L’importance de la littératie en matière d’IA et perspectives clés pour la maîtriser

L’importance de la littératie en matière d’IA

Les avancées rapides en matière d’IA présentent d’énormes possibilités, mais de nombreuses organisations peinent à exploiter pleinement le potentiel de cette évolution. Comme ce fut le cas lors des précédentes transformations numériques, les efforts en investissements privilégient souvent la technologie plutôt que les changements organisationnels, culturels et liés aux connaissances nécessaires à la réussite. Compte tenu de l’évolution accélérée de l’IA et de son accessibilité généralisée, les organisations doivent faire face aux craintes et à l’incertitude en habilitant leurs employés à tirer parti de l’IA de façon responsable dans leurs rôles, leurs processus et leurs stratégies d’affaires.

La littératie en matière d’IA est un outil fondamental de gestion du changement qui accélère les résultats d’affaires en assurant la gestion des risques. Il existe un lien direct entre la littératie technologique, une culture d’apprentissage continu et la réussite commerciale. Du côté des risques, la réglementation rattrape son retard, par exemple avec la loi européenne sur l’IA, qui oblige les organisations à s’assurer que les employés qui utilisent ou déploient des systèmes d’IA possèdent le niveau de littératie adéquat.

Qui peut tirer parti de la littératie en matière d’IA?

Les organisations devraient commencer par déterminer qui, au sein de leurs effectifs, a besoin de connaissances en matière d’IA. Chez CGI, notre position est claire : la littératie en matière d’IA est essentielle pour tout le monde, ce qui assure un traitement de l’intelligence artificielle robuste, éthique et fiable tant sur le plan de l’utilisation que du développement.

La littératie en matière d’IA devrait adopter une approche globale qui comprend les éléments suivants :

• une compréhension de base et réglementaire pour tous les employés;
• de la formation spécialisée pour ceux qui travaillent directement avec les applications d’IA;
• des occasions d’apprentissage pratique harmonisées aux rôles et aux responsabilités des employés.

Quelques ateliers de sensibilisation ne suffisent pas. La littératie en matière d’IA doit être axée sur les rôles, contextualisée et exploitable.

En quoi les systèmes d’IA diffèrent-ils des systèmes logiciels classiques?

Les systèmes d’IA fonctionnent de façon fondamentalement différente des logiciels traditionnels. Contrairement aux systèmes conventionnels, qui suivent une logique déterministe, les résultats obtenus grâce à l’IA dépendent souvent de modèles statistiques, de données de référence et de logique de prédiction. Les résultats peuvent même varier pour un même intrant, ce qui oblige les utilisateurs à comprendre et à évaluer de façon critique les résultats générés par l’IA.

Pour assurer une utilisation sécuritaire et efficace de l’IA, les employés doivent apprendre à interpréter les résultats à l’aide de l’intelligence artificielle explicable, c’est-à-dire des techniques qui clarifient le fonctionnement des systèmes d’IA et qui réagissent aux changements des données d’entrée ou des paramètres du modèle. Cette transparence est essentielle à une adoption fiable de l’IA.

Adopter une approche de littératie en matière d’IA fondée sur les rôles

Une stratégie de littératie en matière d’IA multidimensionnelle et axée sur les rôles est essentielle, car la définition de la littératie en matière d’IA varie en fonction du rôle, de l’expérience et du contexte de l’industrie.

Voici les principaux éléments d’un cadre de littératie en matière d’IA fondée sur les rôles.

• Littératie générale en matière d’IA pour tous les employés : principes de base du fonctionnement de l’IA, utilisation responsable de l’IA et réglementation pertinente
• Parcours d’apprentissage propres à chaque rôle : formation sur mesure pour les personas (p. ex., les développeurs, les équipes de conformité, les dirigeants d’entreprise)
• Développement de l’expertise technique : analyses approfondies des architectures d’IA, de l’atténuation des risques et des exigences en matière de conformité

Par exemple, la loi de l’UE sur l’IA impose divers niveaux de littératie en matière d’IA en fonction du rôle. Les applications d’IA à risque élevé nécessitent une connaissance approfondie pour les opérateurs de systèmes et les équipes de conformité, tandis que les développeurs d’IA doivent comprendre les cadres réglementaires, les architectures de surveillance et les risques propres au domaine.

Se concentrer sur les avantages et les applications pratiques de l’IA

L’un des écueils courants auxquels font face les organisations est de concentrer fortement leurs efforts de littératie en matière d’IA sur la conformité et les risques, sans accorder l’importance adéquate aux avantages pratiques de l’IA. Bien que les connaissances en matière de réglementation soient essentielles, une trop grande importance accordée aux restrictions – comme on l’a vu avec le RGPD – peut créer de l’incertitude et freiner l’adoption de l’IA.

Voici quelques recommandations pour rendre la littératie en matière d’IA pratique et stimulante :

• fournir des cas d’utilisation concrets montrant comment l’IA améliore la productivité, la créativité et la prise de décisions;
• offrir un apprentissage pratique avec des assistants virtuels dans les environnements de travail quotidiens;
• élaborer une formation sur mesure pour les applications de l’IA générative; par exemple, nous offrons un programme AI@Work (l’IA au travail) sur l’utilisation d’agents conversationnels intelligents;
• encourager les employés à identifier les améliorations apportées par l’IA à leurs flux de travail.

Pour les développeurs, la littératie en matière d’IA doit aller au-delà des connaissances générales sur l’intelligence artificielle pour inclure une formation technique sur des architectures comme les pipelines RAG (La génération augmentée de récupération, ou RAG), l’IA agentique et les graphiques de connaissances. Les projets pratiques comme l’automatisation de la documentation par l’IA ou le codage assisté par l’IA peuvent accélérer davantage l’adoption.

Établir un cadre efficace de gouvernance de la littératie en matière d’IA

La littératie en matière d’IA doit être continuellement affinée pour s’aligner aux objectifs stratégiques d’une organisation, aux besoins en main-d’œuvre et à l’évolution de la réglementation. Un cadre de gouvernance bien défini garantit que la formation sur l’IA demeure pertinente, accessible et efficace.

Voici les principaux éléments du modèle de gouvernance de la littératie en matière d’IA de CGI :

1. Définir les objectifs et les principes de littératie en matière d’IA : établir des lignes directrices alignées sur l’utilisation responsable de l’IA et les objectifs d’affaires;
2. Élaborer une structure de gouvernance : créer de la formation, des canaux d’information et de meilleures pratiques spécifique à chaque rôle pour l’adoption de l’IA;
3. Favoriser l’apprentissage continu : utiliser la formation formelle, les communautés interfonctionnelles et les boucles de rétroaction pour améliorer les programmes de littératie en matière d’IA.

Cette dernière doit être visible, accessible et renforcée de façon continue. Les organisations devraient investir dans des programmes structurés en favorisant une culture d’apprentissage active.

We want to thank our colleagues Helen Fang and Jeremie Puget for their contributions to this blog. We also welcome the opportunity to speak with you about your internal AI training needs.

Nous sommes également ravis d’avoir l’occasion de discuter avec vous de vos besoins internes en matière de formation sur l’IA. CGI a acquis une expérience reconnue dans l’élaboration de ces programmes. Nous avons reçu les prix « Programme de l’année » et « Impact » de Skillsoft en 2024, et nous avons été choisis comme l’une des huit entreprises qui ont présenté leurs meilleures pratiques en lien avec la littératie en matière d’IA à la Commission européenne et au bureau de l’IA en 2024.

Découvrez notre approche en visitant notre page sur la littératie en matière d’IA.