Formation en entreprise : pourquoi l’intelligence artificielle oblige à repenser l’apprentissage, l’évaluation et l’expertise métier.
Pendant longtemps, le résultat nous renseignait assez bien sur l’apprentissage.
Un rapport bien construit, une analyse pertinente ou une présentation convaincante permettaient de supposer qu’une personne avait acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour les produire.
L’intelligence artificielle générative vient brouiller cette équation.
Un collaborateur peut aujourd’hui produire en quelques minutes un document qu’il lui aurait fallu plusieurs heures pour construire auparavant. Le résultat peut être excellent.
Mais qu’a-t-il appris en le produisant ?
La question n’est pas anodine. Formation en entreprise et IA sont désormais étroitement liées : les organisations doivent à la fois développer les compétences et repenser la manière dont elles évaluent leur acquisition.
À l’ère de l’IA, le lien entre performance et apprentissage devient moins évident.
L’IA est déjà entrée dans les pratiques
En Suisse, l’intelligence artificielle n’est plus un usage marginal.
Selon l’IGEM-Digimonitor 2026, quatre personnes sur cinq utilisent désormais des outils d’IA au moins occasionnellement. En deux ans, cet usage a doublé. L’IA s’installe donc rapidement dans les pratiques quotidiennes, notamment pour rechercher de l’information, produire du contenu ou soutenir certaines tâches professionnelles.
Du côté des entreprises, la dynamique est similaire. Le European AI Barometer 2025 d’EY montre que de nombreux salariés suisses se forment déjà à ces outils.
Mais un décalage apparaît entre l’adoption de l’IA et la qualité perçue de l’accompagnement : seuls 28 % des salariés se disent satisfaits des possibilités de formation proposées.
Autrement dit, l’IA entre rapidement dans les usages, parfois plus vite que les dispositifs de formation ne s’adaptent.
La question n’est donc plus seulement de savoir si les collaborateurs doivent apprendre à utiliser l’IA.
Il faut aussi se demander comment ils continuent à apprendre leur métier lorsqu’ils l’utilisent.
Quand produire ne suffit plus à démontrer que l’on sait
L’IA générative rend particulièrement visible une distinction connue depuis longtemps dans la recherche sur l’apprentissage : réussir une tâche n’est pas nécessairement la même chose qu’apprendre.
Robert et Elizabeth Bjork, chercheurs en psychologie cognitive à l’Université de Californie à Los Angeles, travaillent depuis plusieurs décennies sur ce qu’ils appellent les « difficultés désirables ».
Leurs travaux montrent que les méthodes qui donnent rapidement une impression de maîtrise ne sont pas toujours celles qui favorisent le mieux la mémorisation et le transfert à long terme. À l’inverse, certaines activités plus exigeantes (chercher une information dans sa mémoire, espacer les révisions, confronter plusieurs problèmes, se tromper puis corriger son raisonnement) peuvent ralentir la progression immédiate tout en renforçant l’apprentissage. Cette idée est notamment développée dans leurs travaux sur l’apprentissage à long terme.
Autrement dit, la facilité avec laquelle une tâche est réalisée peut donner une impression de maîtrise sans garantir que l’apprentissage soit réellement consolidé.
Avec l’IA générative, cette question prend une dimension nouvelle.
Un texte bien écrit, une analyse structurée ou une présentation convaincante peuvent désormais être produits très rapidement. Leur qualité ne permet pourtant plus, à elle seule, de savoir ce que la personne comprend réellement du sujet.
Pour la formation en entreprise, cela rend l’évaluation de la compétence plus complexe: l’IA peut désormais contribuer à des étapes du travail qui, auparavant, permettaient d’inférer plus directement ce que la personne savait faire.
Un livrable de qualité reste un indicateur utile, mais il renseigne moins directement qu’auparavant sur le raisonnement, les choix ou les connaissances mobilisés pour y parvenir.
Avec l’IA, l’évaluation gagne donc à prendre aussi en compte la manière dont le résultat a été construit, vérifié et adapté au contexte.
L’IA ne supprime pas forcément la réflexion. Elle la déplace.
Cela ne signifie pas que travailler avec l’IA revient à ne plus réfléchir.
Les chercheurs ont interrogé 319 travailleurs du savoir, qui ont décrit 936 situations réelles dans lesquelles ils avaient utilisé l’IA générative dans le cadre de leur activité professionnelle.
Leurs observations suggèrent que la pensée critique ne disparaît pas nécessairement lorsque l’IA intervient. Elle change en partie de nature.
Les participants décrivent davantage d’efforts consacrés à la vérification des informations, à l’intégration des réponses obtenues et au pilotage de la tâche.
Autrement dit, une partie du travail cognitif se déplace.
Il ne s’agit plus seulement de produire une réponse, mais aussi de déterminer si celle proposée par l’IA est correcte, pertinente et adaptée à la situation.
Un autre résultat est particulièrement intéressant pour la formation professionnelle.
Dans cette étude, une confiance élevée dans l’IA est associée à une mobilisation moindre de la pensée critique. À l’inverse, les participants qui ont davantage confiance dans leur propre expertise déclarent examiner plus attentivement les résultats produits par l’outil.
Cela soulève une question essentielle.
Comment vérifier une réponse lorsque l’on ne maîtrise pas suffisamment le domaine pour savoir qu’elle est discutable ?
L’IA augmente peut-être la valeur de l’expertise au moment même où elle donne l’impression de pouvoir s’en passer
L’accès immédiat à une réponse peut donner l’impression que certaines connaissances deviennent moins importantes.
Pourquoi mémoriser une information que l’on peut retrouver en quelques secondes ? Pourquoi construire une première analyse si l’IA peut en proposer une immédiatement ?
Mais utiliser efficacement un outil ne consiste pas seulement à obtenir une réponse.
Il faut pouvoir l’évaluer.
Cela suppose de reconnaître une incohérence, de repérer une information improbable, d’identifier ce qui manque, de comprendre le contexte et parfois de décider de ne pas suivre la proposition de l’outil.
