L’essor des intelligences artificielles génératives

L’essor des IAs (chatbots type ChatGPT, Claude, Mistral, etc.) suscite un engouement sans précédent en entreprise. Cependant, beaucoup d’organisations se demandent comment tirer pleinement parti de ces outils de manière rapide et efficace.

La réponse tient en un concept clé :

Le Prompt Engineering, c’est-à-dire l’art de formuler des instructions optimales à l’IA pour obtenir des résultats pertinents.

Avant même d’envisager des projets complexes ou le recrutement de data scientists, il apparaît stratégique de former les équipes à cette compétence.

En effet, sans cadre, les employés expérimentent déjà ces outils de leur propre initiative.

Une enquête a révélé que deux tiers des utilisateurs de ChatGPT l’utilisent de façon officieuse au travail, en mode shadow IT, c’est-à-dire sans en informer leur hiérarchie​

Source pme.ch.

Plutôt que de subir ces usages non encadrés (avec les risques d’erreurs ou de fuite de données que cela comporte), il est bien plus judicieux de former le personnel à bien exploiter l’IA.

Nous allons voir pourquoi le prompt engineering constitue le socle fondateur d’une adoption réussie de l’IA générative en entreprise, tous secteurs confondus, ainsi que les gains concrets de temps et d’efficacité qu’il peut apporter.

Nous présenterons également des témoignages de professionnels et des cas concrets d’entreprises illustrant l’impact direct de cette compétence au quotidien.

Enfin, nous conclurons sur la nécessité d’agir rapidement pour intégrer cette formation à votre stratégie d’IA.

Le Prompt Engineering : une compétence fondatrice pour l’IA générative

Le Prompt Engineering se définit comme la capacité à concevoir et affiner des requêtes en langage naturel pour guider un modèle d’IA générative vers le résultat souhaité.

Autrement dit, c’est « apprendre à l’IA à bien répondre en lui posant bien la question ».

Cette compétence est fondamentale, car même les IA les plus puissantes ne délivrent tout leur potentiel qu’en présence d’instructions précises et contextualisées.

AWS le souligne : un modèle génératif nécessite un prompt détaillé pour fournir des réponses utiles et précises, et une conception méthodique des invites permet d’obtenir des résultats bien plus pertinents.

À l’inverse, une consigne vague donnera une sortie moyenne ou hors sujet, d’où l’importance d’éduquer les utilisateurs à formuler correctement leurs demandes.

De plus en plus reconnu comme un levier stratégique, le prompt engineering est passé en peu de temps d’une niche à l’une des compétences les plus recherchées sur le marché.

En 2023, les offres d’emploi liées au rôle de « prompt engineer » ont figuré parmi celles à la croissance la plus rapide (certaines entreprises proposant jusqu’à 200 000 $ de salaire pour ce profil).

Source linkedin.com

Signe que les organisations comprennent qu’« apprendre à poser les bonnes questions » est la clé pour débloquer la valeur de l’IA générative.

Les analystes estiment même qu’à un avenir très proche, la majorité des professionnels de l’informatique devront intégrer le prompt engineering dans leur boîte à outils.

Gartner projette ainsi que d’ici 2027, 80 % des ingénieurs logiciel devront monter en compétence sur l’IA (notamment sur des techniques comme le prompt engineering) pour rester pertinents.

En d’autres termes, le prompt engineering deviendra une compétence de base aussi incontournable que l’était l’apprentissage du code ces dernières décennies.

Cette importance grandissante est également soulignée par des leaders du domaine.

Sam Altman, insiste sur le fait que dans le monde de l’IA :

Il ne s’agit pas seulement d’affiner les prompts pour les IA, mais d’une aptitude générale à réfléchir et dialoguer avec ces systèmes.

De son côté, Yann LeCun considère le prompt engineering comme une discipline légitime qui deviendra aussi banale que la frappe au clavier :

En clair, cette compétence ne sera plus l’apanage de quelques experts, mais bien un savoir-faire transverse attendu de tous – un peu comme la maîtrise d’Excel ou d’Internet est devenue indispensable à tous les métiers il y a quelques années.

En cultivant cette compétence en interne, les entreprises outillent leurs collaborateurs pour tirer le meilleur de l’IA.

Former vos équipes au prompt engineering, c’est leur donner la clé pour “parler IA”, c’est-à-dire traduire l’expertise métier en instructions exploitables par la machine.

