Montée en compétences ou reconversion ? Comment les entreprises échouent (ou non) à préparer leurs employés à l’IA

Des milliards dépensés. Des lacunes qui persistent.

Les dépenses de formation des entreprises américaines ont atteint 102,8 milliards de dollars en 2025, en hausse de 4,9 % par rapport à l’année précédente, selon le rapport 2025 de Training Magazine. Les entreprises ont dépensé en moyenne 874 dollars par apprenant — les petites entreprises dépassant les 1 000 dollars par personne, tandis que les grandes entreprises plafonnaient à 468 dollars. À l’échelle mondiale, le marché de la formation professionnelle est estimé à plus de 380 milliards de dollars, avec une croissance prévue vers 487 milliards d’ici 2030.

Les dépenses continuent d’augmenter. Les résultats ne suivent pas.

87 % des dirigeants et managers déclarent que leurs organisations font face à des déficits de compétences ou s’attendent à en avoir dans les cinq prochaines années, selon une étude de McKinsey. Seuls 32 % des dirigeants rapportent une adoption saine du changement par les employés, selon une étude Gartner de 2025. Le rapport Future of Jobs 2025 du World Economic Forum estime que 39 % des compétences clés des travailleurs devront changer d’ici 2030 — en baisse par rapport aux 44 % de 2023, mais une transformation massive reste à venir.

Quelque chose ne fonctionne pas. Les entreprises dépensent des centaines de milliards en formation tout en déclarant que leur main-d’œuvre n’est pas prête pour la transition vers l’IA. Le problème n’est pas le montant investi. C’est la manière dont il est dépensé.

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L’industrie de la formation professionnelle est en panne

La formation traditionnelle en entreprise souffre de problèmes structurels que l’argent seul ne peut résoudre.

Problème 1 : du contenu sans contexte

La plupart des formations en entreprise sont génériques — des cours standardisés proposés par des plateformes comme LinkedIn Learning, Coursera for Business ou Udemy Business. Un employé suit un cours de 4 heures sur « Introduction à l’IA », coche une case de complétion, et retourne à son bureau. Le cours était générique, les exemples sans rapport avec son travail quotidien, et il n’existait aucun lien entre le contenu de la formation et ses tâches réelles.

Les recherches sur la rétention de la mémoire montrent que sans renforcement, les gens oublient jusqu’à 70 % des nouvelles informations en 24 heures et jusqu’à 90 % en une semaine, selon des études répliquant la courbe de l’oubli d’Ebbinghaus. Un cours suivi en janvier et jamais renforcé ne vaut plus rien en mars.

Problème 2 : le théâtre de la conformité

Une part importante des dépenses de formation va à la formation réglementaire obligatoire — anti-harcèlement, protection des données, sensibilisation à la sécurité, code de conduite. Ces cours sont juridiquement requis mais pédagogiquement faibles : on clique à travers des diapositives, on réussit un QCM, et on recommence l’année suivante. Ils satisfont les exigences légales sans changer les comportements.

Quand la montée en compétences sur l’IA est traitée comme une formation de conformité — des modules obligatoires que les employés complètent pour cocher une case — le résultat est identique : complétion sans compréhension, certification sans capacité réelle.

Problème 3 : décalage entre formation et travail

Les départements L&D fonctionnent souvent en silos, déconnectés des unités opérationnelles. Les programmes de formation sont conçus en fonction des tendances générales de l’industrie plutôt que des lacunes spécifiques de l’organisation. Le département L&D d’une entreprise de distribution pourrait acheter une bibliothèque de cours « IA pour les entreprises » alors que le besoin réel est que les employés maîtrisent les outils d’IA spécifiques déployés pour la gestion des stocks, le service client et la prévision de la demande.

85 % des responsables L&D anticipent une augmentation des besoins en développement de compétences liée à l’IA et aux tendances numériques dans les trois prochaines années, selon une enquête Gartner de 2024. Pourtant, de nombreux départements L&D continuent de diffuser des contenus qui ne correspondent pas aux besoins réels de leurs organisations.

Problème 4 : le manque de temps

Les employés n’ont pas le temps de se former. Les recherches de Josh Bersin montrent que les employés disposent en moyenne d’environ 24 minutes par semaine pour l’apprentissage — dans une semaine de 40 heures de travail. Soit 1 % du temps de travail. Aucune transformation significative des compétences ne peut se produire en 24 minutes par semaine.