Ces capacités reposent en grande partie sur des connaissances et une expérience préalables.
Le paradoxe est donc intéressant :
plus l’IA devient capable de produire, plus la capacité humaine à juger ce qu’elle produit devient stratégique.
Pour les entreprises, formation métier et formation à l’IA ne devraient donc pas être pensées séparément. Nous avions déjà abordé cette question dans notre article sur les compétences techniques et l’intelligence artificielle, notamment autour du rôle de l’expertise dans la vérification des réponses produites par les outils.
Apprendre à utiliser un outil sans renforcer les connaissances qui permettent d’en évaluer les réponses risque de créer une compétence superficielle : savoir obtenir un résultat sans toujours être capable d’en apprécier la qualité.
Formation en entreprise et IA : ce que cela change pour les concepteurs
L’enjeu n’est pas de supprimer l’IA des dispositifs de formation.
Il serait d’ailleurs paradoxal de préparer des collaborateurs à un environnement professionnel transformé par l’IA en leur interdisant systématiquement de l’utiliser.
La question est plutôt de savoir à quel moment l’introduire et dans quel but pédagogique.
Quelques principes permettent déjà de structurer cette réflexion.
1. Faire émerger une première réflexion avant de solliciter l’IA
Demander immédiatement une réponse à l’IA peut court-circuiter une étape utile : formuler une première hypothèse.
Avant de consulter l’outil, le participant peut être invité à préciser ce qu’il sait déjà, la solution qu’il envisagerait ou les informations qui lui manquent.
L’IA intervient ensuite comme point de comparaison, plutôt que comme point de départ.
2. Utiliser l’IA comme contradicteur
L’IA ne doit pas nécessairement servir à fournir une réponse.
Elle peut aussi être utilisée pour tester une analyse, chercher des contre-arguments, identifier des angles morts ou proposer une interprétation différente.
Le travail consiste alors à examiner ces propositions : lesquelles sont pertinentes ? Lesquelles doivent être écartées ? Sur quels critères ?
Dans ce rôle, l’IA devient un outil de confrontation plutôt qu’un raccourci.
3. Faire expliciter les choix
Avec l’IA, le résultat final dit moins directement comment il a été construit.
Il devient donc utile de faire apparaître certains choix : pourquoi retenir une solution plutôt qu’une autre, quelle information a été vérifiée, quelle proposition de l’IA a été modifiée ou écartée.
L’objectif n’est pas de retracer chaque étape, mais de rendre visible ce qui relève du raisonnement et de la prise de décision.
4. Évaluer le jugement professionnel
Dans de nombreux métiers, la valeur ne réside pas seulement dans la capacité à produire une première réponse, mais aussi dans la capacité à l’évaluer, l’adapter et décider si elle convient à la situation.
Une formation peut donc intégrer des situations dans lesquelles le participant doit :
repérer une erreur ou une faiblesse dans une production générée par l’IA ;
comparer plusieurs options ;
justifier un choix ;
expliquer pourquoi une réponse plausible n’est pas adaptée au contexte ;
améliorer une proposition générée.
L’évaluation se rapproche alors du travail réel : non seulement produire, mais savoir juger ce qui mérite d’être retenu, modifié ou écarté.
Formation à l’IA en entreprise : maîtriser l’outil ne suffit pas
Pour les responsables RH, Learning & Development et les managers, penser la formation en entreprise avec l’IA dépasse largement le choix d’un outil ou d’une formation technique.
Cette évolution invite à revoir plusieurs dimensions de la politique de développement des compétences.
Former à l’outil ne suffit pas.
La maîtrise de l’IA doit progresser avec l’expertise métier qui permet d’en apprécier les résultats.
Les modalités d’évaluation doivent évoluer.
Lorsque l’IA participe à la production, le livrable final renseigne moins qu’auparavant sur le niveau réel de maîtrise. L’explication des choix, la capacité à vérifier et la prise de décision deviennent plus importantes.
Certaines compétences doivent rester disponibles sans assistance.
Non par nostalgie d’un monde sans IA, mais parce qu’elles constituent précisément les ressources nécessaires pour contrôler et challenger l’outil.
L’introduction de l’IA dans une formation doit devenir un choix pédagogique.
L’utiliser avant une première réflexion, après celle-ci ou au moment de confronter plusieurs solutions ne produit pas le même apprentissage.
La question n’est donc pas : « faut-il utiliser l’IA en formation ? »
Elle est plutôt :
À quel moment l’IA améliore-t-elle l’apprentissage, et à quel moment risque-t-elle de supprimer une étape dont l’apprenant a encore besoin ? »
IA et apprentissage : garder ce qui fait compétence
L’IA nous permet déjà d’aller plus vite. Dans de nombreuses situations professionnelles, ce gain est précieux et il serait absurde de vouloir y renoncer.
Mais la vitesse de production ne peut pas devenir le seul critère.
Certains efforts ne sont probablement plus nécessaires. D’autres jouent encore un rôle essentiel dans la construction d’une compétence : chercher, hésiter, confronter des hypothèses, corriger une erreur, argumenter un choix.
Le défi n’est donc pas d’empêcher l’IA de raccourcir le chemin.
Il est de savoir quelles parties du chemin nous pouvons raccourcir sans supprimer celles qui construisent la capacité à décider.
Pour les entreprises, l’IA transforme profondément la manière de penser la formation. Il ne s’agit plus seulement de transmettre des connaissances ou d’apprendre à utiliser un nouvel outil. Il faut aussi créer des situations dans lesquelles les collaborateurs continuent à raisonner, à vérifier, à décider et à développer leur jugement.
À l’ère de l’IA, former ne consiste donc peut-être plus seulement à aider quelqu’un à mieux faire.
Il faut aussi préserver sa capacité à comprendre, à choisir et à décider pourquoi il le fait.
