L'écart de culture de l'IA se creuse. Voici comment le combler.

Découvrez ce qu'est la culture de l'IA et apprenez à la développer grâce à la pratique, la vérification des sources et l'évaluation sécuritaire des résultats.

Graphic showing how an AI summary omitting “per user” from a $29 monthly price obscures a $290 monthly cost for 10 users, emphasizing the need to trace, verify, and then decide.

Qu'est-ce que la culture de l'IA ?

Posséder une culture de l'IA, c'est avoir la capacité de comprendre son fonctionnement de manière suffisante pour l'utiliser efficacement, d'en reconnaître les limites et les risques, et de prendre des décisions éclairées quant à ses résultats. Le cadre de culture de l'IA de Digital Promise le décrit comme une combinaison de compréhension, d'utilisation et d'évaluation.

Cependant, l'élément le plus crucial, celui qui distingue le novice de l'expert, est l'évaluation. Malheureusement, elle reçoit souvent peu d'attention pratique dans les formations courantes. Après un atelier de deux heures, à peu près n'importe qui peut utiliser l'IA pour générer une réponse soignée à une question.

Mais posséder une culture de l'IA signifie qu'une personne est en mesure de déterminer si la réponse est :

  • Exact
  • Terminé
  • Actuel
  • Pertinent
  • Sécuritaire à mettre en œuvre

Pourquoi la culture de l'IA est importante dès maintenant

L'IA est devenue très accessible, mais il est plus difficile de trouver le soutien et la formation nécessaires pour l'utiliser adéquatement.

Cet écart entre l'accès à l'IA et son utilisation en toute confiance crée une occasion pour les particuliers et les entreprises de prendre une longueur d'avance grâce à une formation à la culture de l'IA qui va bien au-delà de la simple rédaction de meilleures requêtes.

Parallèlement, McKinsey signale que la demande pour la aisance en IA — soit la capacité d'utiliser et de gérer des outils d'IA — a presque septuplé entre le milieu de 2023 et le milieu de 2025.

  • Les employeurs reconnaissent clairement la nécessité d'une formation à la culture de l'IA.
  • Les travailleurs souhaitent acquérir ces compétences.

Toutefois, l'adoption maximale comme unique mesure du succès soulève des inquiétudes. L'utilisation rapide de l'IA s'apprend facilement, mais devenir un utilisateur prudent et compétent demande du temps et de la pratique.

Évaluation : la compétence la plus importante

De nombreuses formations en IA soulignent l'importance d'évaluer les résultats, mais s'attardent rarement (voire jamais) sur ce que cela implique concrètement.

En pratique, la vérification de l'IA requiert trois comportements clés :

  • Lire attentivement
  • Poser des questions difficiles
  • Prendre le temps de revérifier les sources, les statistiques et les affirmations.

Avant d'agir en fonction des informations fournies par l'IA, déterminez si elles répondent ou non aux critères suivants :

  • Peut-on retracer la source jusqu'à une référence fiable ?
  • L'ensemble tient-il la route lorsque les différentes parties sont vérifiées ?
  • Est-ce suffisamment actuel pour être pertinent ?

Bien que les textes générés par l'IA puissent sembler soignés et professionnels, les faits peuvent être erronés. L'IA peut « halluciner » en inventant complètement des faits (Lire Comment repérer les hallucinations de l'IA : 7 signaux d'alarme), en trouvant des informations incorrectes ou incomplètes, ou en comprenant mal ce qu'elle trouve et en tirant une fausse conclusion.

Pour évaluer tout résultat, suivez ce processus :

Retracer → Vérifier → Décider.

Par exemple, demandez à l'IA de rédiger une comparaison des prix de la concurrence. Pour évaluer les résultats :

  • Ouvrir chaque page de tarification (retracer)
  • Vérifier les noms des forfaits et la tarification (vérifier)
  • Notez ce que l'IA a mal compris ou omis, et effectuez les corrections nécessaires (décider).

Voici d'autres exemples sur la façon d'évaluer les résultats de l'IA.

