Le petit moteur qui pouvait n’était pas le train le plus puissant, mais elle croyait en elle. L’histoire raconte que, alors qu’elle partait pour gravir une montagne escarpée, elle a répété: “Je pense que je peux, je pense que je peux.”
Cette simple phrase d’une histoire pour enfants détient toujours une leçon pour le monde des affaires d’aujourd’hui – surtout en ce qui concerne l’intelligence artificielle.
L’IA n’est plus une promesse éloignée de la science-fiction. Il est ici et commence déjà à transformer les industries. Mais malgré les centaines de milliards de dollars dépensés pour développer des modèles et des plateformes d’IA, l’adoption reste lente pour de nombreux employés, une récente enquête de Pew Research Center constatant que 63% des travailleurs américains utilisent l’IA au moins ou pas du tout dans leur travail.
La raison? Cela peut souvent se résumer à ce que les chercheurs appellent l’auto-efficacité technologique, ou, en termes simples, la croyance d’une personne en sa capacité à utiliser efficacement la technologie.
Dans mes recherches sur ce sujet, j’ai constaté que beaucoup de gens qui évitent d’utiliser de nouvelles technologies ne sont pas vraiment contre – au lieu de cela, ils ne se sentent tout simplement pas équipés pour l’utiliser dans leur travail spécifique. Donc, plutôt que de risquer de se tromper, ils choisissent de garder leurs distances.
Et c’est là que de nombreuses organisations déraillent. Ils se concentrent sur la construction du moteur, mais n’alimentaient pas pleinement la confiance dont les travailleurs ont besoin pour le faire bouger.
Ce que l’auto-efficacité a à voir avec l’IA
Albert Bandura, le psychologue qui a développé la théorie de l’auto-efficacité, a noté que la compétence seule ne détermine pas le comportement des gens. Ce qui compte le plus, c’est la croyance d’une personne en sa capacité à utiliser efficacement cette compétence.
Dans mon étude des enseignants dans des environnements technologiques 1: 1 – des salles de classe où chaque élève est équipé d’un appareil numérique comme un ordinateur portable ou une tablette – c’était clair. J’ai trouvé que même les enseignants ayant accès à de puissants outils numériques ne se sentent pas toujours en confiance en les utilisant. Et quand ils manquent de confiance, ils peuvent éviter la technologie ou l’utiliser de manière superficielle limitée.
Il en va de même pour le lieu de travail équipé d’une AI. Les dirigeants peuvent être rapides à déployer de nouveaux outils et souhaitent des résultats rapides. Mais les employés peuvent hésiter, se demandant comment cela s’applique à leurs rôles, qu’ils l’utilisent correctement, ou s’ils semblent moins compétents – ou même contraires à l’éthique – pour leur compter.
Sous cette hésitation peut également être la peur trop familière de remplacer un jour par la technologie.
Pour revenir aux analogies de la formation, pensez à John Henry, le héros folklorique du XIXe siècle. Comme le raconte l’histoire, Henry était un travailleur ferroviaire qui était célèbre pour sa force. Lorsqu’une machine à vapeur a menacé de le remplacer, il l’a couru – et a gagné. Mais la victoire a eu un coût: il s’est effondré et est décédé peu de temps après.
L’histoire d’Henry est une leçon sur la façon dont la résistance à la nouvelle technologie grâce à la volonté peut être auto-déficiente. Plutôt que de laisser certains employés ayant l’impression de devoir surpasser ou surpasser l’IA, les organisations devraient investir pour les aider à comprendre comment travailler avec – afin qu’ils n’aient pas l’impression d’avoir besoin de travailler contre.
Formation pertinente et spécifique au rôle
De nombreuses organisations offrent une formation liée à l’utilisation de l’IA. Mais ces programmes sont souvent trop larges, couvrant des sujets comme comment se connecter à différents programmes, à quoi ressemblent les interfaces ou ce que l’AI peut «généralement».
En 2025, avec le nombre d’outils d’IA à notre disposition, allant des chatbots conversationnels et des plateformes de création de contenu aux programmes avancés d’analyse de données et d’automatisation du flux de travail, ce n’est pas suffisant.