Le burn-out donne rarement lieu à un signal d’alarme unique. Avant l’arrêt de travail ou l’épuisement manifeste, quelque chose change souvent progressivement : le rapport au travail, le rythme, la concentration, les interactions avec l’équipe ou la capacité à récupérer.
Ces évolutions peuvent avoir de nombreuses causes et ne constituent pas un diagnostic. Mais lorsqu’elles s’installent ou se cumulent, elles méritent l’attention.
Pour un manager, la prévention du burn-out en entreprise ne consiste donc pas à apprendre à poser un diagnostic. Elle commence par la capacité à repérer un changement, ouvrir une conversation et agir sur ce qui relève de l’organisation du travail.
Le burn-out ne surgit pas, il s’installe
L’Organisation mondiale de la santé décrit le burn-out comme un phénomène lié au travail, résultant d’un stress chronique qui n’a pas été géré. Elle le caractérise par trois dimensions : un sentiment d’épuisement, une distance mentale accrue vis-à-vis de son travail, et une efficacité professionnelle réduite.
Le mot important est « chronique ».
Le burn-out résulte généralement d’un processus qui s’installe dans la durée.
Il apparaît lorsque les exigences professionnelles et les ressources permettant d’y faire face restent durablement déséquilibrées. C’est précisément ce déséquilibre que mesure, en Suisse, le Job-Stress-Index de Promotion Santé Suisse.
Le Job-Stress-Index
L’indicateur ne mesure pas le burn-out. Il met en regard les contraintes du travail et les ressources disponibles pour y faire face.
Parmi les contraintes figurent notamment la pression temporelle, les problèmes d’organisation, l’incertitude ou les tensions sociales. Les ressources comprennent, entre autres, la marge de manœuvre, le soutien du supérieur et la reconnaissance.
Pour les entreprises, cette approche est particulièrement intéressante. Elle déplace le regard de la seule fragilité individuelle vers les conditions dans lesquelles le travail est réalisé.
Repérer un changement, sans poser un diagnostic
Un manager n’est ni médecin ni psychologue. Il n’a pas à poser de diagnostic. En revanche, il est la personne la mieux placée pour remarquer un changement. Car le signal faible n’est jamais un comportement en soi. C’est un écart par rapport à ce que la personne faisait avant.
En pratique, les changements observables se regroupent en quatre familles.
Le fonctionnement au travail: Organisation, concentration, difficulté à prioriser, erreurs inhabituelles, baisse de capacité à terminer les tâches.
Le rythme et la récupération: Allongement des journées, difficultés à déconnecter, disparition des pauses, retards ou absences inhabituels.
Les relations et l’engagement: Retrait, moindre participation, irritabilité, perte d’initiative, détachement ou cynisme inhabituel.
Le discours et la perception du travail: Sentiment de ne plus y arriver, perte de sens, discours très négatif sur son efficacité ou son travail.
Ces manifestations ne sont ni spécifiques au burn-out ni suffisantes pour conclure à un problème de santé. C’est leur évolution, leur répétition et leur contraste avec le fonctionnement habituel de la personne qui doivent attirer l’attention.
Le SECO a publié un dépliant consacré à la détection précoce de l’épuisement, à l’intention des employeurs. Sa logique rejoint ce qui précède : plus le signal est repéré tôt, plus la réponse peut rester simple.
Deux pièges guettent le manager à ce stade. Le premier consiste à minimiser : « c’est une période, ça va passer ». Le second consiste à sur-interpréter et à coller une étiquette. Entre les deux, il existe une posture plus juste : nommer ce qui a été observé, factuellement, et poser une question ouverte.
À éviter : minimiser ou diagnostiquer. À faire : observer, nommer, questionner.
Que peut réellement faire un manager ?
Le cadre légal suisse est clair. L’article 6 de la Loi sur le travail oblige l’employeur à prendre toutes les mesures nécessaires pour protéger la santé physique et psychique des travailleurs. Le manager de proximité est, dans les faits, le premier relais de cette obligation. Trois leviers relèvent directement de lui.
1. Ouvrir la conversation
La première intervention du manager peut être très simple : créer un moment en tête-à-tête et nommer ce qu’il a observé : « J’ai remarqué que tu envoies des e-mails tard le soir depuis trois semaines. » Puis il demande : « Comment ça se passe pour toi en ce moment ? » Il n’affirme rien sur l’état de la personne. Il ne propose pas de solution avant d’avoir écouté. Cette conversation est difficile à mener. Elle demande d’accepter le silence, de ne pas se justifier, et de résister à l’envie de rassurer trop vite.
2. Agir sur le travail
Le Job-Stress-Index identifie parmi les principales contraintes la pression temporelle et les problèmes d’organisation. Parmi les principales ressources : la marge de manœuvre et la reconnaissance. Un manager agit sur ces quatre variables chaque semaine, souvent sans s’en rendre compte.
i.Clarifier les priorités quand tout semble urgent.
ii.Retirer une tâche plutôt que d’en ajouter une.
iii. Dire ce qui a été bien fait.
Ces gestes ne sont pas des « mesures bien-être ». Ce sont des décisions d’organisation du travail.
3. Passer de relais
Le manager repère et ouvre la discussion. Il n’accompagne pas seul. Selon la situation, le relais peut être les ressources humaines, le médecin du personnel, un service de conseil externe ou le médecin traitant de la personne. Savoir à qui transmettre, et le dire clairement au collaborateur, fait partie du rôle.
En quoi la formation aide-t-elle ?
Le rôle attendu du manager est exigeant : observer sans diagnostiquer, ouvrir une conversation sensible, puis décider quand agir sur l’organisation et quand passer le relais. Ces compétences peuvent s’apprendre et surtout s’entraîner.
Le communiqué de Gallup accompagnant son rapport 2025 relève que la plupart des managers déclarent n’avoir reçu aucune formation à leur rôle. Chez ceux qui en ont reçu une, le désengagement actif est réduit de moitié. Les participants à des formations centrées sur les pratiques managériales affichent jusqu’à 22 % d’engagement supplémentaire, et leurs équipes en bénéficient.
