Source principale : OCDE – « Adoption de l’IA par les petites et moyennes entreprises » (2025) :
rapport complet (OCDE)
Pourquoi tant d’entreprises sont déçues de l’IA (alors qu’elles ne devraient pas)
Si vous avez déjà lancé un projet IA dans votre entreprise, vous avez peut‑être vécu ce scénario :
beaucoup d’espoir, un POC prometteur… puis des résultats décevants une fois en production.
Moins de gains que prévu, parfois même une impression de perdre en efficacité.
Ce n’est pas « la faute de l’IA ». C’est la fameuse courbe en J de la productivité (concept popularisé par Erik Brynjolfsson) qui est à l’œuvre : au début, la productivité baisse avant de remonter plus haut qu’avant.
Et selon l’OCDE, la principale raison de ce creux est limpide : les entreprises n’investissent pas assez dans les actifs complémentaires (compétences, organisation, processus, management).
Les chiffres de l’OCDE qui doivent vous alerter maintenant
Le rapport de l’OCDE donne une image très claire – et assez brutale – de la situation actuelle.
- 40 % des grandes entreprises utilisent l’IA, contre 11,9 % des entreprises de 10‑49 salariés dans l’OCDE.
→ L’écart est trois fois plus marqué que sur le cloud ou l’IoT. - Dans les pays du G7, moins de 10 % des entreprises utilisent l’IA au cœur de leurs fonctions opérationnelles essentielles (seulement 1,9 % au Japon, 6,1 % aux États‑Unis).
→ L’IA reste périphérique, alors qu’elle ne délivre sa vraie valeur qu’au cœur des processus. - 50 % des PME du G7 déclarent que leurs salariés n’ont pas les compétences pour utiliser l’IA générative.
→ Le frein n’est pas la technologie, c’est le niveau de compétences. - Parmi les PME qui utilisent déjà l’IA générative, moins de 30 % forment leurs salariés à cet usage (11,3 % au Japon, 29,4 % au Canada).
→ On déploie l’IA, mais on n’équipe pas les équipes… - 39 % des PME qui utilisent l’IA générative déclarent qu’elle les a aidées à compenser un déficit de compétences récent.
→ L’IA compense temporairement, mais elle met surtout en lumière l’urgence d’investir dans la formation. - L’IA pourrait contribuer de 0,2 à 1,3 point à la croissance annuelle de la productivité du travail dans les économies du G7…
→ … à condition d’investir massivement dans les compétences et l’organisation.
Autrement dit : l’IA peut être un formidable levier de productivité, mais seulement pour les entreprises qui comprennent que la technologie seule ne suffit pas.
Comprendre la courbe en J de la productivité IA
La courbe en J, appliquée à l’IA, décrit le phénomène suivant :
- Phase 1 – Lancement : la productivité baisse
Vous investissez dans des outils, vous expérimentez, vous réorganisez. Les équipes tâtonnent, les processus sont perturbés, tout prend plus de temps. - Phase 2 – Adaptation : la productivité remonte à son niveau initial
Les premiers apprentissages portent leurs fruits, les erreurs se raréfient, une partie des gains commence à se matérialiser. - Phase 3 – Transformation : la productivité dépasse largement le niveau de départ
Les processus sont repensés, l’organisation est réalignée, les compétences se sont accrues, l’IA est intégrée au cœur de l’activité.
Beaucoup d’entreprises s’arrêtent au milieu du creux, en concluant que « l’IA ne marche pas »… alors qu’elles n’ont jamais vraiment investi dans les actifs complémentaires qui permettent de remonter la courbe.
Les actifs complémentaires qui font toute la différence
Ce que montre clairement l’OCDE, c’est que les projets IA qui réussissent ont tous un point commun : ils sont accompagnés d’investissements coordonnés dans quatre domaines.
1. Les compétences
L’IA générative n’est pas magique. Sans compétences, elle devient un gadget :
- compétences de prompting avancé (clarté, précision, structuration) ;
- compréhension des limites des LLM (hallucinations, calcul, biais) ;
- esprit critique vis‑à‑vis des réponses (vérification, recoupement, validation) ;
- compétences métiers et digitales pour intégrer l’IA dans un flux de travail concret (cybersécurité, data, automatisation, cloud, marketing digital, etc.).
2. Les processus
L’erreur classique : ajouter un outil IA sur un processus mal conçu. Résultat : on automatise la complexité, on n’augmente pas la valeur.
À l’inverse, les organisations performantes :
- cartographient et priorisent les processus critiques ;
- simplifient, standardisent et documentent avant d’IA‑iser ;
- pensent l’IA comme un maillon d’une chaîne de valeur, pas comme un outil isolé.
3. L’organisation
Déployer l’IA, ce n’est pas juste installer un nouveau logiciel. C’est une transformation organisationnelle :
- redéfinition des rôles et responsabilités ;
- nouvelles interactions entre métiers, IT, data, direction ;
- gouvernance de l’IA (priorités, risques, conformité, sécurité).
4. Le management et la culture
L’OCDE le montre : il existe encore une forte défiance vis‑à‑vis de l’IA, particulièrement en Europe.
Or on ne traverse pas le creux de la courbe en J avec des équipes inquiètes, non formées et non associées à la transformation.
Le rôle du management est alors décisif :
- rassurer, expliquer les enjeux, donner du sens ;
- impliquer les équipes dans le redesign des processus ;
- valoriser l’effort d’apprentissage, pas seulement le résultat immédiat.
