How is it possible to deliver more results with shrinking resources?

What’s blocking transformation initiatives? 

Change is no longer a phase. It’s the environment we operate in. Employees are experiencing approximately ten “planned change programs” per year, according to McKinsey, which is five times more than a decade ago. Business priorities evolve before initiatives are complete, and the workforce is under pressure to adjust as change occurs. It is falling on HR, learning, and IT leaders to create a system, rather than another one-time rollout plan, to address this by consistently building new capabilities and confidence to meet the moment. 

But most traditional development processes still treat change like it’s episodic, whereas what is really needed are systems built for continuous adaptation. It’s about building adaptability. Fast.

To support a growing need for continual development alongside change management, we are developing a number of new functions within Degreed Maestro, our AI that’s purpose-built for learning. At LENS we announced these latest innovations** which will be launching soon. They make up a suite of AI-powered experiences designed to turn change management into a repeatable, scalable process.

Driving Skill Proficiency, Alignment, Performance, and Efficiency

To drive effective workforce transformation, L&D and business leaders must find a way to move  from the status quo to a system for continual development that supports the organization’s strategic goals. This will take more than innovative thinking. It will take proficiency, alignment, performance, and efficiency.

Here are four ways to address this challenge, and how new Maestro features** which will be available soon can help. 

1. Proficiency: Identifying the Status Quo

Before you can move toward a goal, it’s critical to understand your starting point. In the case of large-scale transformation initiatives, you must understand the skill profile of your workforce. Traditionally, capturing high-fidelity skill data wasn’t scalable, often taking 10 minutes to assess just one skill.

Maestro Skill Check-Ins allow you to assess 15 skills in 10 minutes, all calibrated to your organization’s unique definitions of proficiency. This allows you to build an accurate picture of workforce skills, moving more quickly from guessing to knowing.

2. Alignment: Synchronizing Strategy and Sentiment 

Transformation often fails due to « friction » or a lack of buy-in that usage data alone can’t explain. Low usage tells you there is a problem, but knowing why a program isn’t working starts you on the path to a solution. Are people confused? Do they feel like the change isn’t relevant to them? Are they running into specific challenges?

With Guided Conversations, Maestro conducts nuanced interviews to uncover the « why » behind the data, asking employees what’s blocking them or where they are hesitant. It then turns those conversations into structured, actionable insights so you can more easily identify and address barriers to transformation.

3. Performance: Closing the « Know-Do » Gap 

Knowledge is only valuable if it is applied. The « Know-Do » gap is where training often fails. To bridge this, employees need to move beyond passive content consumption into interactive practice.

Maestro Roleplays now include custom rubrics. This allows you to define the exact criteria for success and gives employees immediate, structured feedback and coaching. It ensures they don’t just « know » the material, but can execute on it under pressure.

4. Efficiency: Doing More with Less 

The administrative burden of managing a transformation, especially with shrinking resources, can be overwhelming. You need ways to do more with less, and do it faster.

Ask Maestro is a conversational interface for eliminating manual hurdles and navigating Degreed. Whether it’s instantly transforming a PDF into a rich, interactive quiz, finding content in seconds, or building a complex pathway in minutes rather than hours, Ask Maestro automates the L&D « busy work » so your team can focus on high-value strategy.

Maestro in Action: Navigating a High-Stakes Sales Pivot

Let’s consider two common business challenges:

1. Your sales team needs to roll out a new methodology to boost revenue. This is a business-critical change because last year, 70% of B2B reps fell short of their quotas as market complexity outpaced traditional training.

2. You need to develop strong, new leaders with the skills for today’s challenges in a world where leadership has never been more important. But research shows that 60% of new managers fail within their first 24 months.

Here’s how Maestro works in action for these real transformation moments:

Driving Transformation with AI Innovation

As we closed out LENS, one theme was clear: Driving transformation is more important than ever. And transformation fails in the moments when people hesitate or where skills don’t translate into action. 

« Although we don’t know what the future of an AI world might look like, there isn’t a positive outcome that doesn’t involve human development, » Zoe Botterill, Head of Learning and Development at Pearson, told LENS attendees.

To meet this challenge, organizations can’t rely on static programs or one-time initiatives. They need a systematic way to:

• Understand workforce readiness in real time
• Identify and remove friction before it compounds
• Build capability through practice, not just exposure
• Keep people aligned as priorities evolve

Degreed Maestro is designed to support that shift by connecting skill data, real-time insight, and guided development. Instead of wondering if a new methodology is sticking or if your new leaders are prepared for their first challenging conversation, you have the data to prove it. The shift is moving from managing the library to managing the movement, ensuring that every employee is equipped to pivot as fast as the business does.

Because the goal isn’t to get ready. It’s to stay ready.

Join our Degreed in Action webinar series for a deep dive into these announcements, or reach out to your account team for a personalized walkthrough of the new Maestro features.

**The functionality described in this blog is coming soon.

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That’s the question that is top of mind for HR, learning, and IT leaders alike. Technology is shifting faster than teams can operationalize it. The result is that company goals and workforce strategies often are no longer fixed destinations. In fact, employees are experiencing approximately ten “planned change programs” per year, according to McKinsey, which is five times more than a decade ago. 

Traditional development methods can’t keep up with that. It’s time for a perspective shift.

How to Strengthen Adaptive Change Management and Employee Development

We should be asking, how can we keep pace with a moving target?

Before AI started driving technology innovation at a furious pace, it made sense to determine a goal to support your strategy, adjust work to meet that goal, and continue on that path until it had been achieved. That’s not what work looks like anymore; the world is evolving too quickly to see the process through from beginning to end. 

Employees are noticing the lack of effectiveness in how these shifts are handled. In 2025, only one fourth of employees surveyed felt their organizations effectively managed change rollouts across the business, and nearly half said it increased their workload.

At that rate, change isn’t sustainable. In a modern workplace, the only way to manage the current pace of change is to enable your workforce to continually adapt. Then, instead of missing targets, you’ll be looking for the next ones and feeling confident you can keep up.

That’s the shift. But knowing you need adaptability isn’t the same as operationalizing it.

To make change stick, you need a way to move individuals through it. It isn’t enough just to launch initiatives and hope adoption follows.

Apply the ADKAR Model to Drive Individual Change

Adaptive change fails because people aren’t ready to act on it.

That’s where the ADKAR model comes in. Built on the idea that organizational change only happens when individuals change, ADKAR gives leaders a simple way to identify where progress is breaking down, and what to do about it. It focuses on five outcomes every individual needs to move through:

• Awareness: Do people understand why this change matters right now?
• Desire: Do they actually want to engage with it?
• Knowledge: Do they know what to do differently?
• Ability: Can they apply those changes in real work?
• Reinforcement: Are those behaviors being sustained over time?

Most organizations stall somewhere in the middle. They communicate the change (awareness), maybe even provide training (knowledge), but never confirm whether employees can apply it under real work conditions. Or they skip reinforcement entirely, assuming once a behavior is introduced, it will stick.

In a world where priorities constantly shift, those gaps show up faster at scale.

The ADKAR model works because it gives you a diagnostic lens. Instead of asking, “Why isn’t this working?” you can pinpoint the exact barrier. Is it a lack of clarity? Resistance? Missing skills? Or simply no reinforcement?

Once you know where individuals are getting stuck, you can respond with precision, whether that includes targeted communication, hands-on practice, or ongoing feedback loops.

This approach helps turn change from a one-time rollout into a repeatable, scalable system. It’s not enough to introduce new ways of working. You have to ensure people can adopt, apply, and sustain them as conditions evolve.

How to Address Change Business-Wide

Understanding how individuals move through change is only part of the equation. The next challenge is scaling that across the business, so strategy translates into consistent behavior. Your workforce doesn’t need better planning to make this happen. Not only do they need the organization and leadership to help provide stronger change management. They also need more in-the-flow opportunities to help them develop the required emerging skills.

To keep pace, you need a system that connects what people know, how they feel, and what they actually have the capability to do right now. That means moving beyond static training programs. It means building a repeatable way to activate and accelerate always-on readiness.

Here are the steps to addressing big workplace shifts:

1. Set the baseline. Don’t make assumptions about skill proficiencies. Knowing what employees know (and don’t know) is an essential part of effectively enabling them throughout a transition. Without this knowledge, you’re operating blind.
2. Find out what’s blocking adoption. When adoption of a new method, process, or technology stalls, you can’t fix the problem until you know what’s causing it. Too often, organizations rely on surface-level learning data like completions or logins. But that doesn’t tell you whether employees feel confident, understand the shifts they need to make, or believe the  changes apply to their role. Once you have a better grasp of these factors, you can help employees develop in the right areas.
3. Provide experiential learning opportunities. According to McKinsey, nearly 90% of leaders are seeking a significant change in how to develop employees. And this is now possible, because AI capabilities have illuminated an entirely new learning landscape. Employees can access one-on-one coaching and participate in skill rating sessions in real-time to meet personalized development needs as they arise.
4. Pick up the speed of transformation. The longer it takes to build, update, and deploy learning experiences, the more likely your approach will fall out of sync with current reality. To keep up, organizations need to reduce the operational drag around development by automating content creation, simplifying pathway design, and delivering the right learning to the right people without manual effort.

