Formation et accompagnement IA

McKinsey rapportait en mars 2025 que plus de 80 % des organisations utilisant l'IA générative ne constatent aucun impact tangible sur l'EBIT au niveau du groupe. Les outils, dans ces entreprises, fonctionnent très bien. Ce qui manque, c'est l'habitude.

Nous avons vu la même chose sur le terrain. Dans une entreprise de 133 personnes, Kreante a mené une évaluation de maturité auprès de cinq dirigeants avant de toucher à quoi que ce soit. Le point de départ mesuré par Kreante ressortait à 2,23 sur 5 en moyenne. Mais le chiffre utile n'était pas la moyenne, c'était l'écart : les opérationnels notaient leur propre maturité autour de 1,4 quand les managers la notaient au-dessus de 3. Les gens qui font le travail et les gens qui décident du travail avaient deux images totalement différentes de la même entreprise.

Et une question a reçu la même réponse des cinq : personne ne savait quels outils d'IA l'entreprise utilisait ni payait. On ne peut pas former une équipe sur une stack que personne ne sait lister.

C'est pour cela que chaque mission commence par l'évaluation et non par le programme de formation.

Travailler avec l'IA comme avec un collègue plutôt que comme avec un moteur de recherche. Où garder un humain dans la boucle et où s'en passer. Comment distinguer une tâche à automatiser d'une tâche à repenser. Comment écrire ce que l'on sait pour qu'un agent puisse s'en servir. Quelles décisions ne doivent jamais quitter une personne. Et ce à quoi vos données peuvent, ou ne peuvent pas, être envoyées.

Le dosage change selon le rôle, et c'est tout l'intérêt. La finance doit savoir ce qui ne peut pas être collé dans un modèle public. Les opérations doivent savoir quel jugement récurrent est assez stable pour être délégué et lequel ne l'est pas. La direction doit savoir lire un résultat que personne dans la pièce n'a produit à la main, et décider s'il faut lui faire confiance.

Nous le faisons en anglais, en espagnol et en français, ce qui compte si votre équipe est distribuée.

Aux entreprises où la technologie n'est pas le blocage. Vous avez des outils, vous avez peut-être même un pilote qui a fonctionné, et l'adoption a stagné quand même. En général 50 à 500 salariés, multi-sites ou distribués, où le siège et le terrain se sont éloignés.

L'acheteur est en général le dirigeant, le directeur des opérations, ou celui à qui on vient de confier la transformation comme intitulé de poste. Leur point commun : ils ont déjà dépensé de l'argent en IA et ne savent pas montrer ce qui a changé grâce à cela.