À terme, cela crée une main d’œuvre augmentée par l’IA, plus autonome et plus efficace, capable de collaborer avec les systèmes d’intelligence artificielle plutôt que de les subir.

Gains de temps et d’efficacité : exemples concrets

Former vos équipes au prompt engineering génère rapidement des gains tangibles en productivité et en qualité de travail. Toutes les études récentes convergent sur ce point.

Par exemple, une enquête menée fin 2024 par Artefact/Odoxa auprès d’entreprises françaises indique que :

Économie de temps simplement ?

l’usage des IA génératives permet aux employés d’économiser 57 minutes par jour en moyenne, et même jusqu’à 3 heures par jour pour les utilisateurs les plus avancés.

Ce temps libéré est réinvesti dans des tâches à plus haute valeur ajoutée, et 75 % des utilisateurs disent se sentir « plus libres » dans leur travail grâce à l’IA, tandis que 21 % estiment qu’elle les a aidés à développer de nouvelles compétences.

Les gains ne sont donc pas qu’une question de productivité brute : l’IA, bien utilisée, enrichit aussi les collaborateurs.

Illustrons à présent ces bénéfices dans quelques domaines clés – présents dans la plupart des métiers – où le prompt engineering fait déjà la différence :

Rédaction de documents et génération de rapports

La rédaction est une tâche omniprésente (comptes rendus, rapports d’activité, notes de synthèse, supports marketing, etc.).

Les IA génératives excellent pour produire un premier jet de texte structuré en quelques secondes – à condition de savoir les orienter correctement.

Une étude du MIT a mesuré l’impact d’un assistant comme ChatGPT sur des tâches d’écriture professionnelles :

Les participants ayant accès à l’IA ont accompli leurs tâches en 40 % moins de temps que les autres, tout en améliorant la qualité de leur travail de 18 % selon des évaluateurs indépendants.

Concrètement, un rapport qui aurait pris une journée entière à rédiger peut être esquissé en une matinée grâce à un prompt bien conçu, l’utilisateur n’ayant plus qu’à vérifier et affiner le document. Cela représente un gain de temps considérable, libérant l’employé pour d’autres activités à valeur ajoutée.

De plus, l’IA aide à structurer la pensée : face à la page blanche, démarrer avec une trame générée évite les oublis d’informations clés et réduit le risque d’erreurs logiques.

En formulant clairement ses attentes (par ex. « rédige un résumé des points saillants de telle réunion en insistant sur les actions à mener »), on obtient un contenu exploitable immédiatement, là où un novice en IA aurait pu recevoir une réponse floue sans cette maîtrise du prompt.

Automatisation des tâches courantes et répétitives

De nombreuses tâches chronophages du quotidien professionnel peuvent être accélérées par l’IA une fois que l’on sait comment la questionner.

Par exemple, générer des e-mails, des comptes rendus ou du code standardisé automatiquement grâce à un prompt permet d’économiser de précieuses minutes sur chaque action.

À l’échelle de la semaine, ces minutes se transforment en heures :

Du côté des développeurs ou analystes, l’effet est tout aussi marquant.

Un ingénieur logiciel a rapporté que ChatGPT lui fait économiser jusqu’à 15 heures par semaine sur certaines tâches de code répétitives.

Source ​pme.ch.

Plutôt que de réécrire sans cesse les mêmes scripts ou de chercher des solutions basiques, un prompt bien formulé génère instantanément le squelette du code ou la requête souhaitée, avec une fiabilité élevée.

Là encore, le gain de temps s’accompagne d’une meilleure consistance et d’une réduction des erreurs :

L’IA, si elle est correctement pilotée, reproduira à l’identique les instructions sans risquer d’oublier une étape ou de faire une faute de frappe.

Chaque collaborateur équipé de ces compétences peut automatiser une part de son travail routinier (saisie de données, réponses types, analyses simples…), ce qui fluidifie les processus internes.

Au niveau de l’entreprise, ces micro-améliorations se cumulent et libèrent des centaines d’heures sur l’année, améliorant d’autant le ROI global de l’IA.

Support client assisté par l’IA générative

Le service client et les fonctions support peuvent grandement bénéficier du prompt engineering.

En formant vos équipes support à bien utiliser les IA (ou en concevant des chatbots internes via de bons prompts), vous accélérerez les résolutions de requêtes tout en allégeant la charge des opérateurs humains.