Successfully managing these four steps is what most organizations are aiming for in this AI-driven era. 

Prepare for Constant Workforce Transformation with AI-Powered Learning

Even the best laid business plans and strategies fail if the workforce doesn’t have the capabilities needed to execute them. And in a world where priorities shift constantly, stalled progress is a huge risk. The organizations that keep up are the ones that can continuously:

• Understand workforce readiness in real time
• Identify and remove friction early
• Build capability through practice, not just exposure
• Adapt faster than the pace of change

That’s the shift. Change isn’t something you manage once. It’s something you execute continuously.

Degreed Maestro, our AI tool that’s purpose-built for human learning, is designed to help you do exactly that.

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Ce constat ne surprend pas la majorité des professionnels du secteur, qui vivent déjà cette transformation en temps réel. 89 % des dirigeants RH interrogés ont indiqué à CNBC que, selon eux, l’IA devrait révolutionner la fonction RH en 2026.

Lors de Degreed LENS 2026, Claudio Muruzabal, administrateur, consultant en transformation et ancien Chief Business Officer, a évoqué avec Erik Lossbroek, directeur commercial et marketing chez Degreed, « la fin des RH telles que nous les connaissons ». Si l’échange a clairement montré que la fonction RH reste essentielle et n’est pas près de disparaître, il a également souligné qu’elle évolue profondément, portée à la fois par les nouvelles technologies et par des évolutions organisationnelles de grande ampleur.

Le rôle des RH à l’ère de l’automatisation

De plus en plus de tâches RH sont automatisées ou confiées à l’IA. En 2025, 66 % des équipes RH utilisaient l’IA générative, et environ 77 % des organisations RH avaient lancé des projets technologiques pour gagner en efficacité, selon The Hackett Group.

Mais cette démarche n’est pas nouvelle.

« Les RH ont une longueur d’avance sur le sujet de l’IA », explique Claudio Muruzabal. La fonction RH a souvent été l’une des premières à utiliser l’IA pour des cas d’usage concrets, du recrutement à l’évaluation en passant par d’autres processus. 

Aujourd’hui, les outils d’IA sont devenus suffisamment sophistiqués pour automatiser certaines tâches répétitives qui ralentissent les équipes RH. Selon Claudio Muruzabal, ce type d’automatisation permet aux collaborateurs de gérer eux-mêmes de plus en plus de démarches, tout en allégeant la charge de travail des équipes RH. 

Mais le travail des équipes RH ne disparaît pas. Bien au contraire : il s’étend à de nouveaux domaines et ne cesse d’augmenter. Selon la même étude de The Hackett Group, la charge de travail des RH devait progresser de 10 % en 2025. Libérées des tâches les plus répétitives, les équipes peuvent se concentrer sur des initiatives stratégiques de grande ampleur, comme le développement des compétences.

« Imaginons un modèle où l’automatisation prend en charge l’essentiel des fonctions traditionnelles, tandis que les ressources se concentrent sur l’avenir et le développement. On obtient alors une fonction RH profondément différente de celle que nous connaissons aujourd’hui », indique Claudio Muruzabal. « Et c’est à nous, convaincus de l’importance de la formation, de créer les capacités et les conditions nécessaires pour investir davantage dans cette dynamique. »

C’est cet investissement dans la formation et le développement des compétences qui permettra aux entreprises de réussir sur le long terme et de mieux s’adapter au changement.

Des programmes de formation aux systèmes de développement des compétences

La responsabilité de s’adapter repose désormais sur les équipes RH, talent et learning. Mais face à l’ampleur des besoins, il ne suffit plus de concevoir et de déployer des programmes deux fois par an. 

Selon le Financial Times, les programmes de formation traditionnels peuvent prendre de trois à six mois à être mis en place, entre la recherche, la conception et le lancement. Or, sur ce même laps de temps, les capacités et outils d’IA évoluent déjà de manière significative.

« L’enjeu, c’est de développer les talents au quotidien », recommande Claudio Muruzabal.

Lors d’une autre session de LENS 2026, Zoe Botterill, directrice learning chez Pearson, a souligné la nécessité pour les équipes formation d’adopter une approche produit. Dans cette logique, les équipes développent des programmes par cycles plus courts, qu’elles font évoluer en continu au fil de leur déploiement dans l’organisation.

Mais cela marque une vraie rupture avec les modèles de formation traditionnels. Concevoir une solution de formation dynamique et itérative, c’est passer d’une logique de programmes à un système global, capable de s’adapter en continu pour développer les compétences des équipes. Un tel système relie les compétences aux besoins de l’entreprise en temps réel, évolue à mesure que les postes changent et s’adapte à la croissance de l’entreprise.

C’est là que les équipes RH ont un rôle clé à jouer : concevoir et déployer, à l’échelle de l’entreprise, des systèmes centrés sur les compétences des collaborateurs, au service des priorités stratégiques. Mais des transformations d’une telle ampleur ne vont pas sans défis et répercussions à l’échelle de toute l’organisation.

Un rôle RH plus stratégique à l’ère de l’IA

L’essor des outils, usages et capacités liés à l’IA va inévitablement créer des gagnants et des perdants : certaines entreprises tireront leur épingle du jeu, tandis que d’autres auront du mal à suivre. Quoi qu’il en soit, le rôle des équipes RH ne disparaît pas. Au contraire, le travail est plus intense et exigeant que jamais, même si son impact varie selon les fonctions de l’entreprise.

« Certains secteurs et marchés seront plus touchés que d’autres, mais à long terme, il existe une opportunité bien plus importante de créer davantage de valeur pour tout le monde », explique Claudio Muruzabal. « Je ne crains absolument pas l’IA. »

Dans le cadre de cette transition, il devient donc essentiel de renforcer l’architecture, l’organisation et l’accès à ces technologies, ce qui fait intervenir les équipes IT, juridiques et conformité. 

« La gouvernance compte autant que la technologie elle-même », rappelle Claudio Muruzabal. « Et faire les bons choix en matière de gouvernance technologique sera de plus en plus crucial dans les années à venir. »

La gouvernance devrait aussi prendre une place croissante dans les responsabilités des équipes RH. C’est d’autant plus vrai à mesure que les technologies de développement des talents deviennent plus intégrées et personnalisées, et que les données sensibles qu’elles contiennent circulent davantage au sein de l’écosystème, notamment pour alimenter de nouvelles capacités d’IA comme le protocole MCP (protocole de contexte de modèle) .

Selon une enquête menée en 2026 auprès de DRH, les principaux freins à l’adoption de l’IA sont d’ordre organisationnel : craintes des collaborateurs face à la perte d’emploi, contraintes budgétaires, exigences en matière de sécurité et de conformité. Pas la technologie elle-même. 

Les RH en 2026

Les RH sont sous pression sur tous les fronts : faire monter les équipes en compétence dans un environnement en perpétuelle évolution, tout en transformant leurs propres modèles et systèmes grâce aux nouvelles technologies.

 Cette transition s’accompagne de certaines évolutions :

• Les RH passent de tâches du quotidien à des projets plus stratégiques et critiques pour l’entreprise, grâce à l’automatisation et à l’IA.
• Les programmes de formation ponctuels laissent la place à des systèmes plus agiles, conçus pour développer les compétences en continu.
• Le travail humain et la gouvernance technologique deviennent encore plus essentiels, même si davantage de tâches sont externalisées vers l’IA.

Cette convergence entre RH et technologie constitue le nouveau modèle des RH à l’horizon 2026.
Pour aller plus loin, inscrivez-vous à notre série de six webinaires Degreed en action.

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ce qui constitue une opportunité largement sous-exploitée. 

La croissance de l’entreprise passe d’abord par ses équipes commerciales. Plus les nouveaux vendeurs montent rapidement en compétence et commencent à alimenter le pipeline, plus l’entreprise obtient des résultats. C’est là que le coaching entre en jeu. D’après une étude Korn Ferry, 94 % des équipes commerciales les plus performantes constatent un impact direct du coaching sur la performance des vendeurs.