Type d'allégation de l'IA

Exemple d'allégation qu'une IA pourrait formuler

Éléments à vérifier avant l'utilisation

Allégation factuelle

« La Small Business Administration des États-Unis offre des subventions pouvant aller jusqu'à 50 000 $ pour les nouvelles entreprises de commerce au détail. »

Confirmez que le programme existe bel et bien, les critères d'admissibilité, le montant actuel, la date limite de dépôt des candidatures, ainsi que s'il s'agit d'une subvention plutôt que d'un prêt ou d'un programme local.

Citation ou extrait

« Un sondage Gallup de 2025 a révélé que 62 % des clients préfèrent le soutien propulsé par l'IA. »

Ouvrez la source citée. Vérifiez qu'elle est réelle, récente, correctement attribuée et qu'elle étaye bel et bien la statistique et le libellé exacts.

Assertion juridique ou réglementaire

« Votre entreprise doit conserver les dossiers de clavardage des clients pendant sept ans. »

Vérifiez la juridiction, le secteur d'activité, le type de dossier et la règle juridique en vigueur auprès d'instances autorisées ou d'un conseiller qualifié. L'IA peut réduire des exigences étatiques, fédérales, internationales ou sectorielles en une seule règle universelle erronée.

Conseils fiscaux ou financiers

« Vous pouvez déduire le coût total de cet équipement l'année de son achat. »

Confirmez l'année d'imposition pertinente, l'entité commerciale, le type d'achat, les limites et le traitement comptable auprès des directives de l'IRS et d'un fiscaliste.

Calcul ou prévision

« Si le taux de conversion augmente de 15 %, le chiffre d'affaires annuel augmentera de 180 000 $. »

Recalculez les données mathématiques et examinez de près les hypothèses : trafic actuel, taux de conversion de référence, valeur moyenne des commandes, taux de désabonnement, capacité de vente, saisonnalité et signification de « 15 % » (s'agit-il de points de pourcentage ou de croissance relative).

Résumé d'un document source

« Le contrat permet la résiliation moyennant un préavis de 30 jours. »

Lisez la clause originale et les dispositions liées. L'IA peut omettre des exceptions, des exigences de préavis, des clauses de renouvellement, des recours ou des définitions qui modifient le sens pratique.

Recommandation

« Vous devriez automatiser l'approbation des remboursements pour gagner du temps. »

Déterminez si le flux de travail est réversible, si des erreurs pourraient nuire aux clients ou aux finances, quels seuils d'approbation sont appropriés et qui assume la responsabilité des exceptions. Une recommandation qui semble sensée nécessite tout de même un jugement commercial.

Pourquoi la plupart des formations en IA ne parviennent pas à développer la culture numérique

En quelques années à peine, l'IA est passée d'une technologie spécialisée à un sujet et un outil omniprésents. Alors que les dirigeants d'entreprises et de gouvernements se sont empressés de trouver des ressources de formation, les fournisseurs se sont précipités pour les créer. La demande a été forte, mais l'expertise est limitée et la qualité du matériel disponible n'a pas toujours suivi.

Le résultat est un théâtre de formation qui ne fait qu'effleurer des sujets importants et propose un enseignement unique présenté lors d'un événement isolé. Méfiez-vous des formations où :

  • L'accent est mis sur la familiarité avec les outils et la rédaction d'invites. Ce type d'atelier enseigne la sensibilisation, mais pas le discernement qui découle de la réalisation de flux de travail réels.
  • Le contenu ne aborde pas les questions plus profondes et plus importantes sur le moment d'utiliser l'IA, le moment de s'en abstenir, la manière d'évaluer les résultats ou la façon d'appliquer les règles de l'entreprise à des tâches réelles.
  • Le temps de pratique est insuffisant, l'enseignement spécifique aux tâches fait défaut et il n'y a pas de rétroaction sur la performance des participants ou sur les points à améliorer.
  • L'objectif est la participation, plutôt que la compétence.

Comment développer concrètement une culture de l'IA

Pour acquérir une culture de l'IA, les gens ont besoin d'une formation pratique et adaptée à leur rôle, qui leur demande d'accomplir des tâches réelles dans un flux de travail réaliste. De plus, ils ont besoin de temps consacré à cette fin.

