes qualité comme pour les commerciaux qui dictent dans leur téléphone et obtiennent directement un compte rendu. Ces comptes rendus peuvent ensuite être exploités par l’IA pour construire des plans d’action.
- Le vibe coding : sur des processus qui ne sont pas cœur de métier, certaines directions se mettent à développer elles-mêmes de petites applications qui leur font gagner beaucoup de temps. Un mouvement qui pose de vraies questions à la DSI, que nous abordions dans « Quand les métiers se mettent à coder ».
Quel format pour un atelier d’acculturation à l’IA ?
Tout dépend de votre point de départ. Pour éveiller la curiosité, un atelier immersif fonctionne très bien : lors de nos 10 ans, « L’IAventure » a permis à nos invités de tester trois IA sur des cas concrets. Pour faire émerger des usages, des ateliers d’idéation par métier. Pour ancrer les pratiques, des formations-actions complétées par du coaching, comme nos formations Initiation à l’IA générative et Appropriation de l’IA générative.
Les erreurs à éviter
- Former sur des exemples génériques. Si les participants ne reconnaissent pas leur quotidien, ils ne passeront pas à l’action.
- S’arrêter à la dernière session. Les vraies questions arrivent après, au moment d’essayer.
- Tout miser sur la productivité individuelle. Utile, mais insuffisant pour transformer un métier.
- Laisser les usages se diffuser sans cadre. Sans règles claires sur les données et les outils, les risques arrivent vite.
- Vouloir aller plus vite que les équipes. Les façons de travailler changent moins vite que la technologie : il faut leur laisser le temps.
Par où commencer ?
Commencez petit : une fonction, quelques champions, des cas d’usage tirés de leur quotidien. Nous vous accompagnons dans cette démarche avec nos formations et ateliers d’acculturation à l’IA, toujours construits à partir de votre réalité. Et si vous voulez savoir comment nous utilisons l’IA nous-mêmes, notre manifeste est un bon point de départ.
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