En bref : D'après le dernier rapport de Forrester, les employés européens manquent de compétences en IA, freinant ainsi la compétitivité des entreprises du continent par rapport à leurs homologues américains. Le rapport souligne que l'Europe doit améliorer la formation en IA, instaurer une utilisation éthique de l'IA et préparer les employés à faire confiance aux systèmes d'IA pour ne pas perdre du terrain dans la course à l'IA.
Sommaire
Le dernier rapport de Forrester, “European Employees Are Falling Behind US Workers On AI Skills”, met en évidence un écart croissant entre les États-Unis et l’Europe dans leur capacité à intégrer l’IA dans leurs dynamiques économiques. Alors que l’IA s’impose comme un levier majeur de productivité et d’innovation, le manque de confiance et de compétences en IA des employés européens freine la compétitivité des entreprises européennes.
L’AI Quotient : un nouveau baromètre de maturité
Le cœur du rapport repose sur un indicateur inédit : l’AI Quotient (AIQ). Celui-ci évalue la capacité des individus et des organisations à s’adapter, collaborer et exploiter l’IA pour générer des résultats commerciaux. Loin d’un simple indice technique, il s’agit d’un baromètre stratégique, qui mesure autant la confiance des employés que la cohérence des formations, la vitesse d’adoption ou la capacité à intégrer l’IA dans les processus métier.
Or, sur ce terrain, l’Europe marque clairement le pas. Alors que les États-Unis intensifient leurs investissements (62,5 milliards d’euros en 2023 contre 9 milliards dans l’UE), l’AIQ européen souffre de plusieurs fragilités : une formation encore inégale, des salaires moins attractifs (notamment en France où le taux de salaire est de 37 % par rapport aux Etats-Unis), et une moindre confiance des employés vis-à-vis des outils d’IA.
Des formations encore trop disparates
Le déficit de formation reste une faiblesse structurelle : seules 52 % des entreprises européennes proposent une formation cohérente à l’IA, contre 62 % côté américain. Ce retard nourrit un climat d’incertitude : bien que les employés européens soient aussi motivés que leurs homologues américains pour développer leurs compétences en IA, ils restent moins confiants dans son usage (48 % contre 59 % aux États-Unis). Au-delà des compétences techniques, c’est surtout la familiarité cognitive avec l’IA qui fait défaut, notamment la maîtrise du prompt engineering et la compréhension des enjeux éthiques.
Le rapport souligne que les deux continents partagent pourtant une même priorité : utiliser l’IA générative pour améliorer la productivité. Mais là encore, les chiffres révèlent un écart : 36 % des entreprises américaines ont déjà déployé des solutions de GenAI, contre 32 % en Europe, 43 % considèrent l'adoption des nouvelles technologies comme une priorité absolue contre 37 % en France.
Le rapport met également en lumière un écart de perception sur la formation en IA entre les décideurs commerciaux et technologiques et les autres employés. Il souligne plusieurs pistes d’amélioration pour les entreprises européennes, notamment la mise en place de formations régulières permettant de suivre le rythme de l’évolution rapide des technologies IA.
Selon, l'analyste principal Indranil Bandyopadhyay :
"Le retard de l'Europe en matière d'adoption, de développement et d'investissement dans l'IA est un défi majeur dans une économie de plus en plus axée sur l'IA. L'amélioration du QAI des employés n'est plus facultative - elle est essentielle pour retenir les talents, stimuler la productivité et favoriser l'innovation. Les dirigeants européens doivent se concentrer sur des programmes structurés de formation à l'IA, sur l'utilisation éthique de l'IA et sur la préparation des employés à faire confiance aux systèmes d'IA et à collaborer avec eux. En ne prenant pas ces mesures, l'Europe risque de perdre du terrain dans la course à l'IA, ainsi que la productivité et l'innovation qu'elle apporte".
Pour mieux comprendre (assisté par l'IA)
Qu'est-ce que le 'prompt engineering' et pourquoi est-il important dans le contexte de l'IA ?
Le 'prompt engineering' est une technique où des instructions ou des 'prompts' spécifiques sont conçus pour guider un modèle d'IA afin d'obtenir des résultats souhaités. Cela est crucial dans le contexte de l'IA car il détermine l'efficacité et la précision des réponses générées par l'IA, influençant ainsi l'adoption et l'utilisation efficace de ces technologies.
Quels sont les principaux défis réglementaires liés à l'intégration de l'IA en Europe ?
Les défis réglementaires en Europe incluent la protection des données, la vie privée, et l'éthique de l'IA. L'Union européenne cherche à établir des règles strictes pour garantir l'utilisation responsable et équitable de l'IA, ce qui peut parfois freiner l'innovation rapide.