D’après une enquête Salesforce, 63 % des professionnels du service client pensent que l’IA générative les aidera à répondre plus vite aux demandes, et parmi ceux qui l’utilisent déjà, 90 % confirment qu’elle les aide effectivement à servir les clients plus rapidement. Les exemples concrets abondent : interroger une base de connaissances via une IA bien « promptée » fournit en quelques secondes les informations qu’un agent humain mettrait de longues minutes à retrouver.

Un chatbot conversationnel bien paramétré peut traiter instantanément les demandes simples 24h/24 et 7j/7, réduisant le temps d’attente de 70 % par rapport à un traitement 100 % humain.

Grâce au prompt engineering, ces assistants virtuels peuvent être calibrés pour fournir des réponses précises et cohérentes, en évitant les erreurs de ton ou les approximations factuelles.

Par exemple, en incluant dans le prompt des instructions telles que « utilise un ton professionnel et cite la politique de retour produit si applicable », l’IA donnera une réponse de haute qualité conforme aux standards de l’entreprise, là où un prompt générique aurait pu produire une réponse incomplète ou à côté de la plaque.

Ainsi, la formation au prompt engineering permet non seulement d’aller plus vite, mais aussi d’améliorer la satisfaction client en offrant des réponses pertinentes du premier coup.

Les agents humains, dégagés des questions basiques traitées par l’IA, peuvent se concentrer sur les cas complexes nécessitant leur expertise, ce qui enrichit leur rôle au lieu de le menacer.

En somme, un support client augmenté par l’IA – et piloté par des prompts maîtrisés – combine rapidité, fiabilité et efficience, au bénéfice de la réputation de votre entreprise.

Prototypage rapide et innovation accélérée

Le prompt engineering s’avère également précieux pour booster la créativité et l’innovation.

Dans un contexte de prototypage (conception d’un nouveau produit, d’une campagne marketing, d’un outil interne), interroger une IA générative avec les bonnes instructions permet d’obtenir en quelques minutes des ébauches qui auraient pris des jours de brainstorming manuel.

Par exemple, une équipe marketing peut demander à ChatGPT de proposer 10 idées de slogans pour un nouveau service, ou un développeur peut générer un prototype de code fonctionnel pour tester rapidement une fonctionnalité.

Des études ont montré que les codeurs assistés d’une IA peuvent être jusqu’à 56 % plus rapides pour produire du code – Source ​pme.ch – un gain de vitesse qui s’applique aussi à d’autres domaines créatifs.

En guidant correctement l’IA (par ex. « propose-moi trois maquettes de page d’accueil épurée pour un site e-commerce de mode »), on obtient une base de travail immédiate qu’il ne reste plus qu’à affiner.

Cette itération rapide accélère le cycle essai-erreur et réduit le temps de mise sur le marché des nouvelles idées.

De plus, en variant les prompts, on peut explorer de multiples pistes à moindre coût, ce qui stimule l’innovation ouverte.

Il n’est pas nécessaire d’être expert technique pour en tirer parti : un concepteur produit, un chef de projet ou un formateur peuvent tous apprendre à dialoguer avec l’IA pour tester des concepts.

Là encore, le prompt engineering agit comme accélérateur universel : il permet de mobiliser l’IA comme un partenaire de réflexion ou un assistant technique dans quasiment tous les métiers.

Les livrables générés (texte, code, images, plans, etc.) servent de brouillons de grande qualité, faisant gagner un temps précieux tout en maintenant un haut niveau de créativité et de pertinence grâce aux instructions bien pensées de l’utilisateur. À noter : qui dit usage intensif de l’IA dit aussi vigilance.

Une formation au prompt engineering responsable inclura les bonnes pratiques pour éviter les écueils – par ex. biais involontaires dans les requêtes, hallucinations de l’IA, ou usage de données confidentielles dans les prompts.

Encadrer dès le départ ces aspects permet de profiter des gains d’efficacité sans compromettre l’éthique ou la sécurité, ce qui est un aspect à considérer dans toute stratégie IA.

Témoignages de professionnels :

L’impact au quotidien

Rien de tel que les retours de terrain pour illustrer les bénéfices du prompt engineering.

Voici quelques témoignages vérifiables de professionnels issus de secteurs variés, qui utilisent l’IA générative au quotidien et constatent des améliorations notables :

Développeur logiciel (grande distribution)

« ChatGPT me permet d’économiser jusqu’à 15 heures par semaine »

Sur certaines tâches de programmation, témoigne un ingénieur qui préfère rester anonyme​. Source pme.ch.

