Aujourd’hui, de nombreuses entreprises suivent de près l’adoption de l’intelligence artificielle. Combien de collaborateurs utilisent un outil d’IA générative ? À quelle fréquence ? Quels sont leurs niveaux de satisfaction ? Combien ont suivi une formation ?
Ces indicateurs sont utiles. Ils permettent de mesurer la diffusion d’une technologie et d’identifier les freins à son appropriation.
Mais ils ne disent pas tout.
Notre étude, menée avec l’ESSEC Business School et Accenture auprès de 105 professionnels répartis dans cinq pays, met en évidence un point essentiel : adopter l’IA ne signifie pas nécessairement savoir bien l’utiliser.
Une personne peut utiliser un modèle de langage (LLM) tous les jours sans améliorer significativement la qualité de son travail. À l’inverse, une personne qui y recourt plus ponctuellement peut obtenir de meilleurs résultats, parce qu’elle sait formuler son besoin, challenger les réponses produites et intégrer l’IA dans une démarche de travail réfléchie.
Nos analyses ne mettent d’ailleurs pas en évidence de corrélation significative entre le niveau d’acceptation de l’IA et la qualité de son utilisation.
Le sujet n’est donc plus seulement l’adoption. Le véritable enjeu est le développement d’un usage efficace de l’IA.
Pour comprendre ce qui favorise une bonne utilisation de l’IA, notre étude distingue deux dimensions : l’acceptation de l’IA et l’usage efficace de l’IA.
Ces deux dimensions sont liées, mais elles ne reposent pas exactement sur les mêmes compétences.
L’acceptation renvoie à la volonté d’essayer l’IA et de l’intégrer dans ses pratiques.
Les personnes qui adoptent plus facilement l’IA présentent notamment certaines dispositions comportementales :
Ces compétences favorisent la curiosité, l’expérimentation et l’envie d’intégrer l’IA dans son travail. Mais elles ne garantissent pas, à elles seules, un usage performant.
Être disposé à utiliser l’IA et savoir en tirer de la valeur sont deux choses différentes.
L’usage efficace de l’IA ne se mesure pas uniquement au nombre de requêtes effectuées ou au temps passé sur un outil.
Il répond à une autre question : « Est-ce que j’utilise réellement l’IA pour améliorer la qualité de mon travail ? » Par exemple, pour approfondir une analyse, accélérer une tâche, enrichir une réflexion, explorer de nouvelles options ou produire un résultat mieux adapté au besoin.
Certaines compétences, comme la planification et la tolérance à l’incertitude, contribuent à la fois à l’acceptation de l’IA et à la qualité de son utilisation. Mais leur rôle évolue.
Planification : lorsqu’il s’agit d’adopter l’IA, la planification facilite l’intégration de nouveaux outils dans son quotidien professionnel. Lorsqu’il s’agit d’en faire un usage efficace, elle permet de définir un objectif, de structurer sa démarche, de clarifier le résultat attendu et d’itérer de manière plus pertinente.
Tolérance à l’incertitude : lors de l’adoption, elle aide à accueillir une nouvelle technologie sans se laisser freiner par l’absence de certitudes. Dans l’usage, elle permet d’accepter les essais-erreurs, les réponses imparfaites et l’existence de plusieurs pistes, tout en conservant un regard critique.
Au-delà de ces compétences communes, nos analyses montrent que les utilisateurs les plus efficaces se distinguent particulièrement par leur capacité à prendre des risques, créer, et collaborer.
Les utilisateurs les plus efficaces ne s’arrêtent pas à une seule formulation ou à la première réponse obtenue, mais :
Il ne s’agit pas de tester au hasard, mais d’apprendre par essais, comparaisons et ajustements.
Cette capacité d’exploration améliore directement la qualité des productions.
Les meilleurs utilisateurs de l’IA ne recopient pas simplement les réponses générées, mais les :
Ils utilisent l’IA comme un partenaire de réflexion, et non comme un simple générateur de texte.