En Suisse, le projet SWiNG de Promotion Santé Suisse a évalué des mesures de prévention du stress dans huit entreprises pilotes. Les résultats montrent une amélioration significative de la santé et de la performance chez en moyenne 25 % des collaborateurs, avec un retour sur investissement au plus tard cinq ans après le début du projet.
Ce que la formation apporte concrètement à un manager tient en trois points. D’abord, un cadre pour distinguer une baisse de forme passagère d’un signal qui mérite attention. Ensuite, un entraînement à la conversation difficile, en situation, avec du feedback : c’est là que se joue la différence entre savoir et savoir faire. Enfin, la clarté sur les limites de son rôle, pour ne pas porter seul ce qui relève d’autres acteurs.
Ce qu’il faut retenir ?
La prévention du burn-out ne repose pas uniquement sur des dispositifs RH ou des programmes de bien-être. Elle se joue aussi dans le travail quotidien : la manière dont la charge est distribuée, dont les priorités sont arbitrées et dont les changements sont repérés.
Le rôle du manager n’est pas de diagnostiquer. Il est de voir qu’une situation change, d’ouvrir la discussion et d’agir sur ce qui relève de son champ de responsabilité.
Reste une question que les entreprises ne peuvent pas éviter. Si les managers sont le premier maillon de la prévention, et s’ils sont eux-mêmes les plus touchés par le désengagement, qui veille sur ceux qui veillent ?
Expérience, mise en pratique, feedback : ce que la recherche nous apprend sur la formation des adultes au travail
☀️ L’été pour apprendre autrement, dernier épisode 4/4
Formation en entreprise : comment apprend-on vraiment ? La réponse ne tient ni dans une méthode miracle, ni dans une opposition entre salle de formation et apprentissage sur le terrain. Un adulte arrive en formation avec une expérience, des habitudes, des connaissances et une manière déjà construite de faire son travail.
Pour qu’une formation en entreprise produise réellement de l’apprentissage, transmettre du contenu ne suffit donc pas. Il faut aussi permettre aux participants de relier les apports à leur expérience, d’en comprendre l’utilité, d’essayer, d’échanger, de recevoir du feedback et, ensuite, d’utiliser ces acquis dans leur travail.
L’expérience : le point de départ de l’apprentissage
Un adulte n’arrive jamais en formation avec une page blanche. Prenons un manager qui participe à une formation sur le feedback. Il arrive avec plusieurs années de conversations difficiles, de réussites, d’erreurs et quelques habitudes bien installées.
Ce qu’il découvre ne vient donc pas simplement s’ajouter à ce qu’il sait déjà. Il va comparer, interpréter et parfois remettre en question ce qui lui est proposé.
L’expérience peut aider à apprendre, mais elle peut aussi résister au changement. Un collaborateur expérimenté dispose de nombreux repères, mais aussi d’automatismes qui ont parfois fonctionné pendant des années. Apprendre peut alors demander d’acquérir quelque chose de nouveau, mais aussi de revoir une manière de faire devenue familière.
Dans Apprendre au travail, ouvrage dirigé par Étienne Bourgeois et Marc Durand, plusieurs chercheurs montrent que l’activité professionnelle peut devenir une source d’apprentissage à condition de pouvoir faire des liens avec des situations vécues, essayer, échanger, recevoir du feedback et prendre du recul sur son expérience.
Autrement dit, l’expérience seule ne suffit pas. Ce qui compte, c’est ce que la personne peut en faire.
Pour apprendre, il faut comprendre à quoi cela va servir
Dans un contexte professionnel, une question revient souvent :
« À quoi cela va me servir dans mon travail ? »
Les chiffres suisses confirment que cette question n’est pas anecdotique. Interrogés par l’Office fédéral de la statistique sur les raisons de suivre une formation continue professionnelle, les participants citent avant tout le fait d’être plus efficaces dans leur travail. Viennent ensuite l’intérêt personnel pour le sujet, puis les adaptations organisationnelles ou technologiques, et la participation obligatoire. L’amélioration des perspectives de carrière n’arrive qu’en cinquième position.
Autrement dit, les adultes qui se forment cherchent d’abord un effet sur leur activité quotidienne, pas un titre ni une promotion.
Cela ne signifie pas que chaque apprentissage doit produire un résultat dès le lendemain. Apprendre à mieux manager, conduire un changement ou gérer un conflit demande du temps.
En revanche, le participant doit pouvoir comprendre le lien entre ce qui lui est proposé et les situations auxquelles il est réellement confronté.
On apprend aussi en faisant
Une grande partie des apprentissages professionnels se construit dans l’activité. Mais le travail n’est pas formateur par nature.
Le chercheur Stephen Billett montre que l’apprentissage au travail dépend de deux éléments qui fonctionnent ensemble : les possibilités d’apprendre offertes par l’environnement professionnel et la manière dont la personne s’en saisit.
Une entreprise peut offrir une nouvelle mission, la possibilité d’observer un collègue ou de recevoir du feedback. De son côté, le collaborateur doit pouvoir et vouloir s’engager dans ces occasions.
Confier une mission difficile peut donc faire progresser. À l’inverse, cela peut simplement mettre quelqu’un en difficulté.
Ce qui fait la différence ? La possibilité d’obtenir de l’aide, de poser des questions, d’observer et de revenir sur ce qui s’est passé.
70-20-10 : utile comme repère, pas comme règle
Le modèle 70-20-10 rappelle une idée simple : on n’apprend pas seulement en salle. On apprend aussi en travaillant et en échangeant avec les autres.
En revanche, rien ne permet d’affirmer avec certitude que 70 % de l’apprentissage vient de l’expérience, 20 % des échanges et 10 % de la formation formelle.
Alan Clardy, dans une analyse publiée dans Human Resource Development Review, montre que les recherches disponibles ne suffisent pas à confirmer solidement ces proportions.