En temps normal, pour s’entraîner à pitcher et améliorer leurs performances, les commerciaux ont besoin de temps avec leurs managers, afin de se mettre en situation et de recevoir des retours. Mais ces managers encadrent souvent de larges équipes et sont très sollicités, ce qui rallonge le délai avant que les nouveaux vendeurs ne soient opérationnels.

Accélérer la préparation commerciale grâce au coaching IA et aux mises en situation

TEKsystems, acteur mondial des services technologiques et du conseil, membre du groupe Allegis, a identifié un levier pour améliorer la préparation et la performance commerciales : des expériences de formation dynamiques basées sur l’IA, avec Degreed Maestro.

Chris Harry, Chief Talent and Learning Officer chez TEKsystems, explique que les trois premières étapes du tunnel de vente (prospection, prise de contact et qualification) sont un indicateur clé de la réussite commerciale globale.

« Dans notre expérience, lorsque les opportunités progressent rapidement jusqu’à l’étape de qualification, nos chances de remporter le contrat et de répondre au besoin client augmentent de 60 % », précise-t-il.

L’équipe TEKsystems a compris qu’améliorer les performances sur ces étapes du tunnel de ventes pouvait générer un très bon retour sur investissement (ROI). Elle a lancé un groupe de nouveaux commerciaux, formés via des mises en situation pilotées par l’IA de Maestro, pour améliorer l’efficacité de la formation et réduire le temps de montée en compétence.

Pour structurer cette approche, TEKsystems a créé des expériences Maestro portant sur quatre compétences fondamentales :

• Pitch de présentation : présenter l’entreprise et ses services
• Gestion des objections : répondre aux objections courantes
• Questions de découverte : poser les bonnes questions pour comprendre les besoins du client
• Simulation d’appel : s’entraîner à mener un échange de A à Z avec tous les éléments

Quand le coaching IA renforce l’accompagnement humain

Ces expériences n’ont jamais été conçues pour remplacer le coaching humain. Lorsque les nouveaux commerciaux s’entraînaient et apprenaient avec un expert, la préparation en amont avec Maestro venait compléter ces échanges et les rendre plus efficaces.  

C’est la combinaison entre des mises en situation avec feedback immédiat et un accompagnement humain qui accélère la montée en compétence et améliore durablement l’efficacité d’une formation ciblée.

Chaque expérience de learning avec l’IA s’appuyait sur la précédente. En moyenne, les apprenants ont consacré environ 15 minutes à chaque expérience Maestro, soit environ une heure de formation par apprenant sur les quatre axes travaillés. Et pourtant, cet investissement limité a suffi à générer des gains mesurables en termes de confiance en soi et de niveau de préparation.

L’impact et le ROI des expériences de formation avec l’IA

Les premiers résultats du pilote ont révélé un point important : des mises en pratique courtes et ciblées peuvent avoir un impact mesurable sur le niveau de préparation commerciale.

Dans le groupe pilote, 25 % des participants ont décroché un rendez-vous client après moins de six mois chez TEKsystems. Auparavant, il fallait entre 36 et 40 mois aux nouveaux commerciaux pour conclure un contrat de service. Autrement dit, un quart des nouveaux commerciaux a atteint en quelques mois un cap qui nécessitait auparavant plusieurs années. Pour Chris Harry, c’est un signal fort : les données montrent que cette préparation supplémentaire permet de générer du chiffre d’affaires plus rapidement.

« Rien qu’avec ce groupe, le ROI pourrait être significatif dans les 12 mois suivant le lancement », précise-t-il.

Pourquoi ce mode de formation dynamique assistée par l’IA a-t-il eu un impact aussi important ?

L’un des principaux bénéfices de cette approche pour les apprenants est la sécurité psychologique. Beaucoup de nouveaux commerciaux hésitent à s’entraîner à répétition devant leurs managers ou leurs pairs. L’apprentissage avec l’IA leur a offert un cadre sécurisé pour tester et ajuster leur approche sans crainte d’être jugés, avant de se confronter à un public plus exigeant. 

« Les retours ont été vraiment remarquables », explique Stefanie Kuehn, Senior Program Manager, Organizational Development chez TEKsystems. « Les commerciaux ont nettement gagné en assurance. Ils ont pu participer à des mises en situation dans un environnement rassurant, sans avoir un responsable ou un mentor en train de les observer. Ils ont ainsi pu répéter les expériences Maestro autant de fois que nécessaire, jusqu’à se sentir suffisamment prêts pour l’appel téléphonique ou pour mettre leurs compétences à l’épreuve. »

Déployer les mises en situation IA à grande échelle

Le secteur est en train de changer. Les équipes formation et développement s’intègrent davantage aux différentes fonctions de l’entreprise, au lieu d’opérer comme une entité séparée. TEKsystems prévoit d’étendre les mises en situation avec l’IA de Maestro à d’autres cas d’utilisation, signe d’une approche plus transversale du L&D.

« Les résultats parlent d’eux-mêmes », déclare Stefanie Kuehn. « Maestro est un excellent outil. Il présente un très fort potentiel pour être intégré bien au-delà des seules équipes de prospection commerciale. »

L’entreprise cherche désormais à étendre l’usage de Maestro à ses équipes de recrutement et de staffing. Elle prévoit d’embaucher 500 nouveaux recruteurs et d’intégrer Maestro à son onboarding pour renforcer leur confiance en eux avant leurs premières sessions de coaching avec leurs managers.

À partir de là, l’équipe L&D prévoit d’étendre les expériences de formation Maestro au-delà de l’intégration, pour les inscrire dans une dynamique quotidienne et continue, ou « hyperskilling » comme l’appelle l’entreprise, c’est-à-dire une montée en compétences accélérée à tous les niveaux. 

Au fond, tous les collaborateurs progressent davantage lorsqu’ils ont plus d’occasions de s’entraîner. Et c’est précisément ce que permettent les expériences de formation pilotées par l’IA. Chez TEKsystems, cela s’est traduit par une montée en compétence plus rapide et de meilleures performances commerciales. Et ce n’est qu’un début.

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Avec l’essor des outils d’IA, on en demande toujours plus aux mêmes personnes, sans qu’elles puissent suivre le rythme. Toute l’attention s’est portée sur le déploiement des outils, beaucoup moins sur la préparation des équipes.

C’est le paradoxe auquel sont confrontés aujourd’hui les responsables RH, tech et learning. L’entreprise doit démontrer le ROI de ses investissements dans l’IA, mais si celui-ci n’est pas au rendez-vous, ce n’est pas un problème de technologie : c’est un problème de préparation des équipes.

La semaine dernière, sur la scène de LENS 2026, le PDG de Degreed, David Blake, a donné un nom à cette nouvelle réalité du travail toujours plus exigeante : l’ère de l’intensification.

Dans cette nouvelle ère, le travail, la formation et le développement des talents doivent se réinventer. À LENS, des experts du secteur ainsi que des clients et leaders de Degreed ont évoqué ces transformations et comment s’y adapter. Voici ce qu’il faut retenir.

À l’ère de l’intensification, l’humain garde l’avantage

Le monde se contracte et le rythme du changement s’accélère. Pourtant, l’IA n’a pas allégé la charge de travail. Elle a élargi le champ des possibles et relevé le niveau (ainsi que les attentes) en matière de performance. 

Aujourd’hui, on demande aux équipes d’en faire plus dans le même intervalle de temps. Elles doivent apprendre à utiliser l’IA, et à bien l’utiliser. Sans pour autant devenir dépendantes de cette technologie. C’est compliqué. Exigeant.

Pourtant, avoir accès à des outils d’IA ne les rend pas intrinsèquement utiles. Ce n’est que lorsque les personnes s’en emparent et les intègrent dans leur activité que le véritable ROI apparaît. Et après les investissements massifs consacrés à l’IA, les directions attendent désormais des résultats mesurables. 

« Vos dirigeants attendent un retour sur investissement, et cette pression repose désormais sur vous », a déclaré Blake.

La transformation n’est plus une option. La seule question est de savoir si elle sera maîtrisée et efficace. Et la technologie, à elle seule, ne peut pas porter une transformation de cette ampleur. Car cette technologie est déjà là, et pourtant, les résultats ne suivent pas. Seuls 25 % des projets d’IA génèrent le ROI attendu, d’après IBM.

À l’ère de l’intensification, une autre inquiétude persiste : voir l’IA remplacer le travail humain. Mais le message de LENS était plus nuancé. Non seulement l’IA ne peut pas remplacer le travail humain, mais elle n’a jamais été conçue pour cela. Selon la première Chief AI Officer au monde, Sol Rashidi, elle a été pensée « pour faciliter, accélérer et amplifier la valeur unique que les humains apportent au travail ».