  1. La formation pratique offre une véritable mise en pratique qui aide les gens à apprendre quoi faire dans diverses situations dans un environnement à faible risque. Lorsque l'évaluation et la correction font partie du flux de travail, les participants tirent des enseignements de leurs propres expériences et erreurs, ainsi que de celles des autres. Commencez par vous inscrire à un ou plusieurs outils d'IA, même au niveau gratuit.
  2. La formation spécifique aux rôles est cruciale, car la compréhension et l'évaluation de différents résultats exigent des compétences différentes. Les personnes qui n'ont jamais créé de tableau croisé dynamique auraient du mal à savoir si l'IA en a produit un bon, ou à lui donner les instructions nécessaires pour obtenir un meilleur résultat la deuxième fois. Il en va de même pour l'évaluation de documents juridiques, d'images pour un site Web, d'un résumé de recherches médicales récentes ou de tout résultat spécifique à un emploi qui requiert des connaissances préalables. Commencez par identifier quelques tâches régulières qui pourraient être accomplies à l'aide de l'IA.
  3. Assigner des tâches réelles aide les gens à comprendre comment l'IA peut les aider dans leur travail et à développer les compétences nécessaires pour l'utiliser. Ils apprendront quelles tâches peuvent être confiées à l'IA de manière autonome, lesquelles exigent plus de supervision et ce qui nécessite toujours un jugement humain, ainsi que le moment et la manière d'assurer la sécurité des données confidentielles des clients et de l'entreprise. Songez à classer les tâches en fonction du niveau de révision humaine requis. Par exemple :

L'IA peut agir seule

Une personne doit effectuer une révision

Une personne doit en assumer la responsabilité

Ébauches initiales, résumés de documents, catégorisation, pistes de recherche, collecte de données

Allégations, citations, langage destiné aux clients, calculs, communications externes

Embauche, paiements, contrats, décisions juridiques et fiscales, accès aux données sensibles et stockage

  1. Le temps protégé est le dernier élément requis pour développer la culture de l'IA, du moins au début. Tout le monde est occupé, ce qui semble toujours être une bonne raison de continuer à faire les choses à l'ancienne plutôt de prendre le temps supplémentaire d'essayer un nouvel outil. Comme bon nombre de bons investissements, le temps consacré à la formation portera largement ses fruits une fois que les gens comprendront comment collaborer au mieux avec l'IA. Réservez du temps chaque jour ou chaque semaine, seul ou en groupe.

Où apprendre

Il existe en ligne de nombreuses ressources qui offrent une bonne formation de base. Recherchez celles qui vous demandent de rédiger et de réviser des requêtes, de comparer les résultats, de vérifier les affirmations, d'identifier le contexte manquant et de décider du moment où une réponse nécessite une révision humaine. Voici quelques points de départ :

  • L'Université de technologie de Chalmers propose Working and learning with generative AI, un cours en ligne gratuit qui combine l'étude autonome et des sessions en direct facultatives. Les exercices sont adaptés à différentes professions, se concentrent sur des tâches de la vie réelle et progressent d'une utilisation individuelle efficace vers la délégation de tâches.
  • Le cours en ligne Generative AI for Everyone de DeepLearning.AI est dirigé par le pionnier de l'IA Andrew Ng. Il offre un aperçu de l'IA générative, de son fonctionnement et de ses capacités. Il propose également des exercices pratiques pour vous aider à maîtriser les bases et aller plus loin.
  • Perplexity.ai peut également soutenir le type de formation recommandé par ces ressources et cet article : s'exercer à poser des questions réalistes, inspecter les données probantes derrière les affirmations factuelles, comparer les sources et perfectionner le travail grâce à la révision humaine. Pour les résultats de recherche sur le Web, les extrats comprennent des citations liées qui facilitent le suivi des affirmations, des statistiques et des citations jusqu'à leur source. De plus, visitez Perplexity Academy pour découvrir une collection de courtes vidéos explicatives sur des sujets fondamentaux comme les meilleures pratiques de rédaction de requêtes, ainsi que des sujets plus avancés tels que la création de flux de travail réutilisables pour les tâches régulières et la connexion de Perplexity aux outils d'entreprise.

