IA générative : 5 compétences clés à acquérir pour bien l’utiliser

L’intelligence artificielle générative (IAG), popularisée par des outils comme ChatGPT, Claude, Gemini ou encore Le Chat, bouleverse les usages professionnels. En permettant de générer instantanément des textes, images, vidéos ou lignes de code à partir d’une simple consigne en langage naturel, elle révolutionne le fonctionnement de l’entreprise : communication, production de contenu, automatisation, recrutement ou encore prospection, etc., peu de fonctions échappent à sa montée en puissance. 

Les chefs d’entreprises l’ont bien compris : 58 % des dirigeants de PME-ETI considèrent que l'intelligence artificielle est un enjeu de survie de l'entreprise, selon une étude de Bpifrance Le Lab. 

IA générative : une révolution qui exige de repenser les compétences des professionnels

En 2024, pourtant, seules 13 % des TPE PME déclaraient utiliser l’IA (en majorité l’IA générative), selon le Baromètre France Num. Si son utilisation accélère (elles n’étaient que 5 % en 2023), les TPE PME françaises demeurent en retrait par rapport à leurs voisines européennes selon les chiffres de l’Insee. 

Un retard préjudiciable compte tenu des gains potentiels offerts par l’IA : les économistes estiment que l’automatisation de la production par l’IA pourrait augmenter le PIB de la France de 1,3 point par an d’ici à 2034. 

La majorité des dirigeants de petites et moyennes entreprises n’a, selon Bpifrance Le Lab, ni stratégie IA pour son entreprise (dans 57 % des cas) ni pris position quant à l’utilisation des IA libres d’accès (53 %).

La formation des salariés : condition du déploiement de l’IA générative

L’IA générative est un outil de production assistée. Elle ne pense pas, elle réagit à des instructions (prompts). Son efficacité dépend entièrement de l’humain qui l’emploie. La qualité des résultats est conditionnée par : 

• le choix de l’outil ;
• la clarté des instructions (prompts) ;
• la pertinence du contexte ;
• la qualité des ajustements.

C’est pourquoi parler uniquement d’outils est une erreur : ce sont bien les compétences humaines qui font la différence.

Les salariés l'ont bien compris. Ils sont 73 % à estimer ne pas être suffisamment préparés pour les utiliser efficacement selon l'étude Ifop/Talan. Un chiffre qui s'explique largement par le fait que seuls 15 % des salariés ont bénéficié d’une formation spécifique à l’utilisation de l’IA. 

Les 5 compétences clés pour bien utiliser l'IA générative

Face à l’émergence de l’intelligence artificielle générative (IAG), il est crucial de s'assurer que les collaborateurs possèdent les aptitudes nécessaires pour tirer tout le potentiel de ces outils de manière responsable. 

Découvrez les 5 compétences clés à maîtriser pour adopter l'IA générative de façon efficace et sans risque. 

1. Sélectionner les outils d’IA générative adaptés à un besoin professionnel

Choisir une technologie d’IA générative adaptée suppose bien plus que tester des outils : il faut d’abord clarifier le besoin (rédaction, visuel, résumé, automatisation…), puis comparer les solutions selon des critères précis : coût, hébergement, spécialisation métier, compatibilité avec les outils internes. 

Cela demande de comprendre les technologies sous-jacentes, de se tenir à jour sur les évolutions du marché, et de rester vigilant sur les enjeux de confidentialité (notamment e si le service est hébergé hors UE). 

L’objectif final : adopter des outils utiles, sécurisés et réellement adaptés à l’activité.

Ce que cela implique concrètement :

• Analyser la finalité du projet / identifier le besoin opérationnel : produire un texte à visée informative, un visuel marketing, un résumé interne, un script vidéo, une fiche produit, etc.
• Qualifier les critères de sélection : le prix (gratuité vs. solution payante), l’hébergement des données (en ligne ou local), l’accessibilité de l’outil (tout public ou solution métier IA spécialisée).
• Connaître les principes de base de fonctionnement des modèles génératifs (LLM, GAN, etc.) pour comprendre ce qu’ils peuvent ou non produire de manière fiable.
• Rester à jour sur les évolutions : nouvelles versions des modèles, politiques de confidentialité, intégrations possibles avec les outils de l'entreprise (CMS, CRM, etc.).
• Comprendre les risques : certains outils posent des problèmes en matière de protection des données (serveurs situés hors UE, par exemple).
   

2. Interagir efficacement avec une IA générative (maîtrise du prompting)

Objectif : construire un dialogue structuré avec l’IA pour générer des résultats cohérents, pertinents et contextualisés.