Même s’il est facile de s’extasier devant les capacités de l’IA, il lui manque des qualités essentielles : logique, originalité, autorité et jugement. Tout le monde peut utiliser des outils d’IA, mais aucune autre entreprise ne possède votre combinaison unique de talents et de compétences. C’est ce qui fait votre singularité.

Comme l’a rappelé Sol Rashidi aux participants de LENS : « La technologie est incroyable. Mais nous le sommes encore plus. Il est important de ne pas l’oublier. »

La formation doit évoluer au même rythme que le changement

Quand le changement est permanent, le développement des compétences ne peut plus se faire de manière ponctuelle. Les contenus de formation statiques ne suffisent plus dans un monde devenu réactif et personnalisé.

Lors de sa session consacrée au laboratoire d’IA de Degreed, Taylor Blake a décrit à quoi pourrait ressembler un modèle de développement intégrant nativement l’IA : « Les expériences de formation seront davantage spécialisées selon les tâches. Elles seront aussi plus personnalisées pour chaque individu. Et mieux adaptées au contexte. »

Ce principe s’applique également plus directement au processus de création et de diffusion des contenus de formation. Comme l’a souligné le Financial Times, les programmes de formation traditionnels nécessitent souvent trois à six mois de déploiement, alors que l’IA peut évoluer radicalement sur la même période. Donc, même si les équipes learning excellent dans la création et la curation de contenus classiques, cette nouvelle ère appelle quelque chose de plus dynamique : une approche produit, avec des lancements rapides et des ajustements réguliers. 

La formation ne peut plus se limiter à un programme unique lancé une fois par an. 

« Nous avancerons par itérations et apprendrons au fil de l’eau » a déclaré Zoe Botterill, responsable formation et développement chez Pearson.

L’efficacité seule ne suffit pas

Lorsque la pression augmente, la plupart des organisations en rajoutent : plus de programmes, plus d’outils, plus d’initiatives. Selon McKinsey, les collaborateurs sont aujourd’hui confrontés à cinq fois plus de programmes de transformation qu’il y a dix ans. Mais, en réalité, 59 % de la valeur des projets de transformation se perd entre l’idée initiale et leur exécution. Cela explique en partie pourquoi 89 % des dirigeants recherchent un changement radical dans la manière dont leurs organisations développent les compétences des collaborateurs. Ils savent que c’est précisément là que se crée (ou se perd) la valeur des investissements dans l’IA.

« Quand la pression monte, la plupart des organisations ont le réflexe d’en rajouter. Le défi que je vous lance, en tant qu’équipe performante, est le suivant : prenez du recul. Cherchez comment simplifier. Concentrez-vous sur les capacités, les compétences et les processus. » a déclaré Jennifer Sutherland, Global Head of Learning Enablement chez ZS.

Comme le dit l’expression : le mieux est l’ennemi du bien. Sol Rashidi a expliqué aux participants de LENS que l’objectif final n’est pas d’être plus productif, mais d’être plus efficace : « Nous devons aider nos organisations à sortir de l’obsession de la productivité et de la course au toujours plus, car ces indicateurs ne mesurent que le volume. Mais que se passe-t-il si nous faisons « plus » de choses inutiles ? »

L’efficacité pour l’efficacité ne produit pas les bénéfices que de nombreux dirigeants imaginent. Dans certains cas, cela peut même affaiblir la stratégie globale.

« L’efficacité ne rend pas les équipes plus fortes », a déclaré David Blake. « Soyons clairs : si un poste peut être automatisé, il l’est probablement déjà. »

Expérimenter et pratiquer en toute sécurité est essentiel

Un autre pilier de l’agilité est la capacité d’expérimenter. La curiosité et le courage de tester de nouvelles approches deviennent de plus en plus importants, surtout avec une technologie qui continue d’évoluer très vite.

« Il faut accepter d’échouer, car c’est dans l’échec que l’on apprend réellement », a déclaré Antonia Jackson, Learning and Technology Partner chez HubSpot.

Une partie de cette expérimentation consiste aussi à mettre vos systèmes et vos outils à l’épreuve. Si vous testez une nouvelle technologie, les phases pilotes sont précisément le moment de challenger le système, explique Carlo José, Global Head of Learning and Development chez GSK.

« Poussez-le dans ses limites maintenant, pendant la phase de test, pour comprendre comment le faire évoluer », a-t-il déclaré.

Ce principe s’applique aussi à la formation elle-même. De nouveaux outils d’IA, comme Degreed Maestro, permettent aux utilisateurs de s’entraîner, d’obtenir des retours et même d’échouer, dans des situations concrètes, comme des présentations, des pitches commerciaux ou des conversations à fort enjeu. Et avec l’IA, ils peuvent le faire sans crainte d’être jugés.

TEKSystems, par exemple, a utilisé Maestro pour proposer à ses équipes commerciales des mises en situation personnalisées, rapidement et à grande échelle. Voici ce qu’ils ont observé :

« Leur niveau de confiance a nettement augmenté », explique Stefanie Kuehn, Senior Program Manager, Organizational Development chez TEKSystems. « Ils ont pu s’entraîner à travers des jeux de rôle dans un environnement sûr, sans avoir un manager ou un mentor au-dessus de leur épaule. Et ils ont pu refaire les expériences Maestro autant de fois que nécessaire, jusqu’à se sentir prêts à passer cet appel ou à tester leurs compétences. »

L’avenir dépend de la préparation des équipes

Quel message est ressorti de manière constante tout au long des discussions ? La technologie seule ne suffit pas pour réussir une transformation par l’IA. Vous pouvez déployer tous les outils d’IA du monde, si vos équipes ne sont pas prêtes, le ROI ne sera pas au rendez-vous.

« Tout repose sur les personnes et sur la manière dont elles utilisent la technologie au service de l’entreprise », a déclaré Ingrid Urman, Global L&D Director chez Tenaris.

Si les entreprises ne voient pas encore le ROI de l’IA, c’est souvent parce qu’elles ont déployé les outils sans investir en parallèle dans les équipes. À l’ère de l’intensification, si nous attendons des collaborateurs qu’ils en fassent davantage dans le même laps de temps, nous devons leur donner les moyens d’exploiter pleinement ces outils. 

Voilà le véritable enjeu de la transformation : développer les capacités humaines à la hauteur de l’ambition technologique.

Les échanges sur la scène de LENS donnent un aperçu de ce qui se prépare. Mais, au milieu de tous ces changements, il est essentiel de ne pas oublier le rôle que nous avons, en tant qu’êtres humains. 

« Trouvez votre singularité », a déclaré Sol Rashidi. « Restez créatifs. Donnez du sens là où les machines ne le peuvent pas. Soyez à la hauteur de votre rôle dans l’organisation. C’est votre responsabilité morale. »

La technologie continuera d’accélérer. Les attentes continueront de croître. C’est le facteur humain qui fera toute la différence.

Pour découvrir en détail les annonces et nouveautés produit Degreed présentées à LENS, inscrivez-vous à notre série de six webinaires Degreed en action ou consultez notre communiqué de presse.

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Elle transforme aussi la façon dont les effectifs se forment au travail. 

Nous traversons une période charnière qui constitue un défi à la fois pressant et prometteur pour le développement des talents. Les formats de cours traditionnels et les bibliothèques de contenus figées ne répondent plus aux besoins des programmes de formation actuels. Ils ne parviennent plus à suivre l’évolution rapide des compétences requises et n’offrent pas la formation continue personnalisée dont les collaborateurs ont besoin pour rester performants et adaptables.

L’IA rend le développement des compétences plus dynamique, plus interactif et donc plus efficace, par exemple, en permettant aux collaborateurs d’obtenir du feedback en temps réel, de simuler des échanges stratégiques ou de s’entraîner à faire des présentations. 

Examinons de plus près la façon dont les interactions humain-IA transforment le paysage de la formation, et comment les entreprises et leurs talents peuvent en tirer pleinement parti.

L’IA prend part aux interactions qui étaient autrefois l’apanage des humains

Le passage d’interactions strictement humaines à une collaboration entre humains et IA figure parmi les évolutions les plus marquantes du domaine de la formation. Les activités qui exigeaient l’intervention de mentors ou de pairs, telles que le coaching, les mises en situation et les simulations, sont désormais augmentées par l’IA.

Il est plus difficile de mettre en place des retours, un accompagnement et des exercices pratiques réguliers lorsque tout repose uniquement sur l’humain. Les journées ne font que vingt-quatre heures, les conflits d’agenda s’accumulent et les responsabilités se multiplient. Faute de temps, les managers et collègues ne peuvent pas toujours aider un collaborateur à répéter encore une fois une présentation cruciale, même si c’est nécessaire. 

