Quatre problématiques L&D reviennent systématiquement dans les réunions budgétaires et les échanges avec les dirigeants. Et la plupart des organisations cherchent encore comment y répondre.
- L’intégration des nouveaux collaborateurs est trop lente pour suivre le rythme de l’activité, et encore plus celui de la croissance.
- Les écosystèmes technologiques RH sont devenus coûteux et complexes, sans pour autant offrir une vision complète des compétences disponibles dans les équipes.
- Les approches learning traditionnelles ne suffisent pas à combler assez vite le déficit de compétences en IA.
- La formation métier reste inégale et peu efficace à l’échelle de l’organisation.
À l’ère de l’IA, ces difficultés renvoient au même problème de fond : réduire l’écart entre les ambitions de l’entreprise et la capacité des équipes à suivre le rythme. Certaines organisations y parviennent déjà. Voici les actions qui ont fait la différence.
Problème n° 1 : les nouvelles recrues mettent trop de temps à devenir opérationnelles
Chaque jour sans contribution réelle d’une nouvelle recrue coûte de l’argent à l’entreprise. Dans les organisations axées sur les ventes, ce coût se mesure vite : un pipeline commercial vide et trop peu d’opportunités générées.
Chez TEKsystems, entreprise internationale de services technologiques, les nouveaux commerciaux mettaient traditionnellement 36 à 40 mois avant de décrocher leur premier rendez-vous. Ce qui leur manquait : un entraînement en situation réelle. Avec des équipes de 15 à 40 personnes à encadrer, les responsables commerciaux ne pouvaient pas assurer aux nouvelles recrues un coaching suffisamment régulier pour les aider à gagner rapidement en confiance.
Pour TEKsystems, conclure les ventes plus rapidement fait directement la différence sur le chiffre d’affaires.
« En tant qu’entreprise, nous savons que si nous parvenons à accélérer suffisamment le cycle de vente et à atteindre l’étape de qualification, nous avons 60 % de chances supplémentaires de remporter le contrat » déclare Chris Harry, Chief Talent and Learning Officer chez TEKsystems.
Pour gagner en efficacité, TEKsystems a intégré les mises en situation avec l’IA de Degreed Maestro à son programme d’onboarding commercial. Les nouveaux commerciaux ont la possibilité de s’entraîner sur quatre compétences précises : l’elevator pitch, la gestion des objections, les questions de découverte et l’appel de prospection complet. Ils peuvent répéter chaque expérience autant de fois que nécessaire, à leur rythme.
« Avec Maestro, nous pouvons créer des mini-espaces qui permettent de s’entraîner, comme le ferait un athlète ou un musicien. Cet environnement permet d’être mieux préparé à la dimension humaine de la relation client », précise Chris Harry.
Chaque membre de la cohorte a passé environ une heure au total sur les quatre expériences de mise en situation. Les résultats parlent d’eux-mêmes.
Six mois après leur arrivée, 25 % des nouveaux commerciaux de la cohorte avaient déjà décroché un rendez-vous, alors qu’il fallait auparavant compter 36 à 40 mois pour atteindre ce résultat. Avant le programme, aucun nouveau commercial n’avait atteint cette étape en moins de six mois.
« Les retours ont été très impressionnants. Les participants ont gagné en confiance », se félicite Stefanie Kuehn, Senior Program Manager, Organizational Development chez TEKsystems. « Ils ont pu s’entraîner dans un environnement sûr, sans se sentir observés par un manager ou un mentor à chaque échange. »
En s’exerçant sans pression ni jugement avant les situations réelles, les collaborateurs gagnent plus vite en assurance et sont plus performants au moment décisif. Le coach peut également se concentrer sur les points plus délicats, car les bases sont déjà acquises.
Résultat : une montée en puissance plus rapide pour les nouvelles recrues, un coaching plus utile pour les managers et moins de tâches administratives pour tout le monde.
Problème n° 2 : trop d’outils coûteux et toujours pas les bonnes données de compétences
Au fil des années, la plupart des organisations ont accumulé les plateformes et les outils technologiques. Chacun avait sa raison d’être à un moment donné. Mais collectivement, ils ont créé un stack technologique RH coûteux à maintenir, difficile à utiliser et trop fragmenté pour offrir une vision claire et exploitable des compétences disponibles dans l’entreprise.