La vraie question n’est donc pas de chercher la bonne répartition, mais de comprendre comment formation, expérience, échanges et mise en pratique se complètent.
Apprendre suppose de pouvoir essayer… et parfois se tromper
Apprendre signifie faire quelque chose que l’on ne maîtrise pas encore parfaitement. Il faut donc essayer. Et parfois se tromper.
Or l’entreprise demande en même temps efficacité, fiabilité et performance. Cette tension est particulièrement visible dans les formations comportementales.
Un manager peut comprendre comment conduire une conversation difficile pendant une formation. La première fois qu’il changera sa manière de faire, tout ne se déroulera pourtant pas forcément comme prévu. Pour progresser, il devra pouvoir tester, observer, ajuster et recommencer.
C’est ici qu’intervient la sécurité psychologique.
Amy Edmondson, professeure à Harvard Business School, a montré dans une étude devenue une référence qu’elle est liée aux comportements favorables à l’apprentissage dans les équipes.
Concrètement, il s’agit de pouvoir poser une question, demander de l’aide, signaler une erreur ou proposer une autre manière de faire sans craindre d’être immédiatement dévalorisé.
La sécurité psychologique ne signifie ni absence d’exigence, ni droit de tout faire sans conséquence. Elle reconnaît simplement une réalité :
Pour apprendre, il faut parfois pouvoir montrer que l’on ne sait pas encore.
Cecilia Mornata, chercheuse et chargée d’enseignement à l’Université de Genève, applique cette question directement à l’apprentissage au travail. Elle souligne une contradiction très concrète : apprendre implique des tâtonnements et des erreurs, alors que le travail exige en même temps efficacité et fiabilité.
Une organisation peut donc investir dans le leadership ou la communication. Mais si les collaborateurs n’osent pas tester une nouvelle pratique ou reconnaître une difficulté, une partie de l’apprentissage risque de rester théorique.
On apprend rarement seul
L’apprentissage professionnel est aussi une affaire d’interactions.
Un collègue expérimenté peut montrer comment il s’y prend. Un formateur peut apporter une méthode et aider à prendre du recul. Un manager peut créer une occasion d’essayer quelque chose de nouveau puis revenir sur l’expérience.
Son rôle n’est pas de devenir formateur. Il peut simplement demander : qu’as-tu retenu ? Qu’aimerais-tu essayer ? Dans quelle situation ? Qu’est-ce qui s’est passé lorsque tu l’as testé ?
Apprendre à utiliser une nouvelle fonction informatique n’est pas la même chose qu’apprendre à conduire un entretien difficile.
Dans le premier cas, on peut souvent suivre une procédure assez précise. Dans le second, il faut écouter, interpréter, choisir ses mots, observer la réaction de l’autre et s’adapter.
Brian Blume, J. Kevin Ford, Timothy Baldwin et Jason Huang ont regroupé les résultats de 89 études sur le transfert des apprentissages dans une analyse publiée dans le Journal of Management.
Leurs travaux montrent que plusieurs éléments comptent : ce qui se passe pendant la formation, bien sûr, mais aussi la motivation de la personne, le soutien de son environnement de travail et la nature de la compétence.
Certaines compétences sont assez cadrées. D’autres, comme le leadership, la communication ou la négociation, demandent davantage d’adaptation.
Pour ces compétences, connaître une méthode ne suffit donc pas. Il faut pouvoir l’essayer, observer ce qui se passe, recevoir du feedback et ajuster sa pratique.
Plus une compétence dépend du contexte, plus l’apprentissage doit rester connecté au travail réel.
Avoir l’occasion de mettre en pratique
Prenons un participant qui vient de suivre une formation à la conduite d’entretien. Il repart motivé, avec de nouveaux repères. Mais si aucun entretien n’est prévu pendant plusieurs mois, la nouvelle compétence risque de rester théorique.
Une question simple peut donc être posée avant même la fin de la formation :
« Quand pourrez-vous utiliser cela pour la première fois ? »
L’enjeu n’est pas de tout réussir immédiatement. Il est de créer une première occasion d’essayer, puis de revenir sur l’expérience : qu’est-ce qui a fonctionné ? Qu’est-ce qui doit être ajusté ?
La formation ne s’arrête donc pas à la dernière heure du programme. Elle se prolonge dans les situations où la personne peut tester et consolider ce qu’elle a appris.
Cinq questions avant de choisir un programme de formation
Pour les responsables RH et formation, cinq questions permettent déjà de regarder un dispositif autrement.
1. À quelle situation de travail la formation répond-elle ?
Un besoin comme « améliorer le leadership » devient plus utile lorsqu’il est relié à une situation précise : mieux déléguer, donner du feedback ou accompagner un changement.
2. Que savent et font déjà les participants ?
Leur expérience est une ressource, mais elle peut aussi contenir des automatismes à questionner.
3. Que pourront-ils essayer pendant la formation ?
Une mise en situation ou un cas réel permet de confronter immédiatement les nouveaux repères à la réalité.
4. Où pourront-ils l’appliquer ensuite ?
Une compétence a besoin d’occasions pour s’installer dans la pratique.
5. Quel feedback pourront-ils recevoir ?
Le retour d’un formateur, d’un pair ou d’un manager aide à comprendre ce qui fonctionne et ce qui doit être ajusté.
En Suisse, les entreprises ont un rôle central
Cette réflexion prend une importance particulière en Suisse, où les employeurs jouent déjà un rôle majeur dans la formation continue.
Selon l’Office fédéral de la statistique, en 2021, 54,4 % des personnes en emploi âgées de 25 à 64 ans avaient participé à au moins une formation continue. Parmi celles ayant suivi une formation dans un but professionnel, 93 % avaient bénéficié du soutien de leur employeur. Les entreprises soutenaient également près de 80 % du volume total d’heures consacrées à ces formations.
Ces données datent de 2021 et doivent être replacées dans le contexte particulier de cette période (Covid19). Elles montrent néanmoins que le rôle de l’entreprise dépasse le financement d’un programme ou le choix d’un prestataire.