Lors d’un récent webinaire, Nicole Helmer, directrice produit chez Degreed, résumait ainsi la situation : « Autrefois, les interactions étaient purement humaines. Aujourd’hui, elles combinent humains et IA, ce qui permet aux entreprises de déployer des solutions beaucoup plus dimensionnables et personnalisées. »

Loin de remplacer les relations humaines, ces nouvelles interactions optimisées par l’IA permettent aux talents d’apprendre plus efficacement, de monter en compétences plus rapidement et d’atteindre leur plein potentiel. Désormais, les managers n’ont plus à assumer seuls la responsabilité du coaching individuel ; ils peuvent s’appuyer sur l’IA pour développer les compétences de leurs équipes. 

Cela ne veut pas dire que les interactions humaines individuelles sont vouées à disparaître : elles deviendront juste plus ciblées et plus intentionnelles, puisque les outils d’IA peuvent maintenant fournir un coaching interactif et des retours réguliers.

Humain + IA : une solution learning qui vous accompagne au quotidien

À la croisée de l’IA, de la formation et de l’intelligence humaine, une avancée notable se dessine : la technologie rend désormais les connaissances plus accessibles dans le quotidien professionnel. Grâce au protocole de contexte de modèle (MCP) de Degreed, les agents IA peuvent maintenant diffuser des contenus et des recommandations de formation sur différents outils et plateformes à l’échelle de l’entreprise. Résultat : les apprenants ont accès aux informations où et quand ils en ont besoin.

À l’instar de Google Maps qui fournit des itinéraires pertinents en fonction de votre position actuelle, les systèmes compatibles MCP prennent en compte votre contexte professionnel et vos connaissances pour recommander des formations appropriées. Cela permet de créer un pont entre le travail et la formation en éliminant les obstacles qui jusque-là les séparaient.

« Puisque le travail se déroule désormais dans ces environnements, nous voulons pouvoir y intégrer les bonnes incitations, recommandations et opportunités de formation », ajoute la directrice produit.

Miser plus que jamais sur le potentiel humain

Il est tentant de croire que les effectifs peuvent désormais se reposer entièrement sur l’IA, que ce soit pour s’informer, définir des stratégies ou obtenir des conseils. Les responsables doivent donc rester vigilants et aider leurs équipes à ne pas tomber dans ce piège. 

Même dans un environnement de travail optimisé par l’IA, l’expertise humaine conserve toute sa valeur. Elle peut même se renforcer… tant qu’elle ne s’en remet pas uniquement à l’information facile et rapide fournie par l’IA. Selon Nicole Helmer : « Il faut apprendre aux collaborateurs à réfléchir et à ne pas se contenter de réponses toutes faites. »

La transformation par l’IA va bien au-delà de la technologie : elle vise à accompagner et à renforcer le potentiel humain pour élargir le champ des possibles. 

L’esprit de discernement, la capacité d’adaptation, la pensée critique ou encore la gestion de l’ambiguïté sont autant d’aptitudes humaines que l’IA ne peut ni reproduire ni remplacer. Elles s’acquièrent par une pratique intentionnelle et progressive. Et les talents en ont bien conscience. D’après les données de Degreed, sept des dix compétences les plus recherchées en 2026 sont des compétences humaines comme le leadership, la communication et la résolution de problèmes. Il est évident que les collaborateurs, tout comme les responsables, cherchent à développer autant leurs compétences humaines que leurs compétences en IA, conscients que les deux sont indispensables. 

Vers une formation plus dynamique et plus efficace

Les formations figées et ponctuelles ne suffisent plus à répondre aux besoins des talents d’aujourd’hui, qui doivent suivre le rythme effréné des évolutions technologiques. La collaboration entre l’humain et l’IA ouvre la voie à un nouveau modèle pour le learning :

• L’humain fournit contexte, discernement et créativité.
• L’IA apporte reproductibilité, personnalisation et renforcement continu.
• Ensemble, ils développent des compétences qui évoluent au même rythme que le travail.

Ce ne sont pas les entreprises les mieux équipées en IA qui réussiront dans cet environnement, mais celles qui s’en serviront pour aider les talents à se développer efficacement, et au rythme de l’évolution des besoins en compétences.

Pour en savoir plus sur la collaboration humain-IA dans le domaine de la formation, regardez l’intégralité de la série de webinaires Degreed en action. 

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Aujourd’hui, presque toutes les entreprises ont accès aux outils d’IA, mais vos équipes, elles, sont uniques : ce sont elles qui font la différence et constituent votre véritable avantage concurrentiel. Et vos collaborateurs misent (à juste titre) de plus en plus sur les compétences humaines.

De nouvelles données de Degreed révèlent les 10 principales compétences que les professionnels privilégient pour 2026. Et, surprise : 7 sur 10 sont des compétences humaines ou transversales, comme le leadership et la communication.

Les 10 principales compétences en 2026

D’après les parcours learning créés dans Degreed en 2025, voici les 10 compétences que les professionnels souhaitent développer en 2026* :

1. Leadership
2. Communication
3. Gestion de projet
4. Résolution de problèmes
5. Service client
6. Microsoft Excel
7. Analyse des données
8. Python
9. Adaptabilité
10. Gestion des parties prenantes

Cette liste montre que le développement des compétences techniques reste essentiel. L’analyse de données et Python continuent de monter en puissance. 

Mais au fond, cette liste dit autre chose. Plus l’automatisation progresse, plus le jugement, la coordination et l’influence prennent de la valeur. Et ce sont précisément ces compétences que vos concurrents ne peuvent pas obtenir simplement en utilisant ChatGPT.

Autre enseignement important : l’IA ne peut pas tout faire. Selon le World Economic Forum, les « tâches liées à l’empathie, à la créativité, au leadership et à la curiosité » n’ont qu’un potentiel de transformation par l’IA de 13 %. Elles reposent trop sur le discernement et l’expérience humaine pour être automatisées.

À mesure que la technologie avance, la complexité augmente et le changement s’accélère. Pour les collaborateurs, cette complexité exige des compétences humaines pour tirer pleinement parti de la technologie, tout en restant agiles face aux transformations qu’elle génère. Ce sont ces compétences qui transforment les investissements en IA en performance durable. En d’autres termes, imaginez à quel point il serait chaotique et stressant de piloter une transformation IA sans leadership, sans communication, sans capacité de résolution de problèmes et sans gestion des parties prenantes.

La maîtrise de l’IA, un enjeu clé pour le niveau de préparation des équipes

Si les compétences humaines restent essentielles à une croissance durable, les entreprises poursuivent activement leurs initiatives en matière d’IA. La transformation n’est plus une option, mais c’est souvent sur le plan humain qu’elle échoue. Les collaborateurs doivent pouvoir utiliser les outils d’IA de façon efficace et productive, sans quoi la transformation s’essouffle.

Tout repose sur le niveau de préparation des équipes, c’est pourquoi les recruteurs considèrent déjà la maîtrise de l’IA comme indispensable. Concrètement, plus de la moitié d’entre eux déclarent qu’ils n’embaucheraient pas une personne qui ne possède pas ces compétences. Les collaborateurs doivent donc comprendre comment fonctionne l’IA, où elle crée de la valeur et comment l’utiliser de manière responsable, en complément de leur expertise humaine. Recruter de nouveaux profils avec ces compétences ne suffit pas : cela ne répond au besoin qu’à court terme. Pour tenir dans la durée, investir dans le développement des compétences de vos effectifs actuels reste la stratégie la plus sûre.

La maîtrise de l’IA est devenue une compétence fondamentale, qui doit être régulièrement mise à jour. D’autant que les compétences en IA et autres technologies numériques ont une durée de vie de 2 ans, soit deux fois moins que celle des compétences traditionnelles.

Pour les entreprises, l’enjeu consiste à combiner cette maîtrise avec des compétences comme le leadership, la communication ou la résolution de problèmes, afin d’inscrire les projets de transformation dans la durée. Et les professionnels les plus avisés avancent sur ces deux fronts en parallèle.

Compétences clés par secteur

Les dix compétences présentées ci-dessus reposent sur des données agrégées sur plusieurs entreprises, mais chaque secteur se distingue par ses propres compétences clés. Selon les cas, certaines compétences humaines et techniques prennent plus d’importance que d’autres. 

D’après nos données, voici quelques tendances en matière de compétences :

• Dans les services financiers, les professionnels renforcent leurs compétences en leadership et en gestion des parties prenantes, en parallèle de leurs capacités analytiques.
  
• Dans le secteur de la santé, les équipes mettent l’accent sur l’inclusion, la collaboration, la résilience et la prise de décision fondée sur les données.
  
