Former ses équipes à l'IA : ce qu'une formation doit laisser

Dès que l'IA entre dans une entreprise, la même question arrive : faut-il former ses équipes à l'IA, et comment reconnaître une formation qui sert ? Chez Antomation, la formation est l'un de nos quatre services, et on commence ici par ce que le texte européen exige, sans dramatiser. La suite porte sur ce qu'une formation doit laisser aux participants pour que le temps passé ne soit pas perdu.

Former ses équipes à l'IA est-il obligatoire ?

Une obligation existe, mais elle porte sur des mesures de maîtrise de l'IA, pas sur une formation imposée ni sur un niveau précis. L'article 4 de l'AI Act demande aux entreprises qui utilisent des systèmes d'IA, comme à celles qui en fournissent, de prendre des mesures pour soutenir la maîtrise de l'IA de leur personnel. La Commission européenne ajoute qu'aucun certificat n'est nécessaire, et que les autorités nationales contrôlent cette règle à partir d'août 2026.

Ce que dit l'article 4

L'article 4 du règlement (UE) 2024/1689 s'applique depuis le 2 février 2025. Il a été réécrit par le règlement (UE) 2026/1744, entré en vigueur le 27 juillet 2026, que la Commission européenne appelle l'AI Omnibus. Dans sa version actuelle, tout fournisseur ou déployeur de système d'IA doit prendre des mesures qui aident son personnel, ainsi que les autres personnes qui font fonctionner ou utilisent ces systèmes pour son compte, à développer leur maîtrise de l'IA. Il tient compte de leurs connaissances techniques, de leur expérience, de leur éducation et de leur formation, du contexte d'usage et des personnes auprès desquelles les systèmes sont utilisés (texte de l'article 4).

Une nuance a changé avec la réforme. La règle précédente parlait d'un niveau suffisant de maîtrise, et le règlement modificateur explique dans ses considérants qu'une obligation stricte de ce type n'était pas adaptée à tous les types de fournisseurs et de déployeurs. L'article 4 précise désormais qu'il n'oblige pas à garantir un niveau précis de maîtrise pour chaque personne. La Commission le confirme : l'obligation demeure, mais aucun niveau n'est imposé. Si vous lisez ailleurs que le texte exige « un niveau suffisant », l'information date d'avant la réforme.

La maîtrise de l'IA a une définition dans l'article 3 du règlement (point 56), que la réforme n'a pas modifiée. Ce sont les compétences, les connaissances et la compréhension qui permettent de déployer les systèmes d'IA en connaissance de cause et de prendre conscience des possibilités et des risques de l'IA comme des préjudices qu'elle peut causer.

Ce que cela veut dire pour vos salariés dans une PME

Pour une PME, la règle vise aussi l'entreprise qui se contente d'utiliser un assistant du type ChatGPT. La Commission répond « oui » à la question d'une entreprise dont les salariés s'en servent pour rédiger des textes publicitaires ou traduire. Elle ajoute que ces salariés devraient être informés des risques propres à l'outil, par exemple les hallucinations, c'est-à-dire des réponses fausses présentées comme exactes. Si vous déployez un chatbot, l'article sur ce que l'AI Act impose aux chatbots complète celui-ci.

Pour la preuve, la Commission écrit qu'aucun certificat n'est nécessaire, qu'il n'existe pas de modèle unique et qu'aucune formation obligatoire n'est imposée. Une entreprise peut tenir un registre interne de ses formations et de ses autres initiatives. La Commission tient aussi un répertoire de pratiques d'entreprises et d'acteurs publics, avec une précision : reproduire l'une d'elles ne vaut pas automatiquement présomption de conformité à l'article 4.

En cas de manquement, la Commission indique que la sanction doit être proportionnée et décidée au cas par cas, selon la nature et la gravité du manquement, et selon qu'il est intentionnel ou dû à une négligence. On ne cite aucun montant : la source consultée n'en donne pas pour cet article. Le texte prévoit aussi que la Commission et les États membres soutiennent et facilitent les efforts des fournisseurs et des déployeurs, en particulier des PME.

Un autre texte, français celui-là, va dans le même sens sans viser l'IA : l'article L6321-1 du Code du travail demande à l'employeur d'assurer l'adaptation des salariés à leur poste et de veiller au maintien de leur capacité à occuper un emploi. Il ne parle pas de l'IA, et on ne le présente donc pas comme une obligation de former à ce sujet.

Reste le terrain. Selon Eurostat, en 2025, 20,0 % des entreprises de l'Union européenne employant au moins 10 personnes avaient recours à des technologies d'IA, contre 13,5 % en 2024. Parmi celles qui avaient envisagé d'y recourir sans l'avoir fait, la raison la plus fréquente, citée par 70,89 % d'entre elles, était le manque de compétences adaptées.

Ce qu'une formation doit laisser après coup

Une formation à l'IA est utile quand les participants savent faire quelque chose qu'ils ne savaient pas faire avant, avec les outils qu'ils ont sous la main. Le nombre d'heures et le certificat n'en disent rien. Quatre choses s'observent : le point de départ, les outils, le résultat concret et la suite.

Le niveau de départ des participants

Tout part du niveau des participants. Un groupe qui n'a jamais ouvert un assistant IA et un groupe déjà à l'aise n'ont pas besoin du même contenu, et un programme identique pour tous ennuie les uns et perd les autres. On calibre donc le contenu sur le niveau réel des participants. C'est aussi ce que demande l'article 4, qui parle de tenir compte des connaissances, de l'expérience et du contexte d'usage.

Des outils réels plutôt qu'une démonstration

Apprendre sur un exemple de démonstration laisse une impression de maîtrise qui s'évapore au premier vrai dossier. On travaille donc des cas pratiques sur vos propres outils et sur vos cas réels.