La capacité à donner des instructions (prompts) efficaces est une compétence rédactionnelle autant qu’une compétence technique.

Ce que cela implique concrètement :

• Formuler des prompts précis et contextualisés, en expliquant le rôle de l’IA ("Tu es un expert RH..."), la tâche demandée ("rédige une offre d’emploi..."), le ton ("convivial et professionnel") et le format ("300 mots, 3 paragraphes").
• Gérer la complexité des instructions : enchâssement de tâches, inclusion de sources, contraintes de forme ou de langue.
• Conduire une conversation itérative, où chaque réponse peut être ajustée, reformulée, relancée pour améliorer la qualité.
• Anticiper les limites du modèle : hallucinations, biais, approximations, méconnaissance du contexte réel de l’entreprise.

Pour en savoir plus sur l'art de formuler les instructions à une IA générative, consultez le dossier : 

• Comment créer des prompts efficaces : guide du débutant

3. Produire du contenu exploitable, fiable et adapté aux objectifs

Objectif : générer des contenus (texte, image, audio, vidéo…) à partir d’outils IAG qui soient immédiatement exploitables en contexte professionnel.

Ce que cela implique concrètement :

• Préparer les données d’entrée : transmettre des éléments précis à l’IA (descriptifs, arguments commerciaux, données ou documents internes, etc.).
• S’assurer que le résultat est cohérent avec la commande (contenu sans erreurs, clair, structuré, dans le bon format).
• Vérifier que le contenu est pertinent pour l’objectif final : référencement (SEO), documentation interne, communication externe, etc.
• Adapter le résultat au support de diffusion : page web, email, post pour les réseaux sociaux, etc.

4. Réviser, améliorer, transformer les productions de l’IA

Objectif : appliquer des techniques d’édition et de réécriture pour ajuster les productions IA à un niveau de qualité éditoriale ou graphique souhaité.

Cette compétence renforce l’autonomie des équipes et assure un niveau de qualité constant, quelle que soit la production initiale.

Ce que cela implique concrètement :

• Analyser objectivement le contenu produit : langage trop générique ? répétitions ? manque d’accroche ? ton mal ajusté ?
• Modifier les prompts pour affiner les versions : demander des variantes, des reformulations, des résumés.
• Intervenir manuellement : corriger les erreurs, adapter la mise en forme, reformuler certains passages.
• Conduire une itération créative : obtenir 2 ou 3 versions et comparer pour choisir la plus efficace selon l’objectif.

5. Évaluer les contenus IA sous l’angle de l’éthique, de la sécurité et de la conformité

Objectif : examiner les résultats générés pour en identifier les risques juridiques, éthiques ou techniques, et garantir leur conformité à la réglementation.

Cette compétence ne relève pas uniquement du juriste : chaque collaborateur impliqué dans l’usage d’une IA doit disposer de réflexes de responsabilité et d’esprit critique. Désormais, ne pas former à ces sujets peut engager la responsabilité de l’employeur.

Ce que cela implique concrètement :

• Vérifier les sources ou faits avancés : citations inventées, fausses données, informations obsolètes.
• Identifier les risques liés aux données utilisées : fuite d’informations sensibles, infraction au RGPD.
• Respecter les droits de propriété intellectuelle : images générées à partir d’artistes existants, plagiat involontaire.
• Détecter les biais implicites : représentations stéréotypées, contenus sexistes, absence d’inclusivité…

Le conseil de l’expert

Utiliser l’IA générative est a priori à la portée de tous : un tutoriel, quelques heures de pratique, et l’on produit textes, visuels ou automatisations. Mais cette facilité masque la complexité sous-jacente à l'utilisation de ces outils. L'utilisation de l'IA requiert un certain nombre de compétences indispensables pour offrir des résultats satisfaisant dans un contexte professionnel. 

C'est pourquoi il est indispensable de se former à l'IA générative. La formation permet d'apprendre à l'utiliser, à la tester afin de progresser dans son usage.  

Pour les professionnels qui veulent valoriser les compétences acquises en matière d'IA générative, il peut être aussi judicieux de recourir à la certification pour faire reconnaitre leur expertise.

Recourir à une certification professionnelle en IA générative, comme Certif’IAG, reconnue par l’État, basée sur un référentiel, des épreuves et un jury, permet d'attester que la compétence est acquise. 

Pour les entreprises, elle contribue à sécuriser les usages de l’IA, à valoriser les salariés et à renforcer la légitimité de l'entreprise vis-à-vis des clients et partenaires.

Pour les collaborateurs, c’est un accélérateur de parcours : elle structure l’expertise, améliore l’employabilité et positionne le salarié comme référent IA en interne.

En savoir plus

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