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Adoption IA collaborateurs : de 5 % à 80 % d'usages transformants

  • 1 avr.
  • 7 min de lecture

Dernière mise à jour : 3 avr.




Le chiffre que personne ne veut voir sur l'adoption IA réelle de vos équipes


88% de vos collaborateurs utilisent déjà l'IA comme un réflexe. C'est une bonne nouvelle. Mais voici le chiffre qui devrait alimenter votre prochain CODIR : seulement 5% d'entre eux l'utilisent de façon réellement transformante.


On parle d'usage transformant quand l'IA modifie structurellement une façon de travailler, crée une valeur mesurable et change la trajectoire d'une organisation — par opposition aux usages de confort, comme résumer un email ou reformuler un texte.


Améliorer le rédactionnel d'un email ou résumer une réunion, c'est utile. Ce n'est pas ce qui va changer la trajectoire de votre organisation.


La vraie question n'est plus « est-ce que mes équipes utilisent l'IA ? » mais « est-ce qu'elles l'utilisent de façon à créer une valeur mesurable pour mon activité ? »


Cet article identifie les 3 causes réelles de ce plafond d'adoption, et les 3 leviers concrets pour le dépasser.



L'IA en entreprise : beaucoup d'outils, peu d'usages transformants


92% des dirigeants prévoient d'augmenter leurs budgets IA dans les trois prochaines années. Et pourtant, à peine 1% estiment que leur organisation a atteint un vrai stade de maturité. L'argent part. Les résultats tardent.

Source : McKinsey, Superagency in the Workplace, 2025


Le cabinet BCG a interrogé plus de 10 000 collaborateurs dans le monde sur la façon dont leurs entreprises utilisent réellement l'IA. Ce qu'ils ont observé ressemble à ce que vous vivez probablement.


Trois façons d'utiliser l'IA en entreprise :

  • Stade 1 : Distribuer les outils (72% des entreprises).

    On déploie ChatGPT, Copilot, MistralAI ou un outil maison. Les équipes s'en servent un peu, à leur façon, sans cadre. Les licences coûtent. Le ROI reste flou.

  • Stade 2 : Transformer les façons de travailler (50%). On repense vraiment certains processus avec l'IA. Les gains deviennent mesurables.

  • Stade 3 : Inventer de nouveaux modèles (22%). L'IA ouvre de nouvelles activités, de nouveaux services, de nouveaux avantages compétitifs.

Résultat : la plupart des organisations sont bloquées au stade 1, et s'étonnent de ne pas voir de résultats. Les entreprises qui reconnaissent un ROI sont celles qui ciblent 80% de leurs investissements sur les Niveau 2 et 3.

Source : BCG, AI at Work 2025


Ce décalage n'est pas propre à un secteur. C'est la réalité de la quasi-totalité des grandes organisations. Et la bonne nouvelle, c'est qu'il s'explique, et se corrige.




Happea, mascotte Peas'Up

Le mot de Happea

Et si le principal challenge n'était pas technologique, mais humain ?

Parvenir à mobiliser les équipes dans la redéfinition de la manière dont ils travaillent : un enjeu sur lequel le recours aux sciences comportementales est indispensable.



Pourquoi vos équipes n'utilisent pas l'IA à son plein potentiel : les 3 principaux freins


Quand on interroge les directions générales sur les raisons pour lesquelles leur transformation IA avance moins vite que prévu, les réponses convergent vers trois causes structurelles.


Frein 1 : L'absence de cadre partagé crée la fracture


Face à l'IA, chaque collaborateur avance à son rythme. Ceux qui sont à l'aise progressent vite. Les autres se sentent dépassés, voire menacés. Sans charte d'usage, sans politique claire, sans espace pour expérimenter collectivement, la fracture s'installe plus vite que l'adoption ne progresse.

