Et si « savoir utiliser l’IA » n’était pas une compétence technique, mais humaine ? Travailler avec l’IA demande avant tout de la curiosité, du sens critique et une conscience de ses biais. Une soft skill qui s’impose désormais dans tous les métiers et transforme en profondeur notre manière de collaborer avec l’intelligence artificielle. Comment faire pour travailler avec l’IA efficacement ? On vous explique.
Travailler avec l’IA : de la compétence technique à la compétence comportementale
Pourquoi « utiliser une IA » ne suffit pas ?
Pendant des années, les entreprises ont formé leurs collaborateurs aux outils numériques avec une approche simple : apprendre les fonctionnalités, mémoriser les procédures, répéter les manipulations. Cette logique fonctionnait parfaitement pour des systèmes déterministes comme Excel ou un CRM, qui produisent toujours le même résultat face à la même action.
Or, travailler avec l’IA bouleverse complètement cette approche. Contrairement à un logiciel classique, une intelligence artificielle ne se « maîtrise » pas au sens traditionnel. Deux personnes qui posent la même question à ChatGPT obtiendront des réponses différentes selon la manière dont elles formulent leur demande, le contexte qu’elles fournissent, les précisions qu’elles apportent.
Ainsi, la compétence ne réside plus dans la connaissance de boutons à cliquer. Elle réside dans la capacité à dialoguer avec la machine, à affiner ses demandes, à reformuler quand le résultat ne convient pas. Bref, à collaborer avec un système dont le comportement n’est jamais totalement prévisible.
Cette distinction est fondamentale pour les équipes RH et formation. Beaucoup d’entreprises ont lancé des sessions « Découverte de ChatGPT » ou « Initiation aux outils IA« . Ces formations IA ont leur utilité pour lever les appréhensions. Toutefois, elles restent insuffisantes si elles se limitent à montrer comment créer un compte ou générer un premier texte.
Car au-delà de la manipulation technique, c’est toute une posture professionnelle qu’il faut développer. Une posture faite d’expérimentation, d’ajustements successifs, de remise en question des premiers résultats. Exactement comme une soft skill classique : l’empathie ou la communication ne s’apprennent pas par un mode d’emploi, mais par la pratique et l’amélioration continue.
| Le saviez-vous ?91% des entreprises considèrent l’IA comme un sujet prioritaire (baromètre « IA en entreprise » Les Echos Études 2025) |
Ce que l’IA change dans la manière de raisonner et de décider
L’arrivée de l’IA dans les processus de travail modifie en profondeur la façon dont les collaborateurs raisonnent et prennent des décisions.
Premièrement, l’IA redistribue les rôles entre l’humain et la machine. Un commercial ne rédige plus intégralement ses propositions commerciales, un RH n’écrit plus ses offres d’emploi de A à Z. L’IA génère une première version en quelques secondes. Mais cette délégation apparente cache une responsabilité accrue : celle de savoir évaluer, corriger, personnaliser ce que la machine propose.
Concrètement, le collaborateur devient un pilote stratégique qui oriente l’IA, valide ou rejette ses propositions, ajuste les éléments générés. Ce changement de posture demande de nouvelles compétences comportementales : savoir donner des consignes précises, identifier rapidement ce qui ne convient pas, avoir l’œil critique pour repérer les incohérences.
Deuxièmement, travailler avec l’IA implique de développer une forme de métacognition, c’est-à-dire une conscience de sa propre façon de penser. Car pour bien collaborer avec une IA, il faut d’abord savoir ce que l’on cherche précisément, quel résultat on attend, quels critères permettront de juger la qualité de la réponse ?
Prenons l’exemple d’un manager qui demande à ChatGPT de l’aider à préparer un entretien délicat. S’il se contente de taper « Comment gérer un entretien difficile ? », il obtiendra une réponse générique. En revanche, s’il précise le contexte, il oriente l’IA vers des propositions pertinentes. Cette capacité à structurer sa pensée constitue une compétence comportementale à part entière.
Enfin, l’IA transforme le rapport au savoir et à l’expertise. La valeur de l’expert ne réside plus uniquement dans l’accumulation de connaissances, mais dans la capacité à questionner, à contextualiser, à croiser les informations.
Par conséquent, travailler avec l’IA demande de développer son esprit critique, sa capacité d’analyse et son jugement. Des compétences éminemment humaines qui font toute la différence entre une utilisation superficielle et une véritable collaboration productive.
