Quelles compétences IA former en priorité selon le poste et le secteur ?

Pourquoi partir des tâches plutôt que des outils ?

Une session unique sur « l'IA générative » pour tous les salariés répond mal à des besoins très différents. Un juriste qui fait résumer des contrats, un technicien qui consulte une base documentaire et un recruteur qui trie des candidatures n'exposent pas l'entreprise aux mêmes risques.

L'AI Act va dans ce sens. Son article 4 demande des mesures qui tiennent compte des connaissances des personnes, du contexte d'utilisation et des personnes sur lesquelles les systèmes sont utilisés. Le questions-réponses de la Commission européenne précise qu'il n'existe pas de formation unique adaptée à toutes les situations.

L'écart à combler est réel. Selon le Centre commun de recherche de la Commission (JRC, 2025), 30 % des travailleurs de l'UE utilisent des systèmes d'IA dans leur travail, mais seulement 15 % ont reçu une formation à l'IA.

Sur quels référentiels s'appuyer ?

Le principal référentiel public est DigComp, le cadre européen des compétences numériques. Sa version 3.0, publiée par le JRC en novembre 2025, compte 5 domaines, 21 compétences, 4 niveaux de maîtrise (de base à très avancé) et plus de 500 acquis d'apprentissage. L'IA y est intégrée de façon transversale : chacune des 21 compétences comporte des éléments liés à l'IA, signalés comme tels.

Le règlement (UE) 2026/1744, qui a modifié l'article 4 de l'AI Act, cite DigComp parmi les cadres européens dont la Commission et les États membres peuvent tenir compte pour promouvoir la maîtrise de l'IA.

Plusieurs compétences DigComp correspondent directement aux usages professionnels de l'IA :

• Évaluer l'information (1.2) : vérifier une réponse générée, repérer une erreur ou une source inventée ;
• Protéger les données personnelles et la vie privée (4.2) : savoir ce qui ne doit pas être saisi dans un outil externe ;
• Intégrer et retravailler des contenus numériques (3.2) et Droits d'auteur et licences (3.3) : réutiliser un contenu généré de façon correcte ;
• Identifier ses besoins de compétences numériques (5.4) : savoir ce qu'il faut encore apprendre.

Quelles compétences pour quel profil ?

Profil	Compétences prioritaires	Point d'attention réglementaire
Tous les utilisateurs	Fonctionnement général d'un modèle de langage, erreurs et hallucinations, données à ne pas saisir, vérification des sorties	Article 4 de l'AI Act
Utilisateurs réguliers (marketing, RH, finance, juridique, support)	Formulation des demandes, évaluation de la qualité et de la fiabilité, usage des fonctions d'IA des logiciels métier, biais	RGPD pour les données traitées
Équipes techniques et data	Intégration de modèles, évaluation et tests, qualité des données, sécurité	Obligations de fournisseur si l'entreprise met un système sur le marché
Managers	Organisation du travail, évaluation de la performance, accompagnement des équipes	Information et consultation du CSE sur les nouvelles technologies (entreprises d'au moins 50 salariés)
Décideurs et personnes chargées du contrôle humain	Capacités et limites réelles, cadre juridique, gouvernance, priorisation des cas d'usage	Article 26 de l'AI Act pour les systèmes à haut risque

Le règlement ne fixe aucune durée de formation par profil. La durée dépend du point de départ des personnes et des outils utilisés : une évaluation initiale des acquis évite de reformer ce qui est déjà maîtrisé.

Qu'est-ce qui change selon le secteur ?

Le secteur ne change pas les compétences de base. Il détermine les cas d'usage sur lesquels ancrer la formation et les risques à traiter en priorité.

• Banque et assurance. L'évaluation de la solvabilité ou la notation de crédit des personnes physiques figure parmi les systèmes à haut risque de l'annexe III de l'AI Act. Les équipes doivent savoir reconnaître ces usages et les règles qui s'y appliquent.
• Santé et médico-social. Les données de santé sont des données sensibles au sens du RGPD. La vérification des informations générées et la responsabilité du professionnel sont au premier plan.
• Ressources humaines. Le recrutement, la sélection et les décisions sur la relation de travail relèvent aussi de l'annexe III. Les équipes RH doivent savoir identifier ces cas.
• Formation et enseignement. L'admission, l'évaluation des acquis et la surveillance des examens dans les établissements d'enseignement et de formation professionnelle figurent également à l'annexe III.
• Industrie et services B2B. Les cas d'usage portent sur la documentation technique et l'assistance aux techniciens ; la confidentialité des données techniques est le risque principal.

Les obligations relatives aux systèmes à haut risque de l'annexe III s'appliquent à partir du 2 décembre 2027.

Comment construire le plan de formation IA ?

1. Recenser les outils d'IA utilisés et les populations qui s'en servent.
2. Identifier, par profil, les tâches où l'IA est utilisée ou envisagée, et les risques associés.
3. Formuler les compétences visées, en s'appuyant sur DigComp ou un référentiel interne.
4. Évaluer le niveau de départ des personnes.
5. Construire des modules ancrés sur des cas d'usage réels de l'entreprise.
6. Garder la trace des actions menées et vérifier ce que les personnes savent faire ensuite.

La démarche d'ensemble est décrite dans AI Act article 4 : formation obligatoire à l'IA, ce que l'entreprise doit faire et dans Maturité IA en entreprise : comment l'évaluer et que faire ensuite.