Maîtrise de l’IA : définition et formation IA en entreprise

Que recouvre la maîtrise de l’IA ?

La maîtrise de l’IA, ou AI literacy, désigne ce qu’une personne doit savoir pour utiliser l’IA à bon escient. Pour l’AI Act, ce sont « les compétences, les connaissances et la compréhension » qui permettent un déploiement « en toute connaissance de cause » (article 3, point 56). Cette définition inclut la conscience des possibilités, des risques et des préjudices potentiels de l’IA.

Le niveau attendu dépend du rôle. L’article 4 demande de tenir compte des connaissances techniques, de l’expérience et de la formation des personnes, ainsi que du contexte d’utilisation. Il demande aussi de tenir compte des personnes que le système concerne. Un recruteur qui utilise un outil de tri n’a pas les besoins d’un juriste qui fait résumer des contrats.

La formation à l’IA est-elle obligatoire en entreprise ?

L’AI Act oblige les fournisseurs et les déployeurs à prendre des mesures, sans fixer de niveau à atteindre ni de format. Dès le 2 février 2025, l’article 4 leur demandait de garantir « un niveau suffisant » de maîtrise, « dans toute la mesure du possible ». Le règlement (UE) 2026/1744, en vigueur depuis le 27 juillet 2026, a remplacé cette formule.

Le nouvel article 4 dit : « Les fournisseurs et les déployeurs de systèmes d’IA prennent des mesures pour favoriser le développement de la maîtrise de l’IA ». Il vise leur personnel et précise que l’obligation ne les contraint pas à garantir un niveau précis pour chaque individu. Le considérant 8 ajoute que la maîtrise de l’IA devrait être « une priorité stratégique, indépendamment des obligations réglementaires ».

La Commission européenne indique dans ses questions-réponses qu’aucun certificat n’est nécessaire. Elle suggère de tenir un registre interne des formations. Ces réponses décrivent encore l’Omnibus comme une proposition.

Une exigence plus stricte vise les systèmes à haut risque. L’article 26 demande au déployeur de confier le contrôle humain (human in the loop) à des personnes qui ont la compétence, la formation et l’autorité nécessaires.

Maîtrise de l’IA ou acculturation : quelle différence ?

L’acculturation donne à tous une culture commune de l’IA ; la maîtrise vise les compétences qu’exigent un usage précis et ses risques. Une conférence sur l’IA générative relève de l’acculturation. Vérifier la réponse d’un assistant avant de l’envoyer à un client relève de la maîtrise. Le prompt engineering, la rédaction de consignes, n’en couvre qu’une partie. Il n’apprend ni à repérer une erreur, ni à choisir les données à confier à un outil.

Que change la maîtrise de l’IA pour votre décision ?

• Partez des usages, pas d’un catalogue de formations. L’article 4 demande de tenir compte du contexte d’utilisation. Listez d’abord qui utilise quel outil, pour quelle tâche.

• Couvrez aussi ceux qui ne sont pas salariés. L’article 4 vise le personnel et « les autres personnes » qui utilisent les systèmes pour votre compte. La Commission cite un sous-traitant, un prestataire ou un client.

• Visez les usages non déclarés. Selon le Work Trend Index 2024 de Microsoft et LinkedIn (31 000 personnes, 31 pays), 78 % des utilisateurs d’IA apportent leurs propres outils. Une formation limitée aux outils officiels manque ce shadow AI.

• Gardez une trace. Un registre des formations et des consignes diffusées montre les mesures prises, sans certificat.

• Mesurez l’effet sur le travail, pas les heures de formation. Suivez l’adoption de l’IA : qui utilise l’outil, pour quelles tâches, à quelle fréquence.