Pourquoi il faut agir maintenant (et pas « plus tard »)
Attendre que « la technologie se stabilise » ou que « le marché soit mûr » est une stratégie confortable… mais perdante.
Pendant que certains hésitent, d’autres sont déjà en train de :
- repérer les processus clés à transformer avec l’IA ;
- monter en compétence leurs équipes sur les compétences digitales stratégiques (IA, data, automatisation, cloud, cybersécurité, gestion de projet agile, etc.) ;
- mettre en place des parcours de formation et de certification adaptés à chaque métier.
La question n’est plus : « Faut‑il adopter l’IA ? ». La vraie question est : « À quelle vitesse voulez‑vous franchir la courbe en J, et avec quel niveau de maîtrise ? »
Comment raccourcir le creux de la courbe en J avec une stratégie compétences à grande échelle
L’étude de l’OCDE montre que 50 % des PME du G7 jugent leurs collaborateurs insuffisamment formés à l’IA générative, et que moins de 30 % les forment réellement.
C’est exactement là que se joue la bataille. Pour transformer l’IA en moteur de productivité – et pas en gadget –
il faut une démarche structurée, systémique, à l’échelle de l’entreprise :
- Diagnostiquer les compétences actuelles
Où en sont vos équipes sur les compétences digitales clés ? IA, data, automatisation, cybersécurité, marketing digital, gestion de projet, etc. - Relier compétences et processus métiers
Sur quels processus l’IA peut réellement créer un impact ? Quelles compétences sont nécessaires par rôle pour que cela fonctionne ? - Mettre en place des parcours d’apprentissage continus
Des formations adaptées aux métiers, flexibles, basées sur des référentiels reconnus, et validées par des certifications. - Industrialiser la montée en compétences Ne plus former « au coup par coup », mais industrialiser la formation digitale pour qu’elle suive la vitesse des transformations IA.
C’est exactement la mission que nous avons prise au sérieux chez Skills4All depuis des années.
Comment Skills4All et ATLAS apportent une réponse puissante à ce défi
Chez Skills4All, nous formons depuis de nombreuses années aux compétences digitales qui constituent le socle d’une transformation IA réussie :
- IA et outils génératifs (ChatGPT, Copilot, Anthropic, DeepSeek, etc.) ;
- data analytics, visualisation, automatisation des processus (Zapier, Make, Notion, API) ;
- cybersécurité, cloud, DevOps, test logiciel, architecture SI ;
- gestion de projet agile (Scrum, Kanban), PRINCE2, PMP, Lean Six‑Sigma ;
- marketing digital, collaboration digitale, management d’équipes à distance, DISC ;
- UI/UX, BPM, gouvernance IT, normes ISO (27001, 22301, 38500, 21500, etc.).
Nos parcours sont accessibles en digital‑learning 24/7, avec des activités variées (vidéos, quiz, études de cas, devoirs, ateliers en visio, forums, chatbots pédagogiques), et préparent à des certifications internationales et à nos certifications BestCertifs, conçues selon la norme ISO 17024.
ATLAS : industrialiser la montée en compétences IA à grande échelle
Pour aider les entreprises à accélérer réellement sur la courbe en J, nous avons co‑développé avec Groupe SAVEN un moteur industriel unique : ATLAS (Adaptive Training & Learning Architecture).
Concrètement, ATLAS permet de :
- Transformer un référentiel de compétences, un public cible et des objectifs en un dispositif pédagogique complet prêt à être déployé.
- Générer en quelques heures des formations riches : modules, séquences, vidéos, quiz, cas d’usage, fiches de synthèse, lexiques, programmes de révision personnalisés, coach IA, etc.
- Déployer ces dispositifs dans toutes les langues, partout dans le monde, en s’adaptant au contexte métier et culturel.
- Mettre en place une montée en compétences continue, mesurable et pilotée, alignée sur les processus métiers prioritaires.
Vous pouvez découvrir comment ATLAS fonctionne plus en détail ici :
https://www.skills4all.com/atlas
.
Avec ATLAS, nous ne nous contentons pas de « proposer des formations » : nous vous aidons à industrialiser votre stratégie compétences IA, à l’échelle de votre organisation, en un temps record.
En résumé : l’IA révèle surtout votre stratégie compétences
Quelques messages essentiels à retenir :
- L’IA peut ajouter 0,2 à 1,3 point de croissance de productivité par an dans les pays du G7 – mais seulement si vous investissez dans les compétences, les processus et l’organisation.
- Aujourd’hui, moins de 10 % des entreprises du G7 l’utilisent dans leurs fonctions essentielles : le potentiel est immense, mais encore sous‑exploité.
- 50 % des PME manquent de compétences IA générative, et moins de 30 % forment réellement leurs équipes : c’est là que se trouve votre marge de manœuvre.
- L’IA n’est pas un substitut à la formation : elle en révèle l’urgence.
Si vous voulez raccourcir le creux de la courbe en J, la priorité est claire : structurer une montée en compétences ambitieuse, ciblée, et industrialisée.
C’est précisément ce que Skills4All, avec ses formations certifiantes et le moteur ATLAS, peut vous aider à mettre en place – pour que vos projets IA cessent d’être des expérimentations isolées et deviennent un véritable levier de transformation durable.
