Maîtrise de l’IA : comment dé­ve­lop­per ses com­pé­tences en IA ?

La maîtrise de l’IA désigne la capacité à utiliser les systèmes d’IA de manière sûre, res­pon­sable et éclairée. L’obli­ga­tion de pro­mou­voir la maîtrise de l’IA s’applique depuis le 2 février 2025. Depuis l’entrée en vigueur du règlement (UE) 2026/1744 le 27 juillet 2026, l’article 4 impose aux four­nis­seurs et aux dé­ployeurs de prendre des mesures pour favoriser la maîtrise de l’IA auprès des personnes qui font fonc­tion­ner ces systèmes pour leur compte. Le niveau de maîtrise attendu dépend notamment des con­nais­sances tech­niques, de l’ex­pé­rience, de la formation et du contexte d’uti­li­sa­tion.

Que signifie la maîtrise de l’IA ?

La maîtrise de l’IA désigne la com­bi­nai­son de con­nais­sances, de com­pé­tences et de com­pré­hen­sion né­ces­saires pour utiliser les systèmes d’IA de manière ap­pro­priée. Elle comprend notamment une com­pré­hen­sion de base du fonc­tion­ne­ment de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle et de la manière d’in­ter­pré­ter ses résultats. Elle implique de savoir évaluer de manière critique les pos­si­bi­li­tés et les risques liés aux dif­fé­rentes ap­pli­ca­tions de l’IA. Les personnes disposant d’une bonne maîtrise de l’IA sont ainsi mieux à même de prendre des décisions éclairées et de tenir compte des aspects éthiques, ju­ri­diques et sociétaux.

La maîtrise de l’IA inclut également la capacité à utiliser les outils d’IA de manière ap­pro­priée et à iden­ti­fier leurs limites, leurs erreurs ou leurs risques po­ten­tiels. Elle est notamment prise en compte dans le règlement européen sur l’IA (AI Act). Son article 4 prévoit que les four­nis­seurs et les dé­ployeurs de systèmes d’IA prennent des mesures pour favoriser le dé­ve­lop­pe­ment de la maîtrise de l’IA parmi leur personnel et les autres personnes qui s’occupent du fonc­tion­ne­ment et de l’uti­li­sa­tion de ces systèmes pour leur compte. Le niveau de con­nais­sances et de com­pé­tences né­ces­saire dépend notamment de l’ex­pé­rience, de la formation et du contexte d’uti­li­sa­tion.

Pourquoi et pour qui la maîtrise de l’IA est-elle im­por­tante ?

La maîtrise de l’IA est im­por­tante pour utiliser l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle de manière per­ti­nente, sûre et res­pon­sable. Elle gagne en im­por­tance à mesure que les systèmes d’IA se gé­né­ra­li­sent dans le monde du travail, l’ad­mi­nis­tra­tion et la vie quo­ti­dienne. Elle aide les col­la­bo­ra­teurs à com­prendre comment utiliser l’IA, à évaluer ses résultats de manière critique et à iden­ti­fier les risques po­ten­tiels, comme les erreurs, les biais ou les problèmes liés à la pro­tec­tion des données. Les en­tre­prises peuvent ainsi mieux exploiter les pos­si­bi­li­tés offertes par l’IA tout en limitant les risques liés à son uti­li­sa­tion.

Les mesures du règlement européen sur l’IA doivent notamment tenir compte des con­nais­sances tech­niques, de l’ex­pé­rience, de la formation et du contexte d’uti­li­sa­tion. Le règlement n’impose toutefois pas de garantir un niveau spé­ci­fique de maîtrise de l’IA à chaque personne et ne prévoit pas de cer­ti­fi­ca­tion ou d’examen stan­dar­disé obli­ga­toire.

En pratique, les en­tre­prises peuvent par exemple proposer des for­ma­tions, des res­sources d’in­for­ma­tion ou des consignes adaptées aux outils d’IA utilisés. Les besoins varient selon les tâches, les risques associés aux systèmes et le niveau de con­nais­sances des personnes con­cer­nées. La maîtrise de l’IA contribue ainsi à une uti­li­sa­tion plus éclairée et res­pon­sable de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle au sein des en­tre­prises.

Que comprend la maîtrise de l’IA ?

