Les compétences deviennent vite obsolètes. Les budgets se resserrent. Pourtant, les organisations doivent continuer à développer de nouvelles capacités.
La plupart des équipes learning savent déjà ce dont elles ont besoin : des outils plus intelligents, des parcours flexibles et des données de compétences en temps réel. Ce qui leur manque, ce n’est pas la vision ; c’est l’argumentaire qui leur permettra d’obtenir les moyens nécessaires.
Chaque année, les organisations dépensent plus de 1 500 $ par collaborateur en formation, selon Josh Bersin. Pourtant, une grande partie de ces investissements ne permet toujours pas de développer la bonne compétence au bon moment. La moitié des compétences professionnelles deviennent obsolètes en moins de quatre ans, alors même que les calendriers de transformation s’accélèrent. Mais lorsque les responsables L&D défendent un projet d’IA en réunion budgétaire, ils repartent souvent sans accord. Non pas parce que l’idée est mauvaise, mais parce que leur argumentaire est pensé pour la formation, pas pour les résultats business.
La solution est plus simple qu’il n’y paraît.
Le vrai obstacle n’est pas l’IA, mais le processus de validation
Selon Deloitte, 79 % des dirigeants considèrent l’IA générative (Gen AI) comme un levier de transformation. Pourtant, la plupart de leurs entreprises n’ont pas de roadmap pour la formation capable de suivre l’accélération imposée par l’IA. L’intention est là. La nécessité d’agir vite aussi. Les entreprises sont prêtes à investir dans les outils d’IA, mais elles veulent des preuves. Les dirigeants veulent comprendre ce que ces solutions peuvent changer concrètement pour l’entreprise. Ce qui manque aux équipes L&D, c’est un business case structuré qui montre comment le learning IA peut contribuer aux priorités de la direction, du chiffre d’affaires à la rétention, en passant par la préparation des équipes.
Attendre coûte de plus en plus cher. Les organisations qui tardent à adopter l’IA perdent en agilité et en compétitivité, alors que les usages de l’IA s’accélèrent partout. La fonction learning joue ici un rôle central, car c’est elle qui doit donner aux équipes les capacités nécessaires pour transformer l’intention en résultats.
Reste une question : comment les responsables L&D peuvent-ils obtenir le feu vert pour passer à l’action ?
Commencez par des cas d’utilisation qui parlent aux dirigeants
Trois cas d’utilisation fonctionnent toujours auprès de la direction financière, car leur valeur pour l’entreprise est évidente :
- Le développement du leadership
- L’aide à la vente
- La validation des compétences à grande échelle
Tous sont directement liés aux KPI de l’entreprise, et leurs résultats peuvent être clairement chiffrés. Par exemple* :
- Développement du leadership : si 50 postes de direction sont pourvus chaque année et que l’IA permet d’en attribuer 20 en interne plutôt que par recrutement externe, cela représente 2 M$ de coûts de recrutement évités. En réduisant également le délai de recrutement de 20 jours, avec un coût de vacance de poste estimé à 1 000 $ par jour, l’impact annuel atteint 3 millions de dollars.
- Aide à la vente : si 500 nouveaux commerciaux deviennent opérationnels 30 jours plus tôt, avec une contribution moyenne au chiffre d’affaires de 15 000 $ par mois et par commercial, cela représente une hausse de 7,5 M$ de chiffre d’affaires pour un seul cas d’utilisation, en une seule année.
- Évaluation des compétences à grande échelle : si vous pouvez évaluer 5 000 collaborateurs et favoriser le redéploiement de 10 % des talents, vous pourriez éviter 25 M$ de coûts de recrutement externe. Une fois déduits les 2 millions de dollars que coûtait l’ancien programme d’évaluation, l’impact net atteint 23 M$ par an.
C’est le type de calcul qu’une direction financière peut entendre, parce qu’il reste réaliste. À condition, bien sûr, de connaître les indicateurs de référence de l’entreprise et d’être prêt à tester les estimations dans le cadre d’un projet pilote.
Obtenez l’adhésion des parties prenantes
Les décisions liées au learning IA ne relèvent pas uniquement des équipes L&D. L’IT attend des réponses sur la gouvernance des données, la sécurité et l’intégration. Les responsables métier veulent comprendre comment ces outils peuvent aider leurs équipes à atteindre leurs objectifs et à avancer plus vite. Les RH regardent du côté de la mobilité interne et de l’engagement collaborateur. De son côté, la direction veut comprendre les risques et la valeur pour l’entreprise : que deviennent l’agilité, la rétention et le chiffre d’affaires si l’organisation n’investit pas dans cette IA ? Pourquoi en avons-nous besoin maintenant ?
La plupart des propositions learning restent bloquées parce qu’elles ne parlent qu’à un seul type d’interlocuteur, sans donner aux autres de raison claire de s’engager. Les plus efficaces répondent simultanément aux attentes des quatre groupes clés (IT, métiers, RH et direction), tout en levant les objections avant qu’elles ne deviennent des freins.
Par exemple, vous pouvez commencer par préparer une « fiche de cadrage IA » avant même que l’équipe sécurité et conformité ne la demande. Une seule page : flux de données, règles de gouvernance, mesures de protection. C’est une façon de montrer que le projet est solide et réfléchi, et d’instaurer plus rapidement un climat de confiance.
Mais un cadre théorique ne suffira pas à faire valider votre proposition. Il vous faut un test concret.
Faites vos preuves en six semaines
Un pilote IA n’a pas vocation à tester chaque fonctionnalité. Il doit démontrer sa valeur sur les indicateurs qui comptent.
Un pilote ciblé de six semaines peut suffire à étayer vos arguments. Par exemple, testez un rôle clé pour le chiffre d’affaires, comme l’onboarding commercial, auprès de 50 à 100 collaborateurs. Pendant le test, visez une réduction de 25 % du délai d’opérationnalité. Mesurez l’engagement dans les parcours. Recueillez les évaluations des managers sur le niveau de préparation des collaborateurs. Présentez ensuite à la direction une synthèse d’une page comparant la situation de départ aux résultats obtenus.
Un document d’une page, construit à partir d’un pilote concret, est souvent plus parlant qu’une présentation complète. Les dirigeants font confiance aux données qui viennent de leur propre organisation.
Ne laissez pas l’IA avancer sans vous
La fonction L&D arrive à un tournant. Elle doit désormais savoir défendre les outils de learning IA comme un investissement : expliquer leur valeur dans des termes qui parlent à l’entreprise, prouver leur impact avec un pilote ciblé, puis confirmer cet impact par des mesures précises. Attendre que d’autres prouvent la valeur de ces outils coûte trop cher. Ce qui compte, c’est de montrer ce qu’ils peuvent apporter à votre entreprise, sur vos cas d’utilisation.
C’est là que le choix du bon partenaire de learning IA devient essentiel.
Téléchargez notre guide complet, IA et formation : choisir le bon partenaire, pour découvrir notre plan détaillé avec des modèles de ROI pour la direction financière, des check-lists d’évaluation des fournisseurs, un pilote sur six semaines, et plus encore.
* Les chiffres de ROI financier mentionnés dans cet article (par exemple, -3 M$ sur le développement du leadership, +7,5 M$ de CA avec l’aide à la vente ou 23 M$ d’impact sur l’évaluation des compétences) sont fournis à titre indicatif sur la base des modèles de Value Engineering de Degreed. Il ne s’agit pas de résultats attribués à des clients.
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