Dans mon étude, les participants ont constamment déclaré qu’ils bénéficiaient le plus d’une formation qui était «spécifique au district», ce qui signifie adapté aux appareils, logiciels et situations auxquels ils étaient confrontés quotidiennement à leurs sujets et niveaux spécifiques.
Traduction pour le monde de l’entreprise? La formation doit être spécifique au travail et centrée sur l’utilisateur – pas une taille unique.
La fracture générationnelle
Ce n’est pas exactement choquant: les jeunes travailleurs ont tendance à se sentir plus confiants en utilisant la technologie que les plus âgés. La génération Z et la génération Y sont des indigènes numériques – ils ont grandi avec les technologies numériques dans le cadre de leur vie quotidienne.
La génération X et les baby-boomers, en revanche, devaient souvent s’adapter à l’utilisation de technologies numériques à mi-carrière. En conséquence, ils peuvent se sentir moins capables et être plus susceptibles de rejeter l’IA et ses possibilités. Et si leurs quelques incursions dans l’IA sont frustrantes ou entraînent des erreurs, cette première impression est susceptible de rester.
Lorsque des outils d’IA génératifs ont été lancés dans le commerce pour la première fois, ils étaient plus susceptibles d’alluciner et de cracher en toute confiance des informations incorrectes. Rappelez-vous quand Google a fait la démonstration de son outil BARD IA en 2023 et que son erreur factuelle a conduit sa société mère à perdre 100 milliards de dollars de valeur marchande? Ou quand un avocat a fait la une des journaux pour citer les affaires fabriquées gracieuseté de Chatgpt?
Des moments comme ceux qui ont probablement renforcé le scepticisme – en particulier parmi les travailleurs déjà incertains de la fiabilité de l’IA. Mais la technologie a déjà parcouru un long chemin dans une période relativement courte.
La solution pour amener ceux qui peuvent être plus lents à embrasser l’IA ne passent les pousser plus fort, mais pour les coacher et considérer leurs antécédents.
À quoi ressemble la formation efficace de l’IA
Bandura a identifié quatre sources clés qui façonnent la croyance d’une personne en sa capacité à réussir:
Expériences de maîtrise, ou succès personnel
Les expériences du procureur, ou en voyant d’autres dans des positions similaires
Persuasion verbale ou rétroaction positive
États physiologiques et émotionnels, ou l’humeur, l’énergie, l’anxiété de quelqu’un, etc.
Dans mes recherches sur les éducateurs, j’ai vu comment ces concepts ont fait une différence, et la même approche peut s’appliquer à l’IA dans le monde de l’entreprise – ou dans pratiquement tous les environnements dans lesquels une personne a besoin pour créer de l’auto-efficacité.
Sur le lieu de travail, cela pourrait être accompli avec des formations basées sur des cohorte qui incluent des boucles de rétroaction – communication régulière entre les dirigeants et les employés sur la croissance, l’amélioration et plus encore – ainsi que le contenu qui peut être personnalisé aux besoins et aux rôles des employés. Les organisations peuvent également expérimenter des formats engageants tels que les parties invitant de PricewaterhouseCoopers, qui offrent aux employés des opportunités à faible enjeux de renforcer la confiance et d’essayer de nouveaux programmes d’IA.
Dans «Pokemon Go!», Il est possible de monter en niveau en empilant beaucoup de petites victoires à faible enjeux et en gagnant des points d’expérience en cours de route. Les lieux de travail pourraient aborder la formation d’IA de la même manière, donnant aux employés des opportunités simples et simples liées à leur travail réel pour renforcer régulièrement la confiance et les compétences.
Le programme n’a pas besoin d’être révolutionnaire. Il doit simplement suivre ces principes et ne pas être victime de mort par PowerPoint, ou finir par être une formation générique qui n’est pas applicable à des rôles spécifiques sur le lieu de travail.
Alors que les organisations continuent d’investir massivement dans le développement et l’accès aux technologies de l’IA, il est également essentiel qu’ils investissent dans les personnes qui les utiliseront. L’IA pourrait changer à quoi ressemble la main-d’œuvre, mais il y aura toujours une main-d’œuvre. Et lorsque les gens sont bien formés, l’IA peut les rendre à la fois et aux tenues pour lesquelles ils travaillent beaucoup plus efficace.