Le problème du temps est structurel : les managers sont évalués sur la production (fonctionnalités livrées, objectifs atteints, projets réalisés), et non sur le développement des compétences de leur équipe. Consacrer du temps à la formation réduit la production à court terme. Dans les cultures axées sur la performance, l’apprentissage est le grand perdant.

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Montée en compétences vs. reconversion : une distinction essentielle

Les termes sont souvent utilisés de façon interchangeable, mais ils représentent des défis fondamentalement différents.

La montée en compétences (upskilling) consiste à enrichir les compétences existantes d’un employé pour intégrer de nouveaux outils et méthodes. Un développeur qui apprend à utiliser des outils de codage assistés par l’IA, un responsable marketing qui apprend à utiliser la génération de contenu par IA, ou un analyste de données qui apprend à construire des modèles de machine learning — ce sont tous des cas de montée en compétences. L’employé reste dans son poste actuel mais devient plus performant.

La reconversion (reskilling) consiste à former un employé pour un rôle fondamentalement différent parce que son poste actuel est supprimé ou radicalement transformé. Un agent de centre d’appels qui évolue vers un rôle de gestion de la relation client (parce que l’IA gère les demandes routinières), un opérateur de saisie de données qui passe à la gestion de la qualité des données, ou un chauffeur routier qui se forme à la coordination logistique en prévision des véhicules autonomes.

Le rapport Future of Jobs 2025 du WEF a révélé que la montée en compétences est la stratégie la plus répandue, avec 85 % des employeurs prévoyant de l’adopter. Plus de la moitié de la main-d’œuvre mondiale devra être reconvertie ou requalifiée d’ici 2030.

Le défi de l’échelle :

• La montée en compétences est relativement simple : construire sur les connaissances existantes, introduire de nouveaux outils, pratiquer dans le contexte de travail actuel. Les organisations peuvent monter en compétences à grande échelle avec un investissement modéré.
• La reconversion est difficile : elle exige un changement fondamental de compétences, d’identité et de trajectoire professionnelle. Elle prend 6 à 18 mois, nécessite un investissement important et présente des taux de succès plus faibles. La plupart des organisations sous-estiment considérablement la difficulté et le coût de la reconversion.

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Ce qui fonctionne réellement : des approches fondées sur les preuves

La recherche sur le développement efficace des compétences identifie plusieurs principes communs aux programmes qui réussissent.

1. Apprendre dans le flux du travail

Le développement le plus efficace des compétences se produit dans le contexte du travail réel, et non dans des sessions de formation séparées. Josh Bersin (analyste du secteur RH) a inventé l’expression « learning in the flow of work » — l’idée que la formation doit être intégrée dans les outils, les processus et les tâches quotidiennes plutôt qu’extraite dans des cours séparés.

Exemples :

• Des assistants de codage IA qui expliquent leurs suggestions, formant le développeur pendant qu’il code
• Des tutoriels intégrés qui apparaissent quand un employé utilise une nouvelle fonctionnalité pour la première fois
• Travailler aux côtés d’un outil IA qui démontre des techniques dans le contexte du projet réel de l’employé
• Des ressources d’apprentissage juste-à-temps qui apparaissent quand un employé rencontre un problème spécifique

Quand les organisations adoptent cette approche, les recherches de Gartner montrent que les employés appliquent 75 % des nouvelles compétences acquises — bien au-delà des taux de rétention de la formation traditionnelle.

2. Apprentissage en cohorte avec responsabilisation

Les cours en ligne auto-guidés ont des taux de complétion de 5 à 15 %. Les programmes en cohorte — où un groupe d’employés apprend ensemble selon un calendrier fixe avec des travaux, des discussions et une responsabilisation mutuelle — ont des taux de complétion de 70 à 90 % et des résultats nettement meilleurs en termes de compétences, selon plusieurs études. Les recherches indiquent également une probabilité 69 % supérieure de retenir les informations dans les programmes en cohorte par rapport à l’apprentissage auto-guidé.