• Dans l’industrie et l’énergie, les organisations privilégient le leadership, la gestion de projet et la conduite du changement, alors que l’automatisation transforme les opérations.
  
• Dans les services professionnels et l’informatique, les profils sont plus hybrides, avec à la fois une demande en programmation et en analyse de données, et un fort intérêt pour la gestion de projet, la communication et la résolution de problèmes.

Tous secteurs confondus, la clé réside dans l’équilibre entre compétences humaines et compétences en IA ou en technologies. C’est la combinaison des deux qui crée les conditions de la réussite.

Compétences humaines + maîtrise de l’IA : un avantage stratégique

Dans tous les secteurs, les compétences techniques permettent des gains d’efficacité, mais ce sont les compétences humaines qui déterminent l’impact. Les systèmes d’IA peuvent formuler des recommandations, mais ce sont les leaders qui guident les équipes pour les interpréter, innover et les mettre en œuvre. L’IA peut traiter des volumes de données à grande échelle, mais c’est aux équipes de décider quoi faire des résultats. 

Les organisations les plus avancées travaillent ces deux dimensions. Aller plus vite sur l’IA ne suffit pas. Il faut des collaborateurs expérimentés, capables de piloter la transformation dès le départ et de l’inscrire dans la durée.

* Les compétences les plus recherchées sont déterminées en fonction du nombre de parcours créés dans la plateforme Degreed pour ces compétences en 2025.

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La plupart des plateformes ont été pensées pour des postes stables, des compétences prévisibles et des évolutions linéaires. Or, aujourd’hui, les stratégies peuvent changer en cours d’année et les outils d’IA évoluent chaque mois. Les attentes changent plus vite que les équipes n’ont le temps d’intégrer ce qu’on leur demandait hier.

Dans un tel contexte, le learning ne peut plus se limiter à une simple diffusion d’informations. La formation doit permettre à chacun de s’adapter rapidement, régulièrement et en temps réel. 

Cette dynamique de changement permanent s’est intensifiée sous l’effet de l’accessibilité croissante et de l’innovation des outils d’IA, qui transforment notre manière de travailler. Mais le vrai sujet n’est pas l’IA. C’est le changement. C’est lui qui pousse les outils de formation à dépasser le contenu pour devenir plus concrets, plus immersifs et plus proches de la réalité du terrain.

Lors d’un webinaire Degreed consacré à l’avenir des outils de formation à l’ère de l’IA (The AI-Powered Future of Learning Technology – en anglais), des responsables de Boehringer Ingelheim et de Fosway Group ont justement fait le point sur ces technologies à l’heure où l’IA passe d’une phase expérimentale à une phase opérationnelle.

1. L’IA permet enfin de relier stratégie d’entreprise et fonction L&D

Les leaders ont une idée claire des objectifs à atteindre. Ce qui fait souvent défaut, c’est une vision claire et partagée des compétences à faire évoluer pour atteindre ces objectifs.

Martin Hess, directeur de la formation chez Boehringer Ingelheim, suggère une approche simple mais efficace : utiliser l’IA pour analyser les documents stratégiques de l’entreprise et produire une première cartographie des compétences requises. 

Au lieu de discussions abstraites sur la transformation, les responsables formation peuvent arriver avec des éléments concrets : « Sur la base de votre stratégie, voici les dix compétences qui semblent les plus critiques. Voyons si cela tient la route. »

Résultat : une meilleure coordination, des dirigeants plus investis et un learning adaptatif guidé par les priorités réelles de l’entreprise plutôt que par des référentiels génériques. L’IA n’a pas vocation à remplacer l’intelligence humaine ici. Elle réduit les frictions et aligne plus rapidement les équipes.

2. La réalité virtuelle (RV) et l’IA transforment la formation en une pratique immersive accessible à grande échelle

Depuis des décennies, les équipes L&D insistent sur l’importance de la pratique pour consolider les acquis, notamment les « soft skills » ou compétences intangibles mobilisées dans les interactions commerciales, les situations de leadership et les conversations délicates.  

Dans les faits, peu de collaborateurs ont la possibilité de s’entraîner de manière contrôlée et répétée avant que l’enjeu ne devienne réel. Le coaching individuel est efficace, mais coûteux. Les mises en situation fonctionnent, mais seulement en petits groupes. En fin de compte, beaucoup n’ont tout simplement pas suffisamment de pratique pour développer l’assurance dont ils ont besoin.

L’IA et la RV ouvrent aujourd’hui un nouveau champ des possibles. Les simulations pilotées par l’IA et les environnements immersifs permettent désormais de s’entraîner sur des scénarios concrets, comme un pitch commercial, une négociation stratégique ou un entretien d’évaluation. Pas en regardant une vidéo ou en lisant un article, mais en participant activement, en répondant, en ajustant et en réessayant, avec à la clé des équipes opérationnelles bien plus rapidement. 

« À mon sens, aucune entreprise sur cette planète ne peut se permettre d’offrir un coach personnel à chaque collaborateur », déclare Martin Hess. « Maintenant, cela devient enfin accessible et réalisable. Nous pouvons proposer une expérience ultra-personnalisée à presque tous, à grande échelle. C’est une véritable révolution. »

Ce changement entraîne deux évolutions majeures :

1. La pratique devient généralisable. Ce qui nécessitait autrefois un coaching individuel coûteux ou des mises en situation en petits groupes peut désormais être proposé à plus de collaborateurs, sans perte d’impact.
2. Le cadre devient plus sécurisant. Les collaborateurs peuvent expérimenter, se tromper et gagner en assurance lorsqu’ils s’entraînent, sans craindre d’être évalués par un autre humain. La pression redescend. 

Tous les collaborateurs peuvent désormais s’entraîner régulièrement à des situations critiques pour l’entreprise, dans leur contexte réel et sans crainte de jugement.

La pratique ne constitue plus un privilège réservé à quelques-uns et devient un élément clé du développement des compétences au sein de l’organisation. Ces outils offrent à davantage de collaborateurs un environnement sécurisé pour prendre confiance en amont, afin d’aborder les conversations clés avec plus de sérénité.

3. L’avenir du L&D repose sur la montée en compétences des équipes dans cet environnement technologique en constante évolution

Au lieu de s’appuyer sur des processus hérités et manuels, les organisations peuvent redéployer leurs talents et s’orienter davantage vers des workflows pilotés par l’IA. Cela vaut pour la formation et le développement autant que pour les autres fonctions de l’entreprise. Autrement dit, les équipes formation doivent être aussi à l’aise avec l’IA que les collaborateurs qu’elles accompagnent.

Chez Boehringer Ingelheim, le virage a été pris tout de suite. La fonction formation s’est mobilisée à 100 % dès le départ, en développant les compétences non seulement des équipes L&D, mais aussi des responsables RH et des dirigeants. L’objectif n’était pas de les transformer en experts techniques, mais de leur permettre de comprendre ce que l’IA peut faire, comment elle fonctionne et quels risques elle comporte.

La fonction L&D se trouve aujourd’hui à la croisée des chemins. L’adoption de l’IA peut soit réduire son rôle, soit le renforcer : tout dépendra de la capacité des équipes à s’emparer des possibilités qu’offre ce nouveau modèle opérationnel.

Fiona Leteney encourage les professionnels du learning à rapidement se former sur l’IA pour prendre la tête du mouvement et contribuer au choix des outils : « Il faut accélérer maintenant si ce n’est pas déjà fait, car le reste de l’entreprise avance et les décisions pourraient vous être imposées. »

La question ne se limite pas au choix des outils. Il s’agit de redéfinir en profondeur le rôle du L&D à l’ère de l’IA. Dans ce contexte, de nombreux professionnels s’intéressent à la création de contenus. 

4. La création de contenus assistée par l’IA devient une priorité pour le L&D

Parmi les usages de l’IA dans les outils de learning, créer des contenus arrive facilement en tête. Selon une étude de Fosway Group citée par Fiona Leteney, 71 % des répondants déclarent qu’ils prévoient d’utiliser l’IA pour soutenir la création de contenus.

Ce processus peut prendre des formes différentes selon les besoins. Les nouvelles capacités IA peuvent notamment :

• convertir des supports denses en formats plus interactifs et multimodaux,
• mettre à jour rapidement les contenus à mesure que les politiques, outils et priorités évoluent,
• simplifier des informations complexes pour les rendre plus claires et plus faciles à assimiler.

Il faut toutefois rappeler qu’il s’agit uniquement d’un soutien. L’intervention humaine reste indispensable pour assurer la qualité et la pertinence des contenus. Cela signifie que certains spécialistes learning pourront consacrer davantage de temps à des tâches à valeur ajoutée plutôt qu’à des opérations répétitives et manuelles.