Il utilise ce temps dégagé non pour “travailler plus”, mais pour se former en suivant un cours en parallèle – un investissement sur lui-même rendu possible grâce à l’IA ​pme.ch.

Travaillant à distance, il explique pouvoir ainsi boucler une tâche en quelques heures avec ChatGPT, « puis prendre le reste de la journée [libre] sans que mes employeurs ne s’en aperçoivent »​. Source pme.ch.

Bien qu’initialement discrète, son utilisation de l’IA lui donne un avantage caché en productivité et en développement de compétences.

Ingénieur débutant (industrie logicielle)

Bloqué sur un problème technique alors que son mentor n’était pas disponible, Luke a tenté ChatGPT en dernier recours.

« Cela m’a donné cette magnifique structure de code », raconte-t-il, « je me suis dit : Wow, il ne me reste plus qu’à combler les lacunes »​. Source pme.ch.

Grâce aux explications et au squelette de solution fournis par l’IA, il a pu résoudre son problème rapidement et gagner en confiance. Désormais, ses réunions de suivi hebdomadaires avec son supérieur sont plus sereines, sa productivité ayant augmenté – sans que son patron sache initialement ce qui la motivait. Source ​pme.ch.

Luke a fini par avouer son “secret” à sa collègue mentor : « Oh, c’est marrant », lui a-t-elle répondu, avant d’admettre qu’elle aussi utilisait ChatGPT de son côté. « Je pense que le non-dit, c’est que tout le monde l’utilise », conclut-il​. Source pme.ch.

Cette anecdote illustre à quel point l’adoption réelle de l’IA est souvent menée par les employés eux-mêmes, qui y voient un mentor virtuel pour monter en compétence plus vite et accomplir leurs tâches avec moins d’efforts.

Manager Data & IA (secteur retail)

Chez Décathlon, la direction a très tôt pris conscience de l’importance du sujet.

Didier Mamma, VP Advanced Analytics & AI, souligne que « près de 70 % des métiers du retail et de la conception seront impactés par l’intelligence artificielle ». Source ​lemagit.fr.

Former et accompagner les collaborateurs est donc essentiel pour réussir cette transition : « Il y a un véritable enjeu pour nous de faire de l’accompagnement et de la conduite du changement », affirme-t-il.

En pratique, Decathlon a mis en place une acculturation massive de ses 105 000 salariés à l’IA, afin que chacun puisse s’approprier ces nouveaux outils.

Le message du manager est clair :

L’IA ne va pas remplacer les employés, mais les employés qui utilisent l’IA remplaceront ceux qui ne l’utilisent pas – il faut donc que ce « quelqu’un » devienne chacun de nous, grâce à la formation (une maxime désormais bien connue dans le milieu ​lemondeinformatique.fr).

Ce que nous montre ces témoignages

Ces témoignages montrent que l’IA générative, couplée à une bonne maîtrise des prompts, apporte des bénéfices concrets à tous les niveaux de l’entreprise :

• gain de temps individuel,
• réduction du stress,
• partage de connaissances,
• et nécessité d’un changement culturel impulsé par le management.

Ils soulignent aussi l’importance d’encadrer ces pratiques (idéalement via la formation) au lieu de les freiner, car le mouvement est déjà en marche sur le terrain.

Cas concrets : des entreprises qui forment leurs équipes à l’IA

De nombreuses organisations, en France et à l’international, ont compris qu’avant de déployer des IA sophistiquées, il fallait investir dans la montée en compétence de leurs collaborateurs sur ces outils.

Voici quelques exemples marquants d’entreprises intégrant le prompt engineering dans leurs plans de formation ou leurs projets :

LVMH (luxe)

Le groupe Moët Hennessy – Louis Vuitton a fait le choix d’augmenter ses employés plutôt que de chercher à les remplacer.

En 2023, LVMH a formé 1 500 collaborateurs à l’utilisation de l’IA (générative et data science), et vise plus de 10 000 employés formés dans les prochaines années.

Parallèlement, le groupe a développé son propre chatbot interne baptisé MaIA, basé sur le modèle GPT-4 d’OpenAI mais doté de garde-fous pour la confidentialité.

L’objectif est double : diffuser une culture de l’IA en interne (via la formation continue des équipes) et fournir des outils augmentant concrètement la productivité au quotidien.