Modèles de cohorte efficaces :

• Petits groupes (10-20 personnes) de la même organisation ou équipe
• Calendrier fixe (sessions hebdomadaires sur 6 à 12 semaines)
• Projets appliqués (résoudre un vrai problème métier en utilisant les nouvelles compétences)
• Implication des managers (participation au lancement, revue des projets finaux, allocation de temps pour l’apprentissage)
• Responsabilisation par les pairs (les membres du groupe se soutiennent et se challengent mutuellement)

3. Des projets appliqués, pas des évaluations

Les QCM mesurent la mémorisation, pas la capacité. Le développement des compétences doit être évalué par des projets appliqués : construire quelque chose, résoudre un vrai problème, démontrer une capacité en contexte.

Le programme massif de reconversion d’AT&T — l’initiative « Future Ready » qui a investi 1 milliard de dollars pour reconvertir 100 000 employés des métiers historiques des télécommunications vers l’ingénierie cloud et logicielle — a réussi en partie parce que les employés travaillaient sur de vrais projets internes tout en apprenant. En 2020, plus de 100 000 employés avaient terminé leur reconversion, permettant à l’entreprise de pourvoir des postes critiques en interne.

4. Soutien managérial et temps protégé

Le facteur prédictif le plus puissant du développement des compétences des employés est le soutien de leur manager. Les managers qui allouent du temps protégé pour l’apprentissage (bloquer des créneaux dans l’agenda, réduire les engagements de sprint, fixer des objectifs d’apprentissage), qui incarnent eux-mêmes l’apprentissage continu, et qui créent un environnement psychologiquement sûr pour l’expérimentation favorisent le développement des compétences. Les managers qui considèrent la formation comme du temps perdu sur le « vrai travail » la tuent.

La culture du « growth mindset » de Microsoft : Sous la direction du PDG Satya Nadella, Microsoft est passé explicitement d’une culture du « je-sais-tout » à une culture du « j’apprends-tout », une transformation menée auprès de plus de 130 000 employés en partenariat avec la DRH Kathleen Hogan. L’idée était inspirée des recherches de Carol Dweck sur l’état d’esprit de croissance. Ce changement culturel — des managers qui démontrent leur savoir à des managers qui démontrent leur curiosité — a créé une permission organisationnelle d’apprendre en continu. Sous cette transformation, la capitalisation boursière de Microsoft est passée d’environ 300 milliards de dollars en 2014 à plus de 2 500 milliards.

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Ce que font différemment les organisations visionnaires

Upskilling 2025 d’Amazon

Amazon a investi 1,2 milliard de dollars pour donner à 300 000 employés américains l’accès à des programmes de formation gratuits à travers neuf initiatives, dont :

• Machine Learning University : cours internes enseignant le ML aux développeurs logiciels
• AWS re/Start : bootcamp de 12 semaines pour faire évoluer des employés non techniques vers des rôles d’opérations cloud
• Amazon Technical Academy : programme convertissant des employés non techniques en développeurs logiciels
• Career Choice : prise en charge de 95 % des frais de scolarité pour des formations dans des domaines à forte demande

À la date du rapport, plus de 70 000 employés avaient activement participé à ces programmes. Les programmes les plus efficaces étaient ceux avec des parcours de carrière clairs — terminez ce programme et accédez à ce rôle spécifique — et un temps alloué avec le soutien du manager.

La formation IA de JPMorgan

JPMorgan Chase a rendu obligatoire la formation à l’IA pour tous les nouveaux employés à partir de 2024, avec l’objectif de rendre l’IA accessible à chaque employé au sein de ses 300 000+ collaborateurs. L’initiative comprenait :

• Formation au prompt engineering intégrée à l’accueil de tous les nouveaux embauchés
• Programme « AI Made Easy » qui a mobilisé des dizaines de milliers d’employés en alphabétisation IA
• LLM Suite déployée auprès de 200 000 employés dans les huit mois suivant son lancement
• Plus de 450 cas d’usage de l’IA développés dans toute l’organisation

Le facteur clé de succès : la formation était liée aux outils spécifiques que l’entreprise déployait — en particulier son LLM Suite interne — et non à une éducation générique sur l’IA. JPMorgan a reconnu que l’IA est au cœur de son investissement technologique annuel de 18 milliards de dollars.

