IA en entreprise : former les équipes, prouver les résultats

La formation occupe une place clé dans cette réflexion. Savoir dialoguer avec une IA ne suffit pas. Il faut aussi vérifier ses réponses, reconnaître ses limites et comprendre quelles données peuvent lui être confiées. Pour une PME comme pour un grand groupe, l’enjeu consiste à développer des compétences adaptées aux métiers, sans confondre vitesse d’exécution et fiabilité du résultat.

Reste une difficulté : passer de la démonstration à la pratique. Qui choisit les outils ? Quels salariés former en premier ? Comment accompagner ceux qui craignent de perdre leur emploi ou leur savoir-faire ? Et comment s’assurer qu’une formation produit encore des effets après la dernière session ? Ces questions engagent autant le management que la technique. Elles imposent aussi de distinguer le temps économisé d’un véritable gain de performance.

Le cadre européen apporte une autre dimension à ce débat. L’article 4 du règlement sur l’intelligence artificielle prévoit des mesures pour développer les compétences en IA des personnes qui utilisent ces systèmes pour le compte des organisations concernées. La Commission européenne précise toutefois qu’il n’existe pas de formation unique imposée ni de certificat obligatoire au titre de cet article. L’approche doit tenir compte des usages, des connaissances et des risques.

C’est sur ce terrain que s’est positionné Mister IA, cofondé en 2023 par Martin et Vincent Pavanello. Le cabinet associe formation à l’IA générative, conseil et accompagnement de projets en entreprise. Son activité permet d’interroger les attentes des dirigeants, mais aussi les promesses d’un marché où il reste essentiel de demander des preuves, de comparer les méthodes et d’évaluer les résultats.

Pour Business Times, Martin Pavanello livre son analyse de cette transformation. Quelles compétences deviennent indispensables ? Comment choisir une formation utile et en mesurer les effets ? Où faut-il conserver un contrôle humain, voire renoncer à automatiser ? Un entretien pour éclairer les décisions des dirigeants et comprendre ce que l’IA exige des entreprises et de leurs équipes.

Depuis 2023, qu’est-ce qui a changé dans les demandes des entreprises ?

Martin Pavanello :  “Depuis 2023, la demande a changé de nature. Au début, les entreprises voulaient surtout acculturer leurs équipes. Puis elles ont testé quelques outils et usages gratuits. Depuis six mois, elles nous demandent surtout : « Comment déployer vraiment et accélérer ? » Les PME vont souvent plus vite que les grands groupes : elles peuvent décider rapidement d’équiper 50 ou 100 personnes, former tout le monde et piloter l’adoption. Les grands groupes ont davantage été ralentis par des projets internes lourds ou des outils finalement peu adoptés. L’adoption est donc durable, mais beaucoup plus pragmatique.”

Que doit savoir faire un salarié après une formation à l’IA ?

M.P. : “Savoir écrire un prompt n’est que le point de départ. À la fin d’une bonne formation, un salarié doit connaître les 10 à 15 cas d’usage qui comptent vraiment pour son métier, maîtriser les principales fonctionnalités de son outil et savoir quand utiliser un projet, un skill ou un agent. Il doit aussi savoir contrôler une réponse et respecter les règles de confidentialité. Ensuite, il faut piloter : sondages, entretiens et données d’usage permettent de voir qui utilise réellement l’outil et comment.”

Pour une PME de 50 salariés qui débute, quel parcours conseillez-vous ?

M.P. : “Nous conseillons d’abord un audit : cartographier les cas d’usage, les prioriser, choisir les bons outils et préparer les premiers skills. Ensuite viennent les licences, la formation et le pilotage. L’ordre de grandeur est souvent de 5 à 15 k€ pour l’audit et la feuille de route, autour de 10 k€ par an pour équiper 50 personnes en licences, puis environ 10 k€ pour former les équipes. Avec 25 à 35 k€, une PME peut déjà mener une transformation IA très sérieuse.”

Comment juger la qualité d’une formation ou d’un formateur ?