Comme l’explique Axel de Goursac

Décathlon (distribution sportive)

Le géant du sport a pris le sujet à bras-le-corps via son “IA Factory”.

Après une phase initiale de sensibilisation des experts data en interne, Décathlon a élargi l’acculturation à l’IA à l’ensemble des équipes digitales, puis à tous les métiers.

En partenariat avec d’autres entreprises (Leroy Merlin, Auchan, Norauto), Décathlon a mis au point un module e-learning d’une heure présentant des cas d’usage concrets de l’IA pour ses métiers, complété par une formation de 2 heures en présentiel pour approfondir la pratique des outils d’IA générative​. Source lemagit.fr.

L’enseigne a ainsi pu toucher rapidement un très grand nombre d’employés avec des contenus adaptés à leur quotidien.

Par ailleurs, Décathlon a créé une communauté interne (Data Booster) rassemblant guides, contacts et solutions existantes, pour encourager le partage de bonnes pratiques IA entre pays et métiers.

Cette approche pragmatique – combiner formation en ligne, ateliers pratiques et ressources partagées – lui permet de démystifier l’IA et de favoriser une adoption large et responsable en interne.

France Télévisions (médias)

Le principal groupe audiovisuel public français mise sur une adoption pragmatique de l’IA générative.

En avril 2025, il a organisé Le Point IA, une journée dédiée à l’IA au siège, incluant une conférence et surtout une masterclass “Savoir prompter” pour ses collaborateurs.

À l’ère de ChatGPT, Gemini, Mistral et Claude, FranceTV met à disposition de tous ses employés une plateforme interne sécurisée baptisée medIAGen, centralisant ces quatre IA génératives, afin d’exploiter pleinement le potentiel de l’IA tout en minimisant les risques associés.

Cette stratégie s’accompagne d’outils concrets (par ex. un assistant RH conversationnel nommé Raiponse pour répondre aux questions internes) et d’une page Intranet dédiée.

France Télévisions illustre ainsi comment former et équiper ses équipes (journalistes, documentalistes, fonctions support…) pour intégrer l’IA dans les processus, du sous-titrage automatique des JT à l’assistance documentaire, en gardant la maîtrise humaine.

France Médias Monde (audiovisuel public)

Le groupe réunissant RFI, France 24 et MCD a déployé fin 2023 sa première feuille de route dédiée à l’IA.

Deux séances de formation générale (via Teams), consistant en une acculturation aux mécanismes et enjeux de l’IA – notamment de l’IA générative – ont été organisées à la mi-novembre, ouvertes à tous les collaborateurs et disponibles en replay sur l’Intranet.

Des formations spécifiques par métier seront ensuite déployées courant 2024.

En parallèle, FMM a élaboré un Guide des bonnes pratiques de l’IA dans l’activité éditoriale et mis en place un comité de pilotage IA.

Cette initiative globale vise à tirer profit des opportunités de l’IA dans les rédactions tout en encadrant les risques, et témoigne de l’importance accordée à la montée en compétence interne sur ces nouveaux outils.

MBDA (défense)

Dans cette entreprise sensible, la politique de cybersécurité très stricte a conduit à interdire l’utilisation de ChatGPT et consorts en interne.

Pour autant, le département Digital Learning & Innovation encourage l’exploration encadrée de ces technologies.

Il identifie dès à présent des domaines où les IAs génératives pourraient apporter un plus :

Par exemple automatiser le sous-titrage de vidéos de formation (une tâche aujourd’hui fastidieuse), ce qui ferait gagner un temps considérable.

De même, des voix de synthèse pourraient enrichir les contenus e-learning pour varier les formats.

MBDA teste aussi l’IA pour la création de contenus marketing pédagogiques (vidéos courtes, teasers de cours) et pour personnaliser les parcours de formation en fonction de chaque individu.

Bien que contraint par la confidentialité, ce groupe montre qu’il est possible d’expérimenter de façon responsable et de former ses équipes aux usages de l’IA en anticipant l’avenir.

Vinci (construction/infrastructures)

Le spécialiste français des concessions et du BTP recourt à l’IA générative dans de nombreux métiers, tout en diffusant la compétence en interne.

Sa plateforme d’innovation Leonard a initié dès 2020 des projets d’IA générative (plans optimisés, fondations calculées automatiquement, etc.) et a défini un parcours de développement de l’IA pour améliorer les process.