SkillsFuture de Singapour

Le programme national SkillsFuture de Singapour fournit à chaque citoyen atteignant 25 ans un crédit de 500 SGD pour la formation, avec un complément de 4 000 SGD pour les travailleurs en milieu de carrière atteignant 40 ans. Le programme subventionne les coûts de formation des employeurs et s’associe aux universités et à l’industrie pour développer des programmes pertinents.

Le programme est financé par le gouvernement, intégré aux entreprises et accessible individuellement — un modèle qui résout le problème d’action collective où les entreprises individuelles sous-investissent dans la formation par crainte de voir les employés partir. Le programme SkillsFuture Level-Up offre un soutien supplémentaire pour les transitions de mi-carrière.

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La révolution des micro-certifications

L’un des changements les plus significatifs dans la formation professionnelle est la montée des micro-certifications — des certifications courtes et ciblées qui valident des compétences spécifiques plutôt que des diplômes généraux.

Le PDG de Coursera a déclaré que se faire embaucher en 2026 repose de plus en plus sur les micro-certifications. Les données le confirment : 90 % des employeurs préfèrent les candidats possédant une micro-certification, et 87 % ont embauché au moins un employé avec des micro-certifications au cours de l’année écoulée, selon un rapport d’impact 2025 sur les micro-certifications. Les entreprises mettant en œuvre des programmes de micro-certifications rapportent des taux de montée en compétences 32 % plus rapides par rapport aux approches de formation traditionnelles.

Cela se connecte directement au virage vers le recrutement par compétences. Bien que 85 % des employeurs déclarent privilégier les compétences aux diplômes, une analyse de Harvard Business School et du Burning Glass Institute a révélé que moins de 1 embauche sur 700 est réellement affectée par la suppression des exigences de diplôme. L’écart entre l’intention déclarée et la pratique réelle reste large — mais la direction est claire.

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Le paradoxe de l’IA

Le défi le plus profond de la montée en compétences sur l’IA est que les compétences nécessaires évoluent plus vite que les programmes de formation ne peuvent être développés. Un cours sur « ChatGPT pour les entreprises » développé en 2023 est déjà obsolète en 2026. Les outils spécifiques, les interfaces et les capacités changent chaque trimestre.

Cela plaide en faveur de l’enseignement de méta-compétences plutôt que de compétences liées à des outils spécifiques :

• Agilité d’apprentissage : la capacité à apprendre rapidement et à s’adapter à de nouveaux outils et processus
• Évaluation critique : la capacité à évaluer la qualité des résultats de l’IA, à identifier les erreurs et à vérifier l’exactitude
• Décomposition des problèmes : la capacité à décomposer des problèmes complexes en tâches pouvant être déléguées aux outils IA
• Pensée systémique : comprendre comment les outils IA interagissent avec les flux de travail, les données et les processus existants
• Raisonnement éthique : évaluer les usages appropriés et inappropriés de l’IA dans des contextes professionnels

Le rapport 2025 du WEF confirme cette orientation : les compétences en croissance ne sont pas uniquement techniques (IA, big data, cybersécurité) mais incluent aussi la pensée créative, la résilience, la flexibilité, la curiosité et l’apprentissage tout au long de la vie. Les organisations qui investissent dans le développement de ces méta-capacités — plutôt que de courir après des formations spécifiques à des outils — seront les mieux positionnées pour la transition vers l’IA.

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Sources

• Training Magazine — 2025 Training Industry Report
• McKinsey — Beyond Hiring: How Companies Are Reskilling to Address Talent Gaps
• Gartner — 85% of L&D Leaders See Surge in Skills Needs (2024)
• Gartner — Only 32% Achieve Healthy Change Adoption (2025)
• World Economic Forum — Future of Jobs Report 2025
• Josh Bersin — Learning in the Flow of Work
• Amazon — Upskilling 2025
• JPMorgan Chase — Preparing the Workforce for AI
• Singapore SkillsFuture
• Ebbinghaus Forgetting Curve — Replication Study (PMC)
• Cohort-Based Learning Statistics — Learnopoly
• Coursera — 2025 Micro-Credentials Impact Report
• Harvard/Burning Glass — State of Skills-Based Hiring
• Fortune — Microsoft Culture Transformation Under Nadella
• CNBC — AT&T’s $1 Billion Reskilling Gambit
• LinkedIn — 2025 Workplace Learning Report