Dans un monde en perpétuel mouvement, cette position n’est plus tenable.
Pernod Ricard, l’un des leaders mondiaux des spiritueux haut de gamme, évolue sur un marché en pleine mutation, où les attentes des consommateurs, les réglementations et les exigences de supply chain changent sans cesse. L’immobilisme n’était pas une option.
« Notre activité se transforme en permanence. Nous devons aider nos collaborateurs à s’adapter rapidement, comprendre où ils en sont et évaluer leur niveau de maturité pour les préparer aux évolutions à venir », souligne Louis Bosche, Directeur Tech RH chez Pernod Ricard.
Pernod Ricard proposait déjà des expériences de formation et des opportunités de développement, mais ces ressources étaient dispersées sur des plateformes fragmentées et redondantes. Les collaborateurs étaient demandeurs, mais ils avaient du mal à les trouver, et les résultats restaient difficiles à mesurer.
Pour relever ce défi et accélérer sa transition vers une organisation axée sur les compétences, Pernod Ricard s’est associé à Degreed afin de créer un hub de formation unifié, intégré nativement à Workday. Avec cette intégration bidirectionnelle, toute mise à jour du niveau de maîtrise d’une compétence par un collaborateur était répercutée en temps réel dans les deux systèmes, puis immédiatement exploitable pour les décisions liées aux talents. Une fois le dispositif en place, plus de 70 % des collaborateurs, tous services confondus, ont déclaré au moins 15 compétences dans Workday, y compris parmi les effectifs d’habitude difficiles à mobiliser.
Pernod Ricard a ainsi simplifié son écosystème technologique RH tout en réalisant de véritables économies.
« Degreed est devenu notre point d’accès unique pour offrir aux collaborateurs une expérience où tout est relié à leurs compétences. Ils travaillent, échangent et progressent avec le même référentiel que dans Workday », témoigne Anna Gosteva, Product Owner, Learning and Employee Engagement chez Pernod Ricard.
En supprimant simplement les plateformes redondantes, Pernod Ricard a déjà économisé 600 000 €. Mais le changement le plus important est ailleurs : l’entreprise dispose désormais de données de compétences unifiées, directement reliées aux résultats business.
Autrefois limitées aux tableaux de bord L&D, les données de compétences sont désormais accessibles aux responsables métier et à la direction, qui peuvent les utiliser pour prendre de vraies décisions en matière de talents et de mobilité.
Problème n° 3 : les équipes ne montent pas assez vite en compétence sur l’IA
D’ici fin 2026, 90 % des entreprises devraient être confrontées à des pénuries critiques de compétences, selon une note d’analyste IDC. Les organisations qui sauront développer la maîtrise de l’IA et les compétences associées disposeront donc d’un véritable avantage concurrentiel.
Deux entreprises internationales ont montré à quoi ressemble une approche proactive face à cet enjeu critique.
Capgemini devait aider ses 360 000 collaborateurs à monter rapidement en compétence sur l’IA. Pour y parvenir, l’entreprise a lancé son « campus Gen AI » sur Degreed en seulement 10 semaines, avec des milliers de plans de formation, de parcours et de ressources sélectionnées. Depuis, plus de 150 000 collaborateurs ont utilisé l’académie, et 50 000 certifications ont été délivrées.
Capgemini a ainsi déployé en un temps record une initiative qui aurait pu prendre plusieurs années. Résultat : 32 millions d’euros de nouveaux contrats clients, directement liés à la montée en compétences des équipes sur l’IA.
Pour ZS, cabinet de conseil en management et entreprise technologique, ce sont les compétences des collaborateurs qui sont le produit. L’expertise, notamment sur les technologies émergentes comme l’IA, reste un facteur clé de différenciation. L’entreprise ne s’est pas contentée de créer des contenus dédiés aux compétences en IA : elle a aussi intégré l’IA directement dans l’expérience de formation.
L’équipe ZS a déployé « Mon coach virtuel », sa version interne de Degreed Maestro, afin d’aider les collaborateurs à préparer les conversations décisives, à clarifier des feedbacks parfois divergents et à exploiter les observations de leurs managers.