La maîtrise de l’IA ne constitue pas une com­pé­tence unique, mais un ensemble de con­nais­sances, de capacités et de pratiques qui se com­plè­tent. Elle peut notamment être sub­di­vi­sée en plusieurs domaines clés :

1. Com­pré­hen­sion de base de l’IA : une con­nais­sance fon­da­men­tale de l’IA, de son fonc­tion­ne­ment, des al­go­rithmes d’IA, des dif­fé­rents types de systèmes et de leurs prin­ci­paux domaines d’ap­pli­ca­tion constitue une base im­por­tante. Elle permet de mieux com­prendre les pos­si­bi­li­tés et les limites des systèmes d’IA.
2. Éva­lua­tion critique : la capacité à évaluer de manière critique les systèmes d’IA et leurs résultats fait partie de la maîtrise de l’IA. Les personnes qui utilisent ces systèmes doivent notamment pouvoir iden­ti­fier les erreurs, les biais et les risques po­ten­tiels et évaluer la fiabilité des résultats.
3. Com­pé­tences pratiques : la maîtrise de l’IA comprend la capacité à utiliser les outils d’IA de manière ap­pro­priée et sûre. Cela implique notamment de savoir in­ter­pré­ter leurs résultats, re­con­naître leurs limites et dé­ter­mi­ner dans quelles si­tua­tions leur uti­li­sa­tion est per­ti­nente.
4. Con­nais­sances ju­ri­diques et ré­gle­men­taires : selon le contexte d’uti­li­sa­tion, il est important de connaître les prin­ci­pales exigences légales ap­pli­cables aux systèmes d’IA, notamment celles du règlement européen sur l’IA. Les personnes con­cer­nées doivent savoir quelles règles s’ap­pli­quent à leur uti­li­sa­tion de l’IA et comment limiter les risques qui peuvent en découler.

Comment dé­ve­lop­per la maîtrise de l’IA ?

Le dé­ve­lop­pe­ment de la maîtrise de l’IA est un processus continu qui doit se faire à plusieurs niveaux. Il est d’abord re­com­mandé d’acquérir une base de con­nais­sances solide. Celle-ci peut être dé­ve­lop­pée à l’aide de cours en ligne, d’ateliers, de lit­té­ra­ture spé­cia­li­sée ou de we­bi­naires pré­sen­tant les principes fon­da­men­taux et le fonc­tion­ne­ment de l’IA, ainsi que les bonnes pratiques pour utiliser l’IA au quotidien. Pa­ral­lè­le­ment, il est important de dé­ve­lop­per une capacité de réflexion critique, notamment à travers des études de cas, des dis­cus­sions en équipe et des analyses des aspects éthiques et ju­ri­diques. Des exercices pratiques et des exemples concrets fa­vo­ri­sent une uti­li­sa­tion sûre et efficace des outils d’IA dans le travail quotidien et ren­for­cent la confiance des col­la­bo­ra­teurs dans leur uti­li­sa­tion.

Les en­tre­prises devraient notamment :

• Analyser les besoins in­di­vi­duels en formation
• Iden­ti­fier les col­la­bo­ra­teurs concernés
• Choisir des mesures de formation adaptées

Celles-ci peuvent com­prendre des ateliers d’ini­tia­tion, des for­ma­tions tech­niques ap­pro­fon­dies, des rappels réguliers et des for­ma­tions ciblées sur certains outils ou cas d’uti­li­sa­tion. Des di­rec­tives internes, des listes de contrôle et, selon les besoins, la dé­sig­na­tion d’une personne res­pon­sable des questions liées à l’IA peuvent con­tri­buer à coor­don­ner leur mise en œuvre et à faciliter le respect des exigences ap­pli­cables.

Il est également important d’adapter en per­ma­nence la maîtrise de l’IA aux évo­lu­tions tech­no­lo­giques et aux nouvelles exigences ré­gle­men­taires. Cela peut passer par la formation continue, des échanges d’ex­pé­rience avec des experts ainsi que l’in­té­gra­tion des en­seig­ne­ments tirés de la pratique. Les en­tre­prises peuvent ainsi aider leurs col­la­bo­ra­teurs à utiliser les systèmes d’IA de manière sûre, réfléchie et efficace.