Résultat concret : plus de 80% des collaborateurs utilisent l'IA au travail, mais plus de 50% le font via des outils non autorisés, avec les données de l'entreprise. Le Shadow AI n'est pas un problème de mauvaise volonté : c'est le symptôme d'une organisation sans boussole partagée.

Source : Wavestone Global AI Survey 2025



Frein 2 : La formation générique n'a que peu d'effet durable sur l'acculturation IA des équipes


Seulement 39% des collaborateurs qui utilisent l'IA au travail ont reçu une formation de leur entreprise. Mais le problème n'est pas uniquement quantitatif.


Quand la formation existe, elle est souvent déconnectée des réalités métiers. Générique. Théorique. BCG le mesure précisément : les entreprises qui investissent dans la transformation humaine contextualisée obtiennent +26 points de gain de temps par rapport à celles qui se contentent de déployer des outils.

Source : BCG, AI at Work 2025 · Microsoft Work Trend Index 2024, 31 000 répondants



Frein 3 : Les cas d'usage terrain ne remontent pas


Les meilleures idées d'usage raisonné de l'IA ne viennent pas des directions. Elles viennent du terrain. Sans dispositif structuré pour les faire remonter, les collecter et les prioriser, elles restent dans les têtes. Et la feuille de route IA se construit sans la valeur terrain la plus précieuse.

"On investit dans l'IA. Nos équipes ne suivent pas. Et personne ne peut me dire par où commencer."

Fabrice, DG d'une ETI dans le service




Les 3 leviers pour passer à 80% d'usages transformants


Levier 1 : Créer la dynamique collective


L'acculturation IA est un phénomène culturel et social. Pas un projet informatique. Et comme tout phénomène social, il se propage par l'exemple, par l'émulation, par la compétition bienveillante entre collègues.


Les organisations qui obtiennent les résultats d'adoption les plus rapides ont toutes un point commun : elles ont créé un moment collectif. Un challenge inter-équipes, une expérience gamifiée, un événement qui donne envie de participer.


C'est ce qu'on appelle l'engagement collectif : le moteur qui transforme l'IA d'un sujet de peur en sujet fédérateur. C'est l'approche que Peas'Up a structurée pour ses clients dans sa démarche IA Responsable. En 3 semaines, 10 minutes par jour, sans connexion à vos systèmes d'information.



Levier 2 : Ancrer l'IA dans les métiers réels


Un acheteur n'a pas les mêmes enjeux qu'un contrôleur de gestion. Pour que l'adoption soit durable, chaque collaborateur doit voir concrètement comment l'IA change son propre quotidien professionnel.


Cela suppose des parcours courts, 5 à 10 minutes par jour, ancrés dans les problèmes réels du métier, progressifs et mesurables dans la durée.


C'est aussi la condition pour que l'usage raisonné, éthique et responsable de l'IA devienne une compétence partagée dans l'organisation.



Levier 3 : Faire remonter les cas d'usage terrain pour construire le ROI


La feuille de route IA la plus solide est celle que vos équipes co-construisent avec vous. En créant les conditions pour que les retours terrain remontent, vous obtenez deux choses simultanément.


• Un catalogue de cas d'usage terrain contextualisés, actionnables et priorisés.

• Des équipes qui s'approprient la transformation parce qu'elles en sont actrices.


Microsoft appelle ça l'approche top-down / bottom-up : les dirigeants fixent la vision, les équipes terrain génèrent les usages. Sans cette boucle, la transformation IA reste une décision du CODIR, jamais une réalité du terrain.

Source : Microsoft Work Trend Index 2024



Ce que ça donne concrètement : les résultats terrain


En combinant engagement collectif, ancrage métier et remontée de cas d'usage terrain, les organisations atteignent des niveaux d'adoption inaccessibles avec les approches classiques de formation descendante.



"On a été surpris par la richesse des idées remontées du terrain. Certaines ont directement nourri notre feuille de route."