5. Une gouvernance et une conformité maîtrisées simplifieront le déploiement des outils de learning

Les technologies propulsées par l’IA ont ouvert la voie à de nouvelles exigences et pratiques en matière de sécurité, qui doivent être prises en compte dans tout projet d’implémentation technologique. Chaque année voit émerger de nouvelles directives sur l’IA. L’Union européenne a été la première à adopter un cadre législatif complet sur l’IA, et rien qu’aux États-Unis, des centaines de réglementations liées à l’IA ont vu le jour en 2025. 

Face à des technologies IA en constante mutation, les équipes juridiques sont sous pression. Elles découvrent de nombreux outils et technologies de formation IA pour la première fois, tout en devant garantir la sécurité et la conformité de l’entreprise. Mais les choses avancent. Plus les équipes juridiques travaillent avec l’IA et s’approprient ces outils, plus les décisions en matière de gouvernance sont prises rapidement.

À l’ère des nouvelles technologies de formation, les équipes juridiques et de gouvernance ne doivent plus être perçues comme un frein, mais comme de véritables partenaires. Intégrez-les dès le départ. Donnez-leur l’espace pour apprendre aux côtés des équipes L&D, mais aussi apporter leur contribution sur la sécurité et les dispositifs de contrôle et contribuer à réduire les obstacles en aval. 

Martin Hess le dit très bien : « Intégrez les équipes juridiques. Associez aussi les représentants du personnel. Faites-les avancer à vos côtés, car eux aussi débutent avec l’IA. Gardez-le à l’esprit, et faites preuve de bienveillance. C’est très, très important. »

Vers des technologies de formation plus matures et maîtrisées

Les technologies de formation ne seront jamais figées. Elles doivent continuer à évoluer au rythme des besoins de l’organisation et des capacités des équipes. Mais une chose est sûre : les équipes learning et les outils qu’elles mobilisent doivent aider l’entreprise à traduire en permanence l’évolution des priorités en compétences concrètes. Elles doivent ouvrir des espaces pour la mise en pratique, renforcer les compétences sans augmenter les effectifs, et évoluer de manière responsable dans le respect des exigences de gouvernance, de réglementation et de confiance.

Une telle transformation ne se fait pas de manière isolée. Elle repose sur une collaboration étroite entre dirigeants, éditeurs de solutions et équipes learning, RH et IT. Comme le souligne Fiona Leteney : « Ce sont les échanges entre fournisseurs et entreprises qui feront la différence, car c’est ensemble que l’avenir se construit. »

Pour les organisations et les équipes L&D prêtes à se former rapidement, à adopter l’IA et à embarquer leurs équipes, l’avenir des technologies de formation est déjà là.

→ Regardez l’intégralité du webinaire L’avenir des technologies learning pilotées par l’IA et deux autres sessions de notre série La révolution de l’IA.

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Car l’IA, à elle seule, n’est plus un facteur de différenciation : elle est désormais démocratisée et accessible à tous, y compris à vos concurrents. Ce qui fera la différence, ce sont vos équipes. C’est pourquoi, cette année plus que jamais, investir dans les talents est aussi stratégique qu’investir dans la technologie. 

En tant que leaders, notre rôle ne consiste pas seulement à accroître la productivité : nous devons aussi aider chacun à développer ses compétences jour après jour. C’est devenu une condition essentielle à la santé et à la croissance des organisations à l’ère de l’IA.

Le paysage du learning en 2026

Tout repose sur les personnes. C’était vrai l’an dernier. Et l’année d’avant. Ce qui change, en revanche, ce sont les outils dont nous disposons pour accompagner et développer nos équipes. Mais concrètement, quelles sont les évolutions ?

1. L’importance des compétences ne cesse de croître. Le rythme de l’innovation fait évoluer les compétences plus vite que jamais. Résultat : leur durée de vie se réduit fortement, en particulier pour celles liées à l’IA. Dès lors, les organisations qui tirent leur épingle du jeu sont celles qui s’appuient sur les compétences pour rester agiles. Avoir une vision plus claire des compétences au sein de vos équipes permet d’identifier précisément où les collaborateurs peuvent monter en compétences, s’adapter et progresser rapidement, en adéquation avec les priorités de l’entreprise.
2. L’IA permet désormais de proposer des expériences de formation personnalisées à grande échelle. Les collaborateurs peuvent aujourd’hui s’entraîner et mettre en pratique de nouveaux acquis à la demande, dans un environnement contrôlé. Grâce au coaching IA, chaque collaborateur peut apprendre au moment qui lui convient et bénéficier d’un feedback personnalisé, pour mieux assimiler ses nouvelles connaissances et progresser plus efficacement. Par ailleurs, l’IA intègre de mieux en mieux le contexte d’apprentissage de chacun, ce qui rend ses retours de plus en plus précis.
3. L’IA ouvre un champ inédit de données sur les compétences, la formation et les contenus. Elle permet désormais d’analyser un vaste ensemble d’expériences de formation. Vous pouvez ainsi examiner l’ensemble de vos contenus de formation, articles, cours, podcasts, classes ou diplômes, puis exploiter ces informations pour identifier les contenus et parcours qui génèrent réellement les résultats attendus par votre organisation. Il s’agit d’un ensemble de données entièrement nouveau, jusqu’ici inaccessible.  Cette nouvelle visibilité permet désormais de déployer des initiatives de développement des compétences à fort impact.

L’IA relève le niveau d’exigence. Elle ne supprime pas le travail.

L’IA ne remplacera pas les équipes. 

Voici pourquoi. Nous pouvons utiliser les gains d’efficacité qu’elle génère pour permettre à chacun d’être plus productif à temps égal, ou accomplir la même quantité de travail en moins de temps. Le choix rationnel est de tirer parti du gain d’efficacité. Autrement dit, augmenter la production avec le même effectif, plutôt que ralentir l’activité et réduire les équipes.

Il y aura toujours un avantage concurrentiel pour ceux qui travaillent une heure de plus.

Même si l’IA gagne en sophistication, elle ne supprime pas le travail. Selon Forbes, les dirigeants utilisent davantage l’IA que les managers, et les managers davantage que les contributeurs individuels. En d’autres termes, l’usage de l’IA est impulsé au sommet, avant de se diffuser progressivement dans toute l’organisation. Pourtant, ces dirigeants ne se retrouvent pas soudainement avec plus de temps libre parce qu’ils utilisent davantage l’IA. L’IA ne remplace pas leur travail. Elle élève le niveau d’exigence en matière d’efficacité, de performance et de résultats. 

Le fait que l’IA gagne en sophistication ne signifie pas que nous travaillerons moins. Au contraire, les employeurs attendront davantage d’impact à investissement égal. C’est une excellente nouvelle pour le marché de l’emploi. 

D’après le rapport State of AI 2025 de McKinsey, 80 % des répondants indiquent que leur organisation poursuit avant tout des objectifs d’efficacité avec l’IA, « mais celles qui en tirent le plus de valeur fixent aussi des objectifs de croissance ou d’innovation. » C’est là que se joue la création de valeur. Il ne s’agit pas simplement d’accélérer ce que nous faisons déjà. Il s’agit d’inventer de nouvelles façons de travailler, de développer les talents et d’innover pour soutenir la croissance.

Et l’IA ne peut pas y parvenir seule. Pour réussir à grande échelle, la transformation portée par l’IA doit s’appuyer sur le développement humain et la créativité. Point.

L’avenir appartient à ceux qui savent apprendre

Dans un monde porté par l’IA, la compétence la plus précieuse n’est pas de tout savoir. C’est de savoir apprendre. L’avenir du travail ne sera pas déterminé par le niveau d’intelligence de nos machines, mais par la manière dont nous choisissons d’investir dans le potentiel humain.

Les entreprises qui réussiront dans cette nouvelle ère ne seront pas celles qui disposeront de l’IA la plus avancée, mais celles qui auront su maîtriser la formation personnalisée à grande échelle. Celles qui construisent des équipes agiles, solides et capables d’apprendre jour après jour. 

Alors je repose la question : si l’IA progresse chaque jour, vos équipes progressent-elles aussi ?

Elles le devraient.

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Dans le cadre d’une discussion intitulée « L’équipe RH du futur assistée par l’IA », Ali Bebo, directrice RH chez Pearson, et Susie Lee, Chief Learning Officer in Residence chez Degreed, ont expliqué ce que cette évolution signifie concrètement pour les équipes RH et quelles actions engager dès maintenant. Voici les points à retenir :

1. Les carrières linéaires cèdent la place à des systèmes de carrière flexibles

Pendant des décennies, la plupart des entreprises ont envisagé l’évolution professionnelle comme une progression linéaire, échelon après échelon. Du junior au senior. Du collaborateur au manager. Toujours vers le haut. 