L’entreprise crée aussi une partie des conditions dans lesquelles l’apprentissage pourra, ou non, continuer.
Alors, comment apprend-on vraiment en entreprise ?
Pas uniquement en écoutant un formateur, ni simplement en accumulant de l’expérience.
L’apprentissage se construit lorsque de nouvelles idées rencontrent ce que l’on sait déjà, lorsqu’on comprend leur utilité, que l’on peut les tester, échanger, recevoir du feedback et revenir sur sa manière de faire.
Pour les responsables RH et formation, cela change la perspective : concevoir une formation ne consiste pas seulement à choisir ce que l’on va transmettre. Il s’agit aussi de créer les conditions pour que les personnes puissent réellement apprendre, puis faire évoluer leur pratique.
Vous voulez développer ces compétences dans votre équipe?
Chez Swissnova, les formations partent de l’expérience des participants et de situations professionnelles concrètes. Le programme Les Fondamentaux du Management se déroule sur quatre journées réparties sur quatre mois, et chaque journée se termine par un engagement de transfert dans le quotidien de l’équipe.
☀️ L’été pour apprendre autrement, épisode 3 sur 4
En un an, la part des PME suisses utilisant l’intelligence artificielle dans leurs processus est passée de 22 % à 34 %. Un tiers de celles qui l’ont adoptée constatent déjà une évolution des compétences qu’elles recherchent.
Cette adoption soulève une question encore peu explorée. Quand un outil produit une partie du travail, comment se maintiennent les compétences qui permettent de vérifier ce qu’il produit ? Plusieurs travaux de recherche commencent à s’y intéresser.
Le précédent article de cette série apportait un résultat qui surprend souvent.
La montée des compétences transversales dans les offres d’emploi suisses a commencé avant l’IA générative. Elle progresse au même rythme, que le métier soit très exposé à l’IA ou peu exposé.
L’IA n’explique donc pas cette bascule. Reste encore une question fondamentale. Une fois l’IA installée dans le quotidien d’une équipe, que se passe-t-il pour les compétences techniques de ses membres ?
Deux études, deux méthodes
Deux travaux récents apportent des éléments de réponse, avec des approches très différentes.
Le premier vient de Microsoft Research et de Carnegie Mellon. Les chercheurs ont interrogé 319 professionnels sur leur usage réel de l’IA générative, à partir de 936 exemples concrets de tâches. Leur étude a été présentée à la conférence CHI 2025.
Le résultat principal ne porte pas sur la quantité de travail produite. Il porte sur sa nature. Les participants décrivent un glissement de leur activité. La recherche d’information cède la place à la vérification. La résolution de problème cède la place à l’intégration d’une réponse déjà rédigée. L’exécution cède la place à la supervision.
Autrement dit, la tâche ne disparaît pas. Elle change de forme. Or vérifier et produire ne mobilisent pas les mêmes réflexes, et ne s’entretiennent pas de la même façon.
Plus la confiance dans l’outil est élevée, moins l’esprit critique s’exerce. À l’inverse, plus la personne a confiance dans sa propre expertise, plus elle exerce son jugement sur la production de l’outil.
Ce résultat a une implication directe pour les équipes. La capacité à repérer une erreur ne vient pas de la maîtrise de l’outil. Elle vient de l’expertise métier acquise avant l’outil. Un collaborateur expérimenté repère l’erreur. Un collaborateur en début de parcours a plus de mal à la voir.
Le second travail vient du MIT Media Lab. Les chercheurs ont suivi 54 personnes en train de rédiger, réparties en trois groupes : un groupe utilisant un assistant IA, un groupe utilisant un moteur de recherche, et un groupe travaillant sans aide. Mesurée par électroencéphalographie, l’étude de Kosmyna et ses collègues observe l’activité cérébrale la plus faible chez le groupe assisté par IA, et la plus forte chez le groupe sans aide.
Cette étude a suscité un débat scientifique. Un commentaire publié début 2026 souligne la petite taille de l’échantillon et appelle à interpréter les résultats avec prudence. Les deux travaux convergent néanmoins sur un point, celui du lien entre pratique régulière et maintien de la capacité à évaluer un résultat.
Un point pratique en découle. Si la pratique entretient la capacité d’évaluation, la question devient celle des conditions dans lesquelles cette pratique se maintient au sein d’une équipe. C’est le terrain de la formation, et celui des choix d’organisation du travail.
Nous avions décrit ce mécanisme sous le nom de Skill Erosion, aux côtés du Shadow AI et de l’AI Washing (revoir notre article du 30 avril 2026) . Les travaux publiés depuis lui donnent progressivement une base empirique.
Trois arguments qui circulent en entreprise
Trois arguments reviennent régulièrement quand ce sujet est abordé. Chacun repose sur un raisonnement solide, et chacun laisse une question ouverte.
Le premier rapproche l’IA des technologies précédentes.
On s’y habitue, comme à la feuille de calcul en son temps. La comparaison tient pour une partie des usages. Elle porte cependant sur des objets différents : la feuille de calcul exécutait une opération demandée, tandis que l’IA générative propose une réponse à une question. Reste à savoir si cette distinction produit des effets mesurables sur la pratique professionnelle. Les travaux cités plus haut apportent de premiers éléments.
Le deuxième s’appuie sur l’expertise déjà présente dans l’entreprise.
Les collaborateurs expérimentés savent vérifier ce que produit un outil, et les données disponibles vont dans ce sens. La question se pose différemment pour ceux qui démarrent leur carrière avec l’IA déjà installée. Sur quelles tâches construiront-ils l’expertise qui permet ensuite de vérifier ?
Le troisième consiste à observer avant d’agir.
C’est une position défendable, d’autant que la recherche sur le sujet est récente et encore débattue. Elle suppose toutefois de disposer d’indicateurs. Or la production et les délais restent stables dans les cas décrits par les études. Reste donc à définir à quoi une entreprise reconnaîtrait le phénomène si elle décidait de le suivre.
