Loi européenne sur l'IA : les entreprises doivent renforcer leurs compétences en matière d'IA

La loi européenne sur l'IA (EU AI Act) oblige déjà, depuis le 2 février 2025, les fournisseurs et les exploitants de systèmes d'IA à prendre des mesures afin que les collaborateurs amenés à utiliser ces systèmes disposent d'un niveau suffisant de compétences en matière d'IA. Dans la pratique, cependant, la formation ne suit souvent pas le rythme du déploiement de l’IA. À compter du 2 août 2026, les autorités nationales compétentes en matière de surveillance du marché pourront désormais contrôler et faire respecter cette exigence.

La société EdTech Pinktum souligne que la loi européenne sur l'IA (EU AI Act) n'impose ni formation spécifique ni certification. La qualification doit toutefois être adaptée aux systèmes utilisés, aux tâches à accomplir et aux connaissances préalables des utilisateurs et utilisatrices.

Ce que les entreprises devraient faire maintenant

Le point de départ consiste à dresser un état des lieux de l'utilisation de l'IA au sein de l'entreprise : quels systèmes sont utilisés, à quelles fins et avec quelles données ? Quels sont les risques encourus ? Dans de nombreuses entreprises, il est recommandé de mettre en place, en complément, une politique relative à l'IA qui définisse les applications autorisées, les données pouvant être saisies, la manière dont la qualité des résultats est vérifiée et les responsables. Les entreprises doivent également tenir compte des personnes externes – telles que les prestataires de services ou les indépendants – qui travaillent avec des systèmes d’IA pour le compte de l’entreprise, et déterminer dans quelle mesure celles-ci doivent également disposer des compétences requises en matière d’IA.

Joachim Pawlik, PDG de Pinktum, résume la situation en ces termes : « Les entreprises ne devraient pas considérer la formation continue comme une simple obligation ponctuelle, mais développer leurs compétences en IA de manière systématique et axée sur la pratique. Cela revêt non seulement une importance juridique, mais permet également de tirer pleinement parti des avantages réels de l'IA. »

Alois Krtil, directeur technique de Pinktum, ajoute : « Ceux qui comprennent les possibilités et les limites de l'IA et qui savent évaluer les résultats d'un œil critique évitent les erreurs et utilisent cette technologie de manière plus productive. Pour cela, les contenus pédagogiques doivent être adaptés aux tâches concrètes des employés. »

Liste de contrôle pour le développement des compétences en IA

Pinktum a défini six étapes destinées à guider les entreprises dans le développement systématique de leurs compétences en matière d'IA :

1. Déterminer les publics cibles et les besoins en formation : Les entreprises doivent recenser les personnes qui utilisent des systèmes d'IA, les systèmes qu'elles utilisent, les fins auxquelles elles les emploient et leurs connaissances préalables en la matière. Il convient également de prendre en compte les personnes externes qui utilisent des systèmes d'IA pour le compte de l'entreprise. Par exemple, une personne qui utilise l’IA pour rédiger des premières ébauches de texte a besoin de compétences différentes de celles d’un cadre dirigeant qui intègre des analyses basées sur l’IA dans ses prises de décision.

2. Établir une compréhension commune des principes fondamentaux : Tous les utilisateurs et utilisatrices devraient, par principe, comprendre comment fonctionnent les systèmes d'IA, quelles possibilités ils offrent et quelles sont leurs limites. Cela implique notamment d'avoir conscience que même des résultats formulés de manière convaincante peuvent être erronés, incomplets ou biaisés.

3. Communiquer les règles internes et les responsabilités : Les employés doivent savoir quels systèmes ils sont autorisés à utiliser pour quelles tâches, quelles données peuvent être saisies, et qui vérifie et valide les résultats. Dans la pratique, il faut par exemple que ce soit clairement défini quelles données clients ou quels documents internes peuvent être saisis dans un système d'IA.

4. Former en fonction des rôles et des applications : Une formation de base permet d'établir une compréhension commune, mais elle ne suffit pas pour toutes les activités. Les contenus pédagogiques doivent être adaptés aux tâches spécifiques, aux systèmes utilisés et aux risques associés.

5. S'entraîner à la mise en pratique et à l'analyse critique : Les formations devraient inclure des situations de travail typiques et des exercices pratiques. Les salariés devraient, par exemple, s'entraîner à vérifier les résultats générés par l'IA afin de détecter les erreurs factuelles, les sources inappropriées et les éventuels biais.

6. Consigner et mettre à jour les formations : Les entreprises doivent consigner de manière traçable quels groupes cibles ont été formés à quels contenus. En cas d'ajout de nouveaux systèmes, de nouvelles fonctionnalités ou de nouvelles utilisations, les contenus de formation doivent également être revus et adaptés, afin de pouvoir justifier de manière traçable auprès des autorités de contrôle le développement des compétences requises en matière d'IA.

Source et informations complémentaires : https://www.pinktum.com