Les 4 piliers de la collaboration homme-IA
Travailler avec l’IA efficacement ne s’improvise pas. Cette collaboration homme-machine repose sur quatre compétences comportementales fondamentales, que tout collaborateur peut développer progressivement.
Curiosité et expérimentation
La première qualité pour bien collaborer avec l’intelligence artificielle, c’est la curiosité. Non pas une curiosité superficielle, mais une véritable envie de tester, d’explorer, de comprendre comment la machine réagit à différentes sollicitations. Car contrairement aux logiciels traditionnels où tout est documenté dans un manuel, l’IA s’apprivoise par l’expérimentation.
Concrètement, cela signifie accepter de formuler une requête de plusieurs façons différentes pour observer les variations de réponse. Cela implique aussi d’oser demander à l’IA de reformuler, de préciser, de donner des exemples. Beaucoup de collaborateurs abandonnent après une première tentative décevante, là où les utilisateurs performants multiplient les approches jusqu’à obtenir un résultat satisfaisant. Cette capacité à travailler avec l’IA par itérations successives distingue clairement ceux qui en tirent pleinement parti.
Esprit critique et vérification
Si la curiosité est le moteur, l’esprit critique est le garde-fou indispensable. Car l’IA peut produire des contenus faux, biaisés ou inappropriés avec la même assurance que des contenus pertinents. Dès lors, travailler avec l’IA exige de développer un réflexe systématique de vérification.
Cette vigilance est essentielle pour travailler avec l’IA en toute sécurité. Elle s’applique à plusieurs niveaux. D’abord, la vérification factuelle : les chiffres sont-ils exacts ? Les dates cohérentes ? Ensuite, la cohérence contextuelle : la réponse correspond-elle réellement à votre secteur d’activité, à votre culture d’entreprise ? Enfin, la pertinence stratégique : le contenu généré sert-il vraiment vos objectifs ?
Communication claire : l’art du prompting
Le prompting, c’est-à-dire la capacité à formuler des instructions claires pour l’IA, constitue une compétence à part entière. Et contrairement aux idées reçues, ce n’est pas une compétence technique mais bien comportementale : elle mobilise des qualités de communication et de structuration de la pensée.
Un bon prompt ressemble à un brief efficace. Il contient le contexte, l’objectif, les contraintes et le résultat attendu. Or, beaucoup de collaborateurs formulent des demandes trop vagues. Résultat : l’IA produit un contenu générique. Par conséquent, apprendre à utiliser l’IA oblige paradoxalement à mieux structurer sa pensée.
Sens de la responsabilité et conscience des limites
Enfin, travailler avec l’IA demande un sens aigu de la responsabilité. Car si la machine génère le contenu, c’est bien l’humain qui en reste responsable. Cette responsabilité implique de connaître les limites de l’outil : l’IA ne comprend pas les enjeux humains complexes, elle ignore les spécificités de votre organisation. Dès lors, certaines décisions ne peuvent lui être déléguées, comme un feedback délicat à un collaborateur ou un arbitrage stratégique sensible.
Travailler avec l’IA selon les métiers : exemples concrets
La capacité à travailler avec l’IA ne s’exprime pas de la même manière selon les métiers. Chaque fonction mobilise cette soft skill différemment, en fonction de ses enjeux spécifiques et de ses contraintes opérationnelles.
Manager : travailler avec l’IA pour l’aide à la décision
Pour un manager, l’intelligence artificielle devient un partenaire de réflexion avant une prise de décision. Face à une situation managériale complexe, l’IA permet d’explorer plusieurs angles d’analyse, d’identifier des risques potentiels, de formuler différentes options stratégiques.
Concrètement, un manager confronté à un conflit d’équipe peut solliciter l’IA pour structurer son approche : « J’ai deux collaborateurs seniors en désaccord sur l’orientation d’un projet stratégique. L’un privilégie la rapidité, l’autre la qualité. Comment animer une médiation efficace ? » L’IA proposera alors plusieurs méthodes, que le manager évaluera en fonction de sa connaissance fine des personnalités et du contexte.
L’IA excelle également dans la reformulation. Un feedback jugé trop direct peut être adouci, un message confus clarifié, une présentation complexe simplifiée. Toutefois, le manager garde la main sur le ton final, l’adaptation au destinataire et la cohérence avec la culture d’équipe. Car l’IA pour les managers reste un outil d’aide, jamais un substitut au jugement managérial.
