Formation en IA générative : combler le fossé des compétences en entreprise
Dans un contexte d’adoption croissante de l’intelligence artificielle (IA), les entreprises doivent faire face à un manque de savoir-faire, poussant les dirigeants à investir dans la formation de leurs employés. Pour contrer l’écart entre les compétences disponibles et celles nécessaires à l’adoption de l’IA, de nombreux leaders commencent à doubler leurs efforts pour une montée en compétences alignée aux enjeux de l’IA.
Accenture, par exemple, a intégré la requalification dans le cadre d’une réorganisation globale de son département marketing et communication. L’entreprise a mis en place un programme de formation structuré pour aider ses employés à collaborer efficacement avec les agents d’IA. Selon un rapport, cette initiative a permis d’améliorer la valeur de marque externe de l’unité de 25 % tout en réduisant les tâches manuelles de près d’un tiers. « Nous avons amélioré notre rapidité de mise sur le marché dans une fourchette de 25 à 55 % », a déclaré la société dans son rapport.
L’année dernière, Accenture a élargi sa main-d’œuvre en data et IA à 57 000 praticiens, comme l’a mentionné sa PDG, Julie Sweet, lors de l’appel sur les résultats du quatrième trimestre 2024 en septembre. Les efforts de formation en IA ont contribué à atteindre 44 millions d’heures de formation dans l’ensemble de l’entreprise, soit une augmentation de 10 % par rapport à l’année précédente. La société prévoit d’élargir son vivier de talents en IA à 80 000 praticiens d’ici la fin de l’exercice 2026.
Comme Accenture, plus de la moitié des entreprises envisagent de requalifier et de former leurs employés existants pour tirer parti des capacités qu’offre l’IA, selon un rapport de Revature publié en février. La course pour acquérir des talents compétents en IA s’explique en partie par le pouvoir transformateur de cette technologie et son potentiel de création de valeur.
Sarah Elk, responsable de la pratique AI, Insights and Solutions chez Bain & Company en Amérique, souligne que « cette demande est sans précédent par rapport à ce que nous avons observé lors des cycles précédents ». Pour réussir dans la montée en compétences, les dirigeants doivent penser au-delà de la simple formation. Elk précise : « La formation est un aspect important de la montée en compétences, mais nous devons également considérer l’apprentissage par apprentissage et la formation en équipe, en offrant des expériences nouvelles en plus des cours traditionnels en présentiel ou en ligne. »
La méthode ESP de NEURA KING
La méthode ESP (Exponential Segmentation Process) peut jouer un rôle crucial dans la montée en compétences des employés concernant l’IA générative. Voici comment cette approche peut transformer les initiatives de formation en entreprises telles qu’Accenture et d’autres :
1. Segmentation des besoins en formation
La méthode ESP permet de découper les compétences requises en micro-tâches spécifiques. En identifiant les compétences précises nécessaires pour interagir avec l’IA générative, les entreprises peuvent créer des modules de formation ciblés qui répondent directement aux lacunes identifiées. Par exemple, au lieu d’un programme de formation général sur l’IA, les modules peuvent inclure des compétences telles que la gestion des données, l’interprétation des résultats d’IA, et l’intégration des outils d’IA dans des processus spécifiques.
2. Optimisation des ressources de formation
La décomposition des compétences en micro-tâches permet d’optimiser l’utilisation des ressources de formation. Les entreprises peuvent alors affecter des experts en IA à des équipes spécifiques afin de fournir un accompagnement sur mesure. Cela assure que chaque employé reçoit l’expertise nécessaire pour développer ses compétences dans le cadre de son rôle, favorisant ainsi un apprentissage plus efficace.
3. Approche collaborative et engagée
La méthode ESP encourage également une collaboration entre les employés lors de la formation. En intégrant des équipes multidisciplinaires dans le processus d’apprentissage, les entreprises peuvent favoriser un environnement d’apprentissage dynamique. Cela répond à la suggestion de Sarah Elk concernant l’importance de l’apprentissage par apprentissage et de la formation en équipe, en permettant aux employés d’apprendre les uns des autres tout en travaillant sur des projets concrets.
4. évaluation continue et ajustements
Un des principes de la méthode ESP est l’évaluation continue des compétences acquises. En suivant de près les progrès des employés et en ajustant les programmes de formation en fonction des résultats, les entreprises peuvent s’assurer que la montée en compétences reste alignée sur les besoins évolutifs du marché. Cela permet également de mesurer l’impact des formations sur la performance opérationnelle.
5. Intégration stratégique de l’ia
Enfin, en utilisant la méthode ESP, les entreprises peuvent intégrer l’IA de manière stratégique dans l’ensemble de leurs opérations. Cela comprend non seulement la formation des employés, mais aussi la mise en place de processus standardisés qui exploitent au mieux les capacités de l’IA. En transformant les employés en collaborateurs compétents avec l’IA, les entreprises ne se contentent pas d’améliorer la valeur de marque, mais elles augmentent également leur agilité et leur compétitivité sur le marché.
Conclusion
En somme, la méthode ESP offre une approche systématique et efficace pour répondre aux besoins de formation en IA générative. En décomposant les compétences en micro-tâches, en favorisant la collaboration, et en intégrant une évaluation continue, les entreprises peuvent non seulement réduire l’écart de compétences, mais également maximiser le retour sur investissement de leurs efforts de formation. Cela positionne les organisations comme des leaders dans l’adoption de l’IA, tout en préparant leurs employés à exceller dans un environnement en constante évolution.