Laurence, Directrice Engagement - ETI dans l'Energie - client Peas'Up


"C'est la première fois qu'on voyait autant de collaborateurs passer à l'action, sans qu'on ait besoin de pousser."

Thomas, Manager - PME dans la Construction - client Peas'Up



Ces résultats sont ceux de nos clients. Voyez ce que ça donnerait pour votre organisation →



Un bénéfice que les DG mentionnent régulièrement en plus : la conformité AI Act ready. L'article 4 du règlement européen impose de documenter la formation des collaborateurs aux usages de l'IA. Ce qui était perçu comme une contrainte devient une feuille de route offerte, quand la démarche d'acculturation IA est bien structurée.

Source : AI Act, Règlement UE 2024/1689, applicable à tous les systèmes IA depuis août 2024



Happea, mascotte Peas'Up

Le mot de Happea

Et si le Shadow AI n'était pas le problème, mais le signal d'alarme le plus utile que vos équipes vous envoyaient ?

Chaque collaborateur qui teste un outil IA sans cadre, c'est un futur champion d'usage qui attend d'être embarqué dans la bonne dynamique.




Questions fréquentes


Quelle différence entre un usage courant et un usage transformant de l'IA ?
Un usage courant de l'IA améliore une tâche sans en changer la nature : reformuler un email, résumer une réunion, générer un brouillon. Un usage transformant modifie structurellement une façon de travailler : il supprime des étapes, change la prise de décision, crée de la valeur nouvelle ou réduit significativement le temps sur un processus clé.
BCG estime que 80% de la valeur IA vient des usages de type 2 et 3, qui représentent moins de 30% des organisations actuellement.
Source : BCG, AI at Work 2025
Comment mesurer le taux d'adoption réel de l'IA dans mon organisation ?
Le taux d'adoption réel se mesure à trois niveaux : le taux d'activation (combien de collaborateurs ont essayé au moins un outil IA), le taux d'usage régulier (combien l'utilisent au moins 1x par semaine), et le taux d'usage transformant (combien ont modifié une façon de travailler grâce à l'IA).
La plupart des organisations ne mesurent que le premier niveau. Peas'Up intègre ces trois mesures dans son cockpit de direction, exportable pour le CODIR.
Combien de temps faut-il pour passer de 5% à 80% d'usages transformants ?
Les organisations qui activent les 3 leviers (engagement collectif, ancrage métier, remontée des cas d'usage) observent des résultats significatifs en 3 à 6 semaines pour la phase d'activation, et en 3 à 6 mois pour ancrer les usages transformants dans les pratiques.
La clé n'est pas le temps mais l'ordre : créer d'abord l'envie collective, ancrer ensuite dans les métiers, mesurer en continu.
Qu'est-ce que le Shadow AI et pourquoi est-ce un signal d'alarme pour les DG ?
Le Shadow AI désigne l'utilisation d'outils IA non autorisés par l'entreprise, avec des données sensibles de l'organisation. Plus de 50% des collaborateurs qui utilisent l'IA au travail le font via ce type d'outils non validés.
C'est un signal d'alarme pour deux raisons : le risque de fuite de données confidentielles, et la preuve que les outils officiels ne répondent pas aux besoins réels des équipes. La solution n'est pas l'interdiction mais l'acculturation.
Source : Wavestone Global AI Survey 2025
Que dit l'AI Act sur la formation des collaborateurs à l'IA ?
L'article 4 du Règlement européen sur l'IA (AI Act, UE 2024/1689) impose aux entreprises de garantir que leurs collaborateurs qui déploient ou utilisent des systèmes IA disposent d'un niveau suffisant de compétences. Cette obligation s'applique depuis août 2024 à tous les systèmes IA.
Elle concerne en priorité les systèmes IA à haut risque, mais la tendance réglementaire est à l'élargissement. Documenter la formation de vos équipes à l'IA n'est plus optionnel.
Source : AI Act, Règlement UE 2024/1689

Sources citées dans cet article


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