RH : travailler avec l’IA pour le recrutement et la communication
Dans la fonction RH, l’IA RH transforme particulièrement deux activités : le recrutement et la communication interne. Pour l’analyse de CV, l’IA permet de préqualifier rapidement des candidatures en identifiant les compétences clés, les parcours atypiques intéressants ou les signaux d’alerte. Néanmoins, le RH conserve la décision finale, car l’IA ne perçoit ni le potentiel humain ni l’adéquation culturelle avec l’entreprise.
Pour la rédaction, l’IA accélère considérablement la production de contenus : offres d’emploi, mails de refus personnalisés, communications internes sur les nouveaux dispositifs RH. L’avantage ? Gagner du temps sur la première version pour se concentrer sur la personnalisation et l’adaptation au ton de l’entreprise.
Formateur : adapter les contenus pédagogiques grâce à l’IA
Pour les formateurs, l’intelligence artificielle en entreprise ouvre de nouvelles possibilités d’individualisation. Un formateur peut demander à l’IA de décliner un même concept selon différents niveaux de complexité, de générer des exercices pratiques variés ou de créer des études de cas adaptées à des secteurs spécifiques.
Par exemple, un formateur en gestion de projet peut utiliser l’IA pour adapter son contenu selon les profils : version simplifiée pour des débutants, version approfondie avec des cas complexes pour des chefs de projet expérimentés. Cette capacité d’adaptation rapide permet de répondre plus finement aux besoins hétérogènes d’un groupe, sans multiplier le temps de préparation.
Toutefois, le formateur reste le garant de la qualité pédagogique. C’est lui qui valide la pertinence des exemples, qui ajuste la progression pédagogique, qui détecte ce qui fonctionnera ou non avec son public. L’IA propose, l’expertise pédagogique dispose.
Comment développer cette compétence IA en entreprise ?
Si travailler avec l’IA est une soft skill, elle se développe comme toute compétence comportementale : par la pratique, l’échange et la réflexion collective.
Exercices de prompting collectif
Organisez des ateliers courts (30 à 45 minutes) où les équipes travaillent ensemble sur des cas concrets. Par exemple, demandez à un groupe de formuler le meilleur prompt pour rédiger un compte-rendu de réunion efficace. Chacun propose sa version, teste et compare les résultats obtenus. Cette approche collaborative démystifie l’outil et accélère l’apprentissage par l’observation des pratiques des autres.
L’avantage de ces sessions ? Elles révèlent rapidement les bonnes pratiques : qui structure bien ses demandes, qui obtient des résultats pertinents, qui sait reformuler efficacement. Ces compétences deviennent alors transmissibles au reste de l’équipe.
Retours d’expérience et partage d’usages
Instaurez un rituel mensuel de partage d’usages IA. Chaque collaborateur présente un cas où l’IA l’a aidé concrètement : gain de temps, déblocage d’une situation, amélioration d’un livrable. Ces témoignages inspirent de nouveaux cas d’usage et créent une culture d’expérimentation positive.
Créez également une base de connaissances interne avec les meilleurs prompts par métier. Un commercial partage son prompt de préparation de rendez-vous, un RH son modèle d’analyse de candidatures. Cette mutualisation évite que chacun réinvente la roue.
Intégrer la réflexion éthique dans les formations IA
Toute formation IA entreprise doit inclure une dimension éthique : quelles données peut-on confier à l’IA ? Comment éviter les biais discriminatoires ? Quand l’intervention humaine reste-t-elle indispensable ?
Ces questions ne sont pas théoriques. Elles ont des implications concrètes sur la confidentialité, la qualité des décisions et la relation avec les clients ou collaborateurs. Former à l’éthique de l’IA, c’est garantir que cette technologie reste au service de l’humain et non l’inverse.
En conclusion, travailler avec l’IA constitue à présent une compétence professionnelle à part entière. Que vous soyez manager, RH ou formateur, apprendre à travailler avec l’IA vous permettra de gagner en efficacité tout en conservant votre valeur ajoutée humaine. Ni purement technique ni uniquement théorique, elle relève avant tout du comportemental : curiosité, esprit critique, communication claire et sens des responsabilités.
Les entreprises qui sauront développer cette soft skill chez leurs collaborateurs prendront une longueur d’avance, non pas en remplaçant l’humain par la machine, mais en renforçant les compétences IA qui font toute la différence : le jugement, l’analyse et la créativité.
Vous êtes décidé à former vos équipes à l’utilisation de l’IA ?
Découvrez nos formations IA en entreprise !