M.P. : “Une bonne formation IA ne doit plus être pensée comme une simple journée de formation. Le prestataire doit pouvoir conseiller sur les outils, construire une feuille de route, créer des skills ou des connexions métier et suivre l’adoption. Le principal signal d’alerte est la promesse trop simple : « En une journée, tout le monde sera autonome. » Les outils évoluent trop vite pour cela. Il faut surtout apprendre des méthodes durables et organiser une mise à jour régulière.”

Comment mesurer les effets réels d’une formation ?

M.P. : “Nous mesurons d’abord l’usage réel : nombre de messages, profondeur des conversations, projets ou skills créés, évolution dans le temps. Mais il faut ensuite relier ces données à la performance métier.

Un exemple : une entreprise d’environ 200 collaborateurs a profondément transformé le travail de son équipe commerciale, composée d’une vingtaine de personnes. En un an et demi, son chiffre d’affaires a quasiment doublé sans augmenter le nombre de commerciaux. L’IA a progressivement pris en charge une grande partie des tâches de prospection, préparation, relance et production de propositions commerciales. Selon les équipes, les commerciaux consacrent désormais environ 95 % de leur temps à des interactions directement liées aux clients et prospects. La mesure repose sur l’évolution du chiffre d’affaires, la stabilité de l’effectif commercial et l’analyse des tâches automatisées sur la période.”

Pourquoi certains projets échouent-ils ?

M.P. : “Les échecs les plus fréquents viennent de projets trop ambitieux trop tôt. Une PME peut vouloir automatiser entièrement un processus avec des agents alors que ses données, ses outils et ses équipes ne sont pas prêts : le projet coûte cher et reste peu utilisé. Autre cas fréquent : former tout le monde sur un outil mal adapté, puis constater que personne ne s’en sert. Enfin, même avec de bons outils et de bonnes formations, l’absence de pilotage peut tuer l’adoption. La leçon : commencer par les usages, puis les outils, puis mesurer.”

Comment embarquer les salariés ?

M.P. : “Il faut montrer du concret. Les projets abstraits ou très techniques nourrissent l’inquiétude. À l’inverse, montrer comment l’IA peut préparer un compte rendu, analyser un document ou faire gagner une heure sur une tâche récurrente change immédiatement la perception. Le rôle du manager est essentiel : expliquer que l’IA doit devenir un assistant du quotidien, pas seulement un outil de réduction de coûts. Le temps gagné doit être réinvesti dans des tâches à plus forte valeur.”

Quelles règles concernant les données et le contrôle humain ?

M.P. : “Sur les données, il faut enseigner des règles simples : utiliser des offres professionnelles avec des garanties contractuelles adaptées, respecter le RGPD, éviter de copier des données sensibles dans des outils personnels non validés et connaître la politique interne. Le contrôle humain reste indispensable dès qu’une réponse engage juridiquement, financièrement ou humainement l’entreprise. Sur des tâches répétitives et bien maîtrisées, le niveau de vérification peut ensuite être adapté.”

Où en sont réellement les agents IA ?

M.P. : “Depuis deux ans, on annonce des agents autonomes partout, mais la réalité a été plus lente. Ce qui fonctionne aujourd’hui, ce sont surtout des agents intégrés à des environnements déjà utilisés, comme ChatGPT ou Claude, capables d’enchaîner plusieurs étapes dans un cadre clair. Les agents très autonomes développés sur mesure échouent encore souvent lorsqu’on leur demande trop de liberté. La bonne question n’est donc pas « Où mettre un agent ? », mais « Quel cas d’usage nécessite réellement de l’agentique, avec quelles données, quels contrôles et quel niveau d’autonomie ?”

Votre croissance correspond-elle à un besoin durable ?

M.P. : “Notre croissance correspond à un besoin durable, mais sa nature change. La première vague était l’acculturation. La deuxième a donné l’impression qu’il suffisait d’apprendre à parler à un chatbot. Nous entrons dans une troisième phase : les outils deviennent beaucoup plus riches, avec des projets, skills, agents, connecteurs et interfaces spécifiques. Les entreprises auront donc moins besoin de formations génériques, mais davantage d’accompagnement, d’intégration et de pilotage.” 

MISTRAL IA en chiffres :

• 15 M€ de chiffre d’affaires en 2026 correspond à notre projection pour l’exercice 2026.
• 200 collaborateurs correspond à l’effectif de Mister IA.