Depuis 2024, les formations à l’IA dispensées aux porteurs de projets sont ouvertes à l’ensemble des collaborateurs du groupe, afin que chacun comprenne les principes de l’IA et envisage ses applications potentielles à son métier.

En parallèle, des cas d’usage très concrets ont été déployés :

Par exemple, Vinci utilise des modèles de langage (LLM) pour analyser les appels d’offres et en générer des synthèses en quelques secondes, là où un humain aurait mis 5 minutes par appel d’offre

L’IA permet ainsi de traiter instantanément des dizaines de dossiers et de pré-estimer automatiquement les chiffrages, laissant à l’expert humain le soin de finaliser.

Cette démocratisation de l’IA en interne, soutenue par la formation, vise à fédérer les chantiers de transformation numérique au sein d’un groupe très décentralisé.

Walmart (distribution)

Aux États-Unis, le géant de la grande distribution a adopté une approche radicale : « ouvrir grand les portes » de l’IA générative à tous ses employés.

Plutôt que de cantonner l’IA à quelques cas d’usage prédéfinis, Walmart encourage ses 2,3 millions d’employés à expérimenter ces outils pour améliorer leur travail quotidien, en fournissant des formations et un support actif.

La direction a explicitement annoncé vouloir que les collaborateurs utilisent l’IA « tous les jours » dans leurs tâches courantes.

Cette stratégie d’IA pour tous s’accompagne bien sûr de lignes directrices (charte éthique, protection des données clients, etc.), mais elle illustre la conviction que la meilleure façon d’adopter l’IA est de la mettre entre toutes les mains une fois que chacun est formé aux bonnes pratiques.

Les premiers retours chez Walmart sont prometteurs, avec des gains de productivité dans des domaines aussi variés que la gestion des stocks, l’analyse des ventes ou la réponse aux clients en magasin.

Initiatives tech (Google, IBM, Orange)

Les entreprises technologiques elles-mêmes investissent massivement dans la formation à l’IA de leurs propres effectifs et du grand public. Par exemple, Google propose désormais des formations en ligne gratuites sur l’IA générative (via ses Ateliers Numériques et Google Cloud Skills Boost) afin de démocratiser ces compétences : tout un chacun peut apprendre à utiliser des outils comme Gemini/Duet AI dans Google Workspace pour gagner en efficacité au travail.

IBM de son côté a intégré le prompt engineering dans ses cursus internes de montée en compétence et encourage ses consultants à se certifier sur les technologies d’IA générative. Orange, à travers son programme Hello Future, sensibilise ses collaborateurs aux usages de l’IA conversationnelle (ex : amélioration de l’assistance client avec des chatbots avancés) pour qu’ils deviennent acteurs de la transformation numérique.

Ces initiatives montrent que même les concepteurs d’IA misent sur la formation utilisateur comme levier d’adoption : l’IA n’apporte de valeur que si ceux qui l’utilisent savent s’en servir correctement.

En résumé

Qu’il s’agisse d’un groupe de luxe, d’un retailer, d’une PME industrielle, d’un média public ou d’un leader de la tech, le constat est le même : former les ressources humaines à l’IA est un investissement stratégique.

Il s’agit de créer un cercle vertueux :

Plus les employés sont compétents pour dialoguer avec l’IA (via de bons prompts, une compréhension des capacités et limites, etc.), plus les projets d’IA de l’entreprise délivrent de résultats – ce qui motive d’autant plus à étendre ces formations.

Données chiffrées :

Bénéfices de la compétence prompt engineering

Pour convaincre les plus sceptiques, rien de tel que quelques données chiffrées récentes qui objectivent l’intérêt du prompt engineering :