Ces utilisateurs ne considèrent pas l’IA comme une source unique de vérité, mais :
Leur objectif n’est pas seulement d’obtenir une réponse rapidement, mais une réponse pertinente et adaptée au contexte.
L’un des principaux enseignements de l’étude concerne la relation de confiance que les utilisateurs développent avec l’IA.
Le bon utilisateur n’est ni celui qui fait systématiquement confiance à l’outil, ni celui qui s’en méfie en permanence. C’est celui qui sait calibrer sa confiance. Autrement dit, il sait :
Cette capacité à ajuster son niveau de confiance en fonction de la tâche, du contexte et des risques devient progressivement une compétence professionnelle à part entière pour utiliser efficacement l’IA.
Elle est particulièrement importante dans les métiers où les décisions ont des conséquences humaines, organisationnelles ou stratégiques.
Pour les fonctions RH et Talent, par exemple, utiliser l’IA pour générer une première version d’une fiche de poste ne demande pas le même niveau de vérification que l’utilisation d’un outil pour éclairer une décision de recrutement, de mobilité ou de gestion des talents.
La maturité ne consiste donc pas à utiliser l’IA partout. Elle consiste à savoir quand, comment et jusqu’où l’utiliser.
👉 Savoir calibrer sa confiance est d’autant plus important que l’usage répété de l’IA modifie notre façon de penser, de mémoriser et de décider.
Former les collaborateurs à utiliser un LLM est nécessaire. Il faut leur apprendre à comprendre les fonctionnalités des outils, à formuler des demandes claires, à protéger les informations sensibles et à respecter les règles d’usage de l’organisation.
Mais cela ne suffit pas.
Si les entreprises veulent transformer l’IA en véritable levier de performance et de développement des compétences, elles doivent également renforcer les capacités comportementales et cognitives qui permettent un usage mature et efficace de l’IA.
Cela implique notamment de développer :
Pour les RH et les directions Talent, cette distinction ouvre plusieurs pistes. Il devient nécessaire de dépasser les seuls indicateurs d’adoption (nombre d’utilisateurs actifs, fréquence d’utilisation, taux de formation ou satisfaction) pour s’intéresser davantage à la qualité des usages. Les organisations peuvent par exemple chercher à comprendre :
Ces questions permettent de passer d’une logique de déploiement technologique à une logique de développement des compétences.
✔️ Régulation émotionnelle
✔️ Recherche de soutien instrumental
✔️ Engagement et capacité à entrer dans un état de flow
✔️ Créativité : reformuler, contextualiser et enrichir
✔️ Prise de risque raisonnée et exploration
✔️ Pensée critique et vérification des réponses
✔️ Planification : définir un objectif, structurer sa démarche, clarifier le résultat attend et itérer.
✔️ Tolérance à l’incertitude : accepter les essais-erreurs, les réponses imparfaites et l’existence de plusieurs options, tout en conservant un regard critique.
✔️ Orientation relationnelle : considérer l’IA comme un partenaire de dialogue et de réflexion, sans en faire une source unique de décision ou de connaissance.
L’enjeu n’est donc plus uniquement l’adoption technologique. Il devient le développement d’une maturité cognitive collective : la capacité, pour les individus et les équipes, à utiliser l’IA avec discernement, créativité, esprit critique et sens du contexte.
Les organisations qui créeront le plus de valeur ne seront pas nécessairement celles qui afficheront les taux d’adoption les plus élevés, mais celles qui apprendront à leurs équipes à mieux la questionner et à en tirer le meilleur, au service de leur métier.
Adopter l’IA est une première étape. Apprendre à bien l’utiliser est ce qui fait réellement la différence.
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Source : Ayoubi, C., Roussiere, P., Najem, S., Bassan, N., & Blart, L. (2026). Acceptance Is Not Enough: Toward a Psychology of Calibrated GenAI Use. ESSEC Business School & Accenture Research.
Cette étude, menée avec l’ESSEC Business School et Accenture auprès de 105 professionnels répartis dans cinq pays, explore les compétences comportementales et cognitives qui favorisent l’adoption et l’usage efficace de l’intelligence artificielle.
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