Ce modèle ne fonctionne plus face aux parcours professionnels non linéaires d’aujourd’hui. 

Les postes évoluent trop vite. Les compétences deviennent rapidement obsolètes. Et pousser tout le monde vers des fonctions managériales sous prétexte d’« évoluer » finit par générer du désengagement, aussi bien chez les collaborateurs que chez les managers. 

Dans ce contexte, le monde du travail devient plus complexe pour tous, d’autant plus que le modèle obsolète de la carrière linéaire reste profondément ancré dans l’esprit de nombreux collaborateurs. Ali Bebo explique qu’à mesure que les parcours de carrière se complexifient, de plus en plus de collaborateurs se retrouvent bloqués à des moments clés, sans savoir quelle direction prendre ni comment progresser. En parallèle, les équipes RH cherchent des réponses à des questions très concrètes : « Comment réussir l’entrée dans le monde du travail après les études ? Comment accompagner l’évolution des collaborateurs sur des parcours très différents, de l’ingénierie aux opérations en passant par l’industrie ? ».

Ce défi constitue un enjeu croissant pour les équipes RH. D’où la nécessité, pour les entreprises et en particulier pour les équipes RH, de repenser en profondeur les modèles de progression de carrière et de prendre pleinement en charge cette transformation. Comme le souligne Ali Bebo, l’alternative consiste à passer à un système plus fluide et intégré : « Il s’agit avant tout de concevoir des systèmes de carrière qui offrent des repères clairs, à la manière d’un GPS, au sein de l’architecture des parcours. L’objectif est d’aider chacun à comprendre ce qu’implique le passage d’un poste à un autre et à s’y préparer. »

Mais même dans un système structuré, les collaborateurs doivent toujours franchir des moments de transition, d’une phase à une autre. Pour Ali Bebo, la réponse repose sur l’hyperpersonnalisation : un système dynamique de gestion des talents, capable de s’adapter aux compétences, au parcours et aux objectifs de chaque collaborateur. 

Quelle différence entre un système de carrière et une progression linéaire ? Un système de carrière adaptable :

• décompose les postes en tâches, compétences et modes de travail, plutôt qu’en descriptifs figés ;
• favorise les mobilités horizontales, transversales ou par projet, et pas uniquement les promotions ;
• permet des trajectoires de carrière parallèles, afin d’évoluer aussi bien comme expert que comme manager ;
• agit comme un GPS des talents, en aidant chacun à se projeter vers la suite, et pas seulement vers l’échelon supérieur.

Dans des systèmes coopératifs et personnalisés de ce type, les collaborateurs ne restent plus bloqués à des moments de transition, sans possibilité d’évoluer ou de changer de fonction. Les organisations gagnent aussi en souplesse et peuvent redéployer les talents plus facilement à mesure que les priorités évoluent.

2. Pour piloter la transformation liée à l’IA, les RH doivent adopter une logique produit

La fonction RH ne peut plus se limiter à un rôle de support. Elle doit désormais penser et agir comme une organisation orientée produit. Pendant des années, les équipes RH et L&D ont été structurées autour de programmes, de politiques et de processus. Le travail s’organisait alors par cycles successifs : concevoir, déployer, évaluer, puis recommencer avec un nouveau projet. Ce modèle reposait sur un principe de relative stabilité des postes, des compétences et des besoins de l’entreprise sur une période donnée.

Or, le rythme du changement à l’ère de l’IA remet profondément ce principe en cause. 

En adoptant une véritable logique produit, les équipes RH peuvent repenser la manière dont elles conçoivent et déploient les dispositifs de formation et de développement des talents. Dans un modèle RH orienté produit :

• Les collaborateurs sont considérés comme des utilisateurs, et non comme de simples bénéficiaires de programmes.
• Les parcours de carrière, la formation et l’expérience talents sont pensés comme des systèmes vivants, et non comme des interventions ponctuelles.
• La réussite se mesure à travers l’adoption, les résultats et l’amélioration continue.
• Les RH travaillent en étroite collaboration avec les équipes technologiques, data et métiers, en itérant à partir des usages réels et des retours terrain. Avec humour, Ali Bebo qualifie même le partenariat entre les RH et l’IT de nouveau « power couple ».

À mesure que l’IA redéfinit les workflows et nécessite de nouvelles compétences, les RH ne peuvent plus se permettre des cycles de planification trop longs ni une focalisation excessive sur les contenus. La durée de vie des compétences se réduit fortement, en particulier pour celles liées à l’IA. Les équipes RH doivent adopter les mêmes réflexes que les équipes produit : livrer, tester, apprendre et s’adapter.

« Nous devons raccourcir nos cycles de développement pour adopter un fonctionnement plus agile, avec des livraisons trimestrielles qui enrichissent progressivement notre offre », suggère Ali Bebo.

Face à l’accélération des transformations, cet état d’esprit devient d’autant plus essentiel que les entreprises s’orientent vers des systèmes de carrière dynamiques et des dispositifs de développement alimentés par l’IA. Les solutions et systèmes RH doivent évoluer en continu, en fonction des besoins en compétences, des comportements des collaborateurs et des priorités de l’entreprise.

Sans logique produit, les RH risquent de consacrer trop de temps à concevoir des dispositifs de développement, des stratégies de compétences ou des architectures « irréprochables », qui deviennent obsolètes dès leur lancement ou peu de temps après. À l’inverse, un cadre inspiré de l’approche produit crée un système plus agile, capable de proposer rapidement des programmes de développement des talents et des compétences et de les faire évoluer au fil des besoins.

3. Savoir apprendre est devenu une compétence clé

D’ici 2030, près de 65 % des compétences professionnelles auront évolué, mais les formations d’aujourd’hui ne peuvent prémunir les organisations contre les disruptions de demain. Le seul avantage réellement durable dans les années à venir résidera donc dans l’agilité d’apprentissage. C’est pourquoi « apprendre à apprendre », comme le souligne Pearson, est devenu un enjeu clé pour les entreprises. 

La capacité d’apprentissage est devenue la compétence qui résiste à l’épreuve du temps. Lorsque les collaborateurs développent rapidement de nouvelles compétences, ils peuvent suivre le rythme des transformations. Et une organisation capable d’évoluer rapidement est mieux préparée pour relever les défis de demain.

L’IA facilite et accélère l’apprentissage en proposant des contenus personnalisés et un accompagnement directement intégré au travail quotidien. Pour autant, les capacités humaines d’adaptation, de réflexion et de mise en pratique restent indispensables. Apprendre reste, avant tout, une affaire humaine.

Les équipes RH et L&D peuvent rendre la formation plus efficace en orientant les collaborateurs vers les compétences qui contribuent à l’innovation et à la croissance de l’entreprise. Chez Pearson, par exemple, l’innovation constitue un enjeu central, et Ali Bebo souligne qu’elle s’appuie sur de nombreuses « sous-compétences », telles que la créativité, l’expertise client, le diagnostic et la résolution de problèmes. 

Une fois ces compétences clés clairement identifiées, les apports des sciences de l’apprentissage permettent d’accélérer et de rendre plus efficace la montée en compétences à l’échelle individuelle. 

Les organisations qui réussiront demain ne seront pas celles qui proposent le plus de cours ou les meilleurs outils d’IA. Ce seront celles qui permettent de développer rapidement des capacités clés, mais aussi celles dont les équipes apprennent efficacement et savent clairement sur quoi concentrer leurs efforts.

Ce que cela implique pour les leaders et l’avenir des RH

Les carrières linéaires cèdent la place à des systèmes de carrière. Les métiers se décomposent en compétences et en tâches. L’IA devient un partenaire du quotidien. Et l’agilité d’apprentissage s’impose comme la nouvelle valeur de référence. Ces évolutions sont concrètes et appellent des réponses immédiates. 

Pour garder une longueur d’avance, les responsables RH doivent se poser les bonnes questions :

1. Dans quels domaines nos modèles de carrière sont-ils trop rigides au regard des réalités du travail d’aujourd’hui ?
2. Quelles tâches, plutôt que quels postes, sont les plus susceptibles de bénéficier de l’IA ?
3. Nos stratégies de formation développent-elles réellement l’adaptabilité, ou se limitent-elles à l’accumulation de certifications ?
4. Comment mesurons-nous la réussite : uniquement par l’efficacité, ou aussi par le niveau de préparation des équipes ?

Une transformation créatrice de valeur commence avec les ressources humaines. Donnez à vos équipes RH les moyens de cette ambition. Pour en savoir plus et aller plus loin, regardez le webinaire « L’équipe RH du futur assistée par l’IA ».

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