ZS utilise également les données de compétences de Degreed pour relier les activités de formation à des objectifs métier clairement définis. Chaque action de développement est rattachée à l’un des sept domaines de compétences établis par le cabinet, afin que les collaborateurs progressent sur des sujets directement utiles à l’entreprise. Simple, ciblé et efficace.
La leçon à tirer de ces deux organisations : pour développer les compétences en IA à grande échelle, il faut une approche structurée, capable de mesurer les progrès et de les relier clairement aux objectifs de l’entreprise.
Problème n° 4 : la formation manque de cohérence et d’efficacité à grande échelle
Déployer un programme de formation est une chose. Déployer un programme de formation personnalisé auprès de milliers de collaborateurs sur des dizaines de rôles, de zones géographiques et de niveaux de compétence différents est bien plus compliqué. Mais aussi bien plus important pour la réussite de l’entreprise.
Le Crédit Agricole, neuvième banque mondiale, compte 150 000 collaborateurs présents partout dans le monde. Pour maintenir leurs compétences à jour face aux transformations du secteur bancaire et aux évolutions de chaque marché, il faut une approche radicalement différente des sessions de formation traditionnelles et des catalogues de cours figés. C’est précisément la mission de l’IFCAM, l’université d’entreprise du Crédit Agricole.
« Nous devons répondre à plusieurs défis et transformations à la fois », explique Guillaume Lefebvre, CEO de l’IFCAM. « Des écarts technologiques, comportementaux, démographiques et concurrentiels, auxquels s’ajoutent désormais les enjeux géopolitiques et les grandes transitions. Mais pour nous, ils représentent aussi une opportunité. »
Pour avancer, l’organisation avait besoin d’un système de formation unique (Degreed, en l’occurrence), connecté avec ses systèmes RH. Cette unification devait renforcer à la fois la formation et la mobilité des collaborateurs.
À ce jour, 20 000 collaborateurs ont commencé à se servir de Degreed, et l’équipe IFCAM vise désormais les 70 000 utilisateurs. « Tous ceux qui l’ont adopté sont satisfaits », explique Guillaume Lefebvre. « Ils voient le potentiel en termes de volume d’informations et de formation auquel ils peuvent accéder grâce à la plateforme, mais aussi les bénéfices en matière d’optimisation, notamment sur les coûts, la charge cognitive et le temps. »
Aujourd’hui, plusieurs entités régionales souhaitent créer leurs propres académies, avec le soutien de l’équipe de Guillaume Lefebvre. Cette approche connectée permet de déployer la formation plus efficacement jusqu’au niveau régional, tout en accélérant la transformation des effectifs. Les collaborateurs peuvent ainsi suivre le rythme d’une entreprise en constante évolution.
« Je ne crois pas que l’IA soit inaccessible aux collaborateurs », précise Guillaume Lefebvre. « Il n’y a pas de limite. Avec l’âge, l’expérience et la formation, nous pouvons continuer à apprendre et à progresser. »
Structurer la formation à l’ère de l’IA
Aucune de ces organisations n’a résolu son problème en ajoutant plus de contenus ou plus d’heures de formation. Elles ont mis en place une infrastructure plus intelligente : un écosystème de formation qui produit de meilleures données, personnalise davantage l’expérience et relie directement le développement des compétences aux enjeux métier.
Dans chaque cas, l’IA n’a pas remplacé les facteurs humains qui font l’efficacité de la formation des collaborateurs. Elle les a renforcés. Les commerciaux de TEKsystems continuent de travailler en personne avec des coachs, mais leurs entraînements dans Maestro permettent d’approfondir les échanges. L’équipe L&D de Pernod Ricard continue de prendre les décisions stratégiques, mais les données de compétences dont elle a besoin sont enfin sous ses yeux. Les collaborateurs de ZS continuent de faire appel à leur jugement humain, mais Maestro les aide à mieux exploiter les feedbacks reçus lors des conversations de coaching IA.
Les quatre problématiques évoquées dans cet article pourraient bientôt appartenir au passé. Et les organisations qui sauront les résoudre les premières (comme TEKsystems, Pernod Ricard, Capgemini, ZS et le Crédit Agricole) aborderont le monde du travail de demain avec une longueur d’avance.
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