• +57 minutes/jour – Gain de temps moyen par employé utilisant une IA générative au travail, soit ~4,75 heures par semaine.
  Les utilisateurs avancés montent jusqu’à 3 heures gagnées par jour. Ce temps est réalloué à des tâches à plus haute valeur ajoutée, rendant le travail plus intéressant.
• Qualité +18 % – Amélioration de la qualité des productions écrites en moyenne grâce à l’assistance d’un modèle type ChatGPT, d’après une étude du MIT.
  Les textes produits avec l’aide de l’IA sont jugés plus clairs et mieux formulés par des évaluateurs tiers.
• 5 heures/semaine – Temps de travail hebdomadaire que les marketeurs estiment pouvoir économiser grâce à l’IA générative.
  Sur un an, cela équivaut à plus d’un mois de travail récupéré, expliquant l’enthousiasme du secteur marketing pour ces technologies.
• 15 heures/semaine – Temps économisé sur des tâches de codage par un ingénieur logiciel grâce à ChatGPT​pme.ch.
  En automatisant les portions répétitives et en obtenant de l’IA des suggestions de code, ce développeur gagne près de deux journées par semaine, qu’il peut consacrer à des activités plus complexes ou à sa propre formation.
• 63 % vs 90 % – 63 % des agents du support client pensent que l’IA générative va accélérer leurs réponses aux demandes ; et parmi ceux qui l’utilisent déjà, ils sont 90 % à confirmer que c’est effectivement le cas.
  La promesse en support est donc validée dans la pratique : l’IA fait gagner du temps tout en maintenant la satisfaction client.
• 51 % – Un peu plus de la moitié des utilisateurs de l’IA en entreprise estiment ne pas avoir les compétences nécessaires pour en tirer pleinement parti.
  Ce chiffre, issu d’une étude mondiale en 2024, souligne l’urgence de la formation : sans accompagnement, plus d’un utilisateur sur deux se sent démuni face à l’IA.
• 80 % d’ici 2027 – Part des professionnels du développement qui devront avoir upskillé leurs compétences (notamment en prompt engineering) dans les prochaines années pour rester dans la course, selon Gartner.
  Cette statistique englobe non seulement les data scientists, mais aussi les développeurs logiciels, analystes métier, chefs de projet…
  Preuve que la pénétration de l’IA va toucher tous les rôles techniques et qu’y préparer les équipes est un impératif de compétitivité.

Ces chiffres démontrent l’ampleur des gains potentiels et le coût d’opportunité qu’il y aurait à ignorer la formation.

Quelques heures de formation bien ciblée peuvent se traduire par des dizaines d’heures gagnées chaque mois par employé :

• par une meilleure qualité de production,
• et par une appropriation plus rapide de l’IA par les métiers

Autant de bénéfices quantifiables pour l’organisation.

Conclusion : Agir dès maintenant pour un ROI maximal

Les faits et exemples ci-dessus le démontrent :

Former vos équipes au prompt engineering est l’une des actions les plus rentables et rapides pour lancer l’IA dans votre organisation.

Avant d’investir des sommes importantes dans des solutions sophistiquées ou de recruter une armée d’experts en data science, il est sage de capitaliser sur les outils déjà disponibles (ChatGPT et autres IA génératives accessibles) en donnant à vos collaborateurs les clés pour s’en servir efficacement.

Le ROI d’une telle initiative est extrêmement élevé :

D’ailleurs, les entreprises qui ont agi tôt récoltent déjà les fruits d’une IA mieux utilisée (hausse de la productivité, coûts réduits, satisfaction accrue du personnel).

Inversement, celles qui tardent risquent de se retrouver distancées : comme le souligne une enquête, près de la moitié des employés n’ont reçu aucune formation à l’IA et, parmi ceux qui en ont eu, un sur deux se juge mal formé – il est donc urgent de combler ce fossé.

En outre, en priorisant le prompt engineering, vous créez une culture interne de l’IA. Vos équipes gagnent en autonomie pour innover et optimiser leurs propres processus grâce à l’IA, ce qui prépare le terrain pour des initiatives plus avancées (déploiement d’IA sur mesure, analytics prédictif, etc.).

Pour reprendre la formule devenue célèbre : « L’IA ne vous remplacera pas… mais un professionnel qui utilise l’IA pourrait bien vous remplacer ».

En formant vos collaborateurs à « parler IA », vous vous assurez que ce quelqu’un, ce soit eux – et donc votre entreprise dans son ensemble.

Investir dès aujourd’hui dans la formation au prompt engineering offre un retour sur investissement rapide et pose les fondations d’un usage réussi de l’IA générative.

C’est un levier d’adoption à fort impact, peu coûteux et rapide à mettre en œuvre : il convient de le placer en tête des priorités pour toute organisation voulant maximiser les bénéfices de l’intelligence artificielle.

Ne laissez pas passer cet avantage stratégique :

Formez vos équipes au prompt engineering, et faites-en le point de départ de votre aventure dans l’IA en entreprise.

Chaque employé outillé pour dialoguer avec l’IA pourra alors transformer chaque interaction avec un modèle en résultat concret et utile, pour le plus grand bénéfice de votre performance collective.