Ce que les entreprises suisses observent déjà
Les données suisses précisent l’ampleur du mouvement. Selon l’étude d’AXA sur le marché de l’emploi des PME, menée par l’institut Sotomo auprès de 300 entreprises romandes et alémaniques, la progression de 22 % à 34 % citée en ouverture s’accompagne d’un second constat.
Un tiers des PME qui utilisent l’IA indiquent que ces outils modifient le profil recherché chez leurs collaborateurs. Selon Michael Hermann, directeur de l’institut Sotomo, elles cherchent désormais des profils à l’aise avec la technologie, et prêts à se former en continu.
Ces deux exigences ne se construisent pas de la même façon.
Une compétence technologique s’enseigne en un module. La disposition à se former en continu se construit dans la durée, à travers les habitudes d’équipe et les priorités posées par le management. Le sujet relève donc autant du management que de la formation.
Pour situer le contexte suisse, l’OFS mesure qu’en 2021, dernière année où l’enquête approfondie a été menée, près de la moitié des personnes actives suivaient une formation continue à visée professionnelle, et que 93 % d’entre elles étaient soutenues par leur employeur. La culture de la formation est donc largement installée.
Sur l’IA en particulier, les pratiques restent en construction. Une enquête de Deloitte Suisse, menée à l’automne 2025 auprès de 99 dirigeants, indique que la formation à l’IA reste volontaire dans 55 % des organisations, et obligatoire dans 24 %. L’échantillon est modeste, et le résultat rejoint les autres données disponibles.
Construire son plan de formation
Trois questions concrètes se posent avant d’arbitrer un budget de rentrée.
Quelle part du budget pour l’outil, quelle part pour le discernement ?
Une formation à la prise en main d’un assistant répond à un besoin immédiat. Sa durée de vie reste courte, puisqu’elle suit le rythme des mises à jour. Une formation qui apprend à évaluer une réponse, à repérer ce qui manque, à savoir quand ne pas s’y fier, s’applique en revanche à n’importe quel outil. Les deux répondent à des besoins distincts, sur des horizons de temps différents. Reste à déterminer la répartition qui convient à votre organisation.
Qui vérifie, et sur quelle base ?
Pour chaque processus où l’IA intervient, une question suffit. Qui, dans l’équipe, est aujourd’hui capable de repérer une erreur dans ce que produit l’outil ? Si cette personne existe mais n’est pas celle qui valide le résultat final, un ajustement du processus répond au besoin. Si personne ne peut le faire, la question devient celle d’une montée en compétence ciblée.
Que faut-il continuer à faire soi-même ?
Listez les tâches que votre équipe réalisait elle-même il y a deux ans, et qu’elle confie aujourd’hui à un outil. Pour chacune, demandez-vous si la perte de pratique est acceptable. Traduire une lettre standard, sans doute. Construire une argumentation pour un client, la réponse mérite d’être débattue en équipe. L’exercice compte moins pour sa réponse que pour le fait de transformer une évolution subie en choix assumé.
Un dernier point concerne les profils juniors. Puisque vérifier suppose de l’expertise, les collaborateurs en début de carrière profitent le plus de l’outil aujourd’hui, et disposent du moins d’expérience pour l’évaluer. Distinguer les niveaux dans un plan de formation répond directement à cet écart.
Entretenir, pas remplacer
L’IA ne supprime pas la compétence technique. Elle change la façon de l’entretenir.
La recherche disponible converge sur un point. L’usage d’outils génératifs déplace l’effort de l’exécution vers le contrôle. Et la qualité de ce contrôle dépend de l’expertise que la personne avait avant d’utiliser l’outil.
Les entreprises suisses le constatent déjà, puisqu’un tiers de celles qui ont adopté l’IA voient leurs besoins en compétences évoluer. La question qui se pose aux responsables formation de Genève, de Vaud et de toute la Suisse romande est donc celle de la répartition de leur investissement, entre la maîtrise des outils et la capacité de jugement qui permet de les utiliser.
Reste une dernière question, celle du prochain épisode. Si la compétence se maintient par la pratique autant que par la formation, comment les adultes apprennent-ils vraiment ?
Dans notre série ☀️ L’été pour apprendre autrement :
✅ Épisode 3 : Compétences techniques et intelligence artificielle
⏳ Épisode 4 : Comment les adultes apprennent-ils vraiment ?
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La semaine dernière, nous nous intéressions aux soft skills les plus demandées selon les postes. Cette semaine, nous nous penchons donc sur la Suisse. Une étude publiée en avril 2026 documente en effet ce constat à une échelle inédite.
Adecco Group Suisse et l’Université de Zurich ont analysé plus d’un million d’offres d’emploi. Ces annonces ont été publiées en Suisse entre 2015 et 2026. Leur constat est net : la part des compétences transversales progresse dans les annonces. Les exigences de diplôme, elles, reculent.
1 million d’offres d’emploi, une seule tendance
L’étude s’appelle le Swiss Job Market Index. Elle est pilotée par Adecco Group Switzerland avec le Stellenmarkt-Monitor Schweiz de l’Université de Zurich. Les chercheurs ont d’abord utilisé le traitement automatique du langage pour identifier les exigences mentionnées dans chaque annonce. Ils les ont ensuite classées selon la nomenclature européenne ESCO. Quatre familles ressortent : les diplômes et connaissances, les compétences spécifiques au métier, les compétences transversales, et les langues.
C’est l’une des bases de données les plus complètes sur le marché du travail suisse, avec un historique continu de onze ans.
Le diplôme recule, l’autonomie progresse
La part des compétences transversales a progressé depuis 2022. Elle est passée d’un peu moins de 60 % à plus de 63 % dans les offres d’emploi suisses. Dans le même temps, les exigences de diplôme formel reculent. Elles représentaient environ 25 % des annonces en 2015, contre moins de 23 % en 2026. Les compétences spécifiques au métier, elles, restent stables sur toute la période, entre 13 % et 15 %.