Pour d'autres suggestions sur l'apprentissage de l'évaluation de l'IA, téléchargez notre guide sur l'établissement d'un cadre de confiance, d'exactitude et de surveillance. Pour obtenir de l'information adaptée à différents secteurs et objectifs, y compris des exemples de requêtes pour des tâches spécifiques, explorez tous nos guides ici.

La culture de l'IA se développe par la pratique, dans le cadre de flux de travail réels. Les ateliers peuvent aider à amorcer la démarche, mais ils ne remplacent pas l'exécution d'un travail réel dans un outil d'IA, l'évaluation des résultats, la correction des erreurs et l'application du jugement humain. Grâce à une formation pratique et adaptée aux rôles permettant d'accomplir des tâches pertinentes lors de sessions protégées, l'IA commencera à générer des rendements impressionnants.

Foire aux questions

Que signifie la culture de l'IA ?

La culture de l'IA est la capacité de comprendre, d'utiliser et d'évaluer les systèmes d'IA et leurs résultats, ainsi que de prendre des décisions éclairées à leur sujet. Cela va bien au-delà de la simple rédaction de requêtes efficaces. Les personnes dotées d'une culture de l'IA peuvent reconnaître l'utilité de l'outil, protéger les informations sensibles, vérifier les affirmations importantes, comprendre les limites d'une réponse et savoir quand une personne doit prendre la décision finale.

Quel est un exemple de culture de l'IA ?

Un exemple de culture de l'IA consiste à utiliser un outil d'IA pour rédiger une analyse de concurrents, puis à ouvrir chaque source citée pour vérifier les prix, les caractéristiques des produits, les dates et les citations avant d'utiliser l'analyse dans une présentation commerciale. L'élément le plus important de cette culture est la capacité de repérer ce qui doit être vérifié, de le valider à l'aide de données probantes fiables, et de réviser ou d'écarter les affirmations non fondées.

Quels sont les quatre piliers de la culture de l'IA ?

Les cadres de culture de l'IA emploient une terminologie différente, mais un modèle pratique en trois parties comprend la compréhension, l'utilisation et l'évaluation. Une personne possédant une culture de l'IA comprend le fonctionnement de l'IA et ses défaillances potentielles, l'utilise efficacement pour les tâches appropriées, et peut évaluer les résultats en matière d'exactitude, de partialité, d'exhaustivité, d'actualité et de risque. On y inclut fréquemment la capacité de s'engager de manière responsable en protégeant les données, en tenant compte des personnes touchées par l'utilisation de l'IA et en maintenant la responsabilité humaine. L'évaluation constitue l'élément le plus important qui sépare les utilisateurs experts des débutants.

Comment puis-je améliorer ma culture de l'IA ?

Améliorez la culture de l'IA en vous exerçant sur des travaux réels et à faible risque. Les didacticiels sont utiles, mais ils ne remplacent pas la pratique concrète. Choisissez un outil d'IA et une tâche répétutable, comme résumer un document, faire des recherches sur un concurrent ou organiser des notes. Examinez ensuite attentivement les résultats en retraçant la provenance des informations, en vérifiant les faits importants et les citations, et en corrigeant les erreurs. Au fil du temps, prenez l'habitude de déterminer quelles tâches peuvent être assistées par l'IA, lesquelles nécessitent une révision humaine et lesquelles doivent être réservées aux humains. L'objectif est d'utiliser l'IA en toute confiance, de manière sécuritaire et avec un bon jugement.

Comment évaluez-vous les résultats de l'IA ?

Commencez par les affirmations qui comptent le plus. Vérifiez si la source existe et si elle étaye l'énoncé exact. Confirmez que les noms, les dates, les produits et les chiffres sont corrects et présentés avec exactitude. Assurez-vous que l'information est à jour. Faites appel à un réviseur qualifié pour les décisions juridiques, médicales, financières, de sécurité, d'emploi ou toute autre décision à fort enjeu. Les citations générées par l'IA peuvent accélérer le processus, mais une citation doit tout de même être ouverte et vérifiée.