Un résultat concret

L'objectif est de repartir en sachant quoi faire, pas seulement en ayant écouté. Une formation réussie laisse quelque chose qui fonctionne dès le lendemain, par exemple un modèle de consigne prêt à servir ou un automatisme déjà branché.

Une suite prévue

Une journée ne rend personne expert, il faut donc prévoir la suite. Les participants doivent repartir avec de quoi continuer seuls, des tutoriels ou des cas d'usage à rejouer. C'est ce qu'a reçu la promotion de l'École Estienne, dont le cas suit. Le contenu de nos formations IA pour les entreprises est détaillé sur la page du service.

Le cas d'une promotion de l'École Estienne

À l'École Estienne (ESAIG, Paris 13e), une promotion d'étudiants a suivi une intervention pratique de deux heures, en présentiel, pour apprendre à combiner automatisation et IA, afin d'industrialiser leurs candidatures de stage sans perdre en personnalisation. Pendant l'atelier, chaque étudiant a construit son propre système et il est reparti avec un outil qui fonctionne déjà et de quoi le faire évoluer seul. Trois résultats ont déjà été mesurés sur la promotion formée : +30 étudiants formés, qui ont utilisé le système ; +200 mails de candidature par mois, envoyés en automatique, personnalisés et gratuits ; +10 ressources complémentaires fournies (workflows, tutoriels, tips, cas d'usage). Ce projet figure parmi les réalisations d'Antomation, sur la page de l'atelier donné à l'École Estienne.

Le déroulé tient en quatre étapes :

1. la découverte des outils d'automatisation ;
2. l'intégration de l'IA pour personnaliser chaque candidature ;
3. la mise en pratique sur leurs propres candidatures ;
4. la remise des ressources pour continuer en autonomie.

Les outils abordés sont n8n, Make et Claude, avec Gmail comme canal d'envoi des candidatures. On retrouve ici trois des critères décrits plus haut : l'atelier part d'un cas réel des participants (leurs candidatures), il aboutit à un système qu'ils ont construit eux-mêmes et il se termine par des ressources pour poursuivre sans formateur. Le public n'est pas une équipe de PME, mais le principe se transpose.

Un mot sur le lien avec l'école : Antal Rocton, qui exerce sous le nom Antomation, est un ancien étudiant de BTS ERPC à l'École Estienne (ESAIG, Paris).

Quel format pour quel public

Le bon format dépend de qui doit apprendre et de ce qu'il doit en faire. Un dirigeant veut cadrer sa stratégie IA, une équipe doit monter en compétence rapidement, une classe ou un groupe découvre l'IA et l'automatisation. Ce sont les trois publics de nos formations, et le contenu part du niveau de chacun.

Un dirigeant a besoin de comprendre ce que l'IA peut faire et ne peut pas faire, pour décider de ses projets en connaissance de cause. Une équipe doit savoir s'en servir sur ses vrais outils, ceux qu'elle ouvre chaque matin. Avec un groupe qui découvre le sujet, comme la promotion d'Estienne, on avance par la pratique, sur un cas concret pour les participants.

Les principes ne changent pas d'un public à l'autre : une formation adaptée à votre niveau, que vous soyez débutant complet ou déjà à l'aise, ancrée dans la pratique avec vos cas réels et vos outils, et choisie selon vos besoins plutôt que prise sur étagère.

Par quel thème commencer

Si vos équipes n'ont pas encore de pratique commune de l'IA, le plus simple est de commencer par les assistants. Les agents, l'automatisation et la création visuelle viennent ensuite, selon ce que votre activité demande. Le thème se choisit en fonction du besoin, pas de la mode.

Nos formations s'organisent autour de quatre thèmes. Les assistants IA couvrent des outils comme Claude, ChatGPT, Gemini, Perplexity, Mistral ou Grok : c'est le cas d'usage que la Commission prend pour exemple quand elle parle de salariés qui rédigent ou traduisent avec ChatGPT. Les agents vont de Hermès ou Cowork jusqu'aux agents sur mesure. L'automatisation relie vos outils entre eux avec n8n, Make, Zapier, des API et des webhooks. La création visuelle, enfin, passe par Nanobanana, Midjourney, Seedance ou Higgsfield.

Pour savoir quels outils d'IA méritent d'être appris dans une PME, voyez l'article sur les outils d'IA à apprendre à utiliser. Et si vous hésitez sur la suite à donner, la FAQ explique comment se passe l'appel de découverte.

Mesurer l'effet d'une formation

Quelques semaines après une formation, la mesure la plus parlante est l'usage : les participants se servent-ils de ce qu'ils ont appris, sur leurs vrais outils ? Si oui, la formation a servi. Si personne n'y a touché, le contenu était sans doute trop loin du travail quotidien, ou la suite n'a pas été prévue.

L'atelier d'Estienne donne un exemple de ce qu'on peut suivre : des étudiants qui ont utilisé le système, des mails de candidature envoyés chaque mois. Ce sont des chiffres d'usage, pas des notes de satisfaction. Dans une PME, le principe est identique. Avant la formation, notez deux ou trois usages que vous visez, par exemple préparer des devis ou trier des mails, puis regardez quelques semaines plus tard ce qui est entré dans les habitudes.

Cette trace sert aussi sur le plan réglementaire. Puisque la Commission admet un registre interne des formations et des initiatives, noter qui a été formé, sur quoi et quand permet de montrer les mesures prises par votre entreprise.

Article préparé avec l'aide d'outils d'IA à partir de sources vérifiées, sous la responsabilité éditoriale d'Antal Rocton.