« Les employeurs n’exigent donc pas globalement plus ou moins de compétences, mais des compétences d’un autre ordre : moins d’exigences en matière de connaissances et de formation formelles, mais davantage de compétences transversales et transférables », résume Marcel Keller, Country President d’Adecco Group Switzerland.
Ce que montrent les données par catégorie
Trois familles de compétences transversales dominent ainsi les annonces suisses analysées entre 2015 et 2026. La première est l’autonomie : proactivité, esprit d’initiative, capacité à travailler seul. La deuxième regroupe les compétences sociales et communicatives, comme le travail en équipe ou le networking. La troisième concerne enfin les compétences cognitives, à savoir la pensée analytique et la résolution de problèmes. La volonté d’apprendre et la capacité d’adaptation ressortent également parmi les items les plus fréquents.
Le rôle de l’intelligence artificielle dans cette évolution
L’étude s’est aussi penchée sur un point précis : l’IA est-elle le moteur de cette hausse des compétences transversales ? Les données répondent par la négative. Dans les métiers les plus exposés à l’IA, la part des compétences transversales est en effet légèrement plus faible que dans les autres métiers. L’écart atteint -3,1 points de pourcentage. Les exigences en connaissances techniques y sont en revanche plus élevées, de +2,3 points.
« Cette augmentation ne peut donc pas être attribuée à l’exposition à l’IA, mais constitue une tendance macroéconomique qui évolue indépendamment du degré d’automatisation d’un métier », explique Johanna Bolli-Kemper, du Stellenmarkt Monitor Schweiz à l’Université de Zurich. Les auteurs situent plutôt l’origine du phénomène dans un changement des critères de sélection des employeurs : ceux-ci mettent progressivement moins l’accent sur les diplômes formels dans leurs offres d’emploi. La complexification des processus de travail joue également un rôle, selon les auteurs, davantage que l’essor de l’IA générative.
Un constat qui rejoint les études internationales
Le constat suisse recoupe d’ailleurs celui du Future of Jobs Report 2025 du Forum économique mondial. Ce rapport classe la pensée analytique, la pensée créative, la résilience, la curiosité et l’empathie parmi les compétences les plus recherchées pour 2026, tous secteurs et niveaux d’éducation confondus.
Les Perspectives de l’OCDE sur les compétences 2025 vont également dans le même sens. Selon ce rapport, les grands modèles de langage vont modifier les profils de compétences attendus. Environ 40 % des emplois seraient concernés d’ici 2026. Cette évolution passe d’une part par l’automatisation des tâches à haut degré de répétitivité — notamment dans l’administration, le service client et la production. Elle passe d’autre part par une recomposition des tâches à l’intérieur de postes qui, eux, ne disparaissent pas : le titre du poste reste le même, mais son contenu quotidien évolue. Le rapport note par ailleurs un risque particulier : ce déficit de compétences se creuse surtout chez les personnes ayant un niveau d’éducation moins élevé ou un parcours non universitaire.
Le recrutement basé sur les compétences gagne du terrain
Cette évolution des offres d’emploi s’accompagne ainsi d’un changement dans les pratiques de recrutement. Selon jobup.ch, qui cite une analyse du cabinet Mercer, les entreprises suisses peinent à trouver du personnel qualifié. Elles écartent en parallèle des candidatures potentiellement adaptées, faute de correspondre aux critères de sélection traditionnels. Un nombre croissant d’entre elles évaluent donc désormais les candidatures sur la base de compétences vérifiables, plutôt que sur le seul parcours académique — une approche désignée sous le terme de « skills first ».
Marina Faria, recruteuse senior chez JobCloud, société éditrice de jobup.ch, illustre cette pratique : « Chez Jobcloud, nous ne regardons pas seulement le CV, ce sont les personnes qui se cachent derrière les titres qui nous intéressent. Les compétences relationnelles, la volonté d’apprendre, le bon état d’esprit et l’adéquation culturelle sont pour nous tout aussi importants que les compétences techniques. »
Les métiers où la demande évolue le plus
L’étude Adecco/Université de Zurich identifie aussi les groupes professionnels où la demande de compétences transversales augmente le plus. Trois groupes se distinguent particulièrement. Il s’agit des professions hautement qualifiées des affaires sociales, des métiers de la vente, de l’administration et du commerce, ainsi que des métiers de la technique. À l’inverse, le secteur de l’artisanat et de l’industrie est le seul à afficher une tendance négative sur la même période.
En un coup d’œil
Catégorie
Compétences concrètes associées
Autonomie
Prise d’initiative, capacité à travailler seul, volonté d’apprendre
Compétences sociales
Travail en équipe, networking, communication
Compétences cognitives
Pensée analytique, résolution de problèmes
Ce qu’il faut retenir ?
Les données suisses confirment, à l’échelle nationale, la tendance déjà documentée au niveau international dans l’épisode 1. Depuis 2022, la part des compétences transversales dans les offres d’emploi est passée d’un peu moins de 60 % à plus de 63 %. Les exigences de diplôme formel reculent quant à elles, de 25 % à moins de 23 %. Cette évolution est antérieure à la démocratisation de l’IA générative et se poursuit indépendamment du degré d’automatisation des métiers concernés.
Ce constat soulève une question : si les employeurs valorisent de plus en plus l’autonomie ou la pensée analytique, au détriment des diplômes formels, comment les systèmes de formation et de certification vont-ils s’adapter à ce basculement ? La progression du recrutement « skills first » n’est, à ce stade, que l’une des réponses apportées par les acteurs du marché du travail suisse.
Dans notre série ☀️ L’été pour apprendre autrement :
✅ Épisode 1 — Les soft skills selon les métiers
✅ Épisode 2 — Le diplôme recule, les compétences prennent le relais
⏳ Épisode 3 — Pourquoi les compétences techniques ne suffisent plus à l’ère de l’IA
⏳ Épisode 4 — Comment les adultes apprennent-ils vraiment ?
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