IA en formation : de l'expérimentation à l'investissement

Deux mondes qui se parlent rarement, l’université publique et l’entreprise, sont arrivés au même point de bascule sur l’IA. Le temps où l’on essayait pour voir est fini. Vient celui où il faut décider quoi financer, et prouver que ça sert.

À Rennes, une expérimentation qui pose ses règles

L’Université de Rennes a lancé une expérimentation d’IA générative pensée pour être maîtrisée de bout en bout. La solution est hébergée sur Eskemm Data, un centre de données breton dédié à l’enseignement supérieur et à la recherche, plutôt que sur une plateforme commerciale lointaine. L’objectif affiché n’est pas de déployer un outil, mais de co-construire avec ses utilisateurs un cadre d’usage.

L’ordre des mots compte. On ne demande pas aux enseignants et aux personnels de s’adapter à un outil imposé : on construit l’outil et ses règles avec eux. C’est une approche lente. C’est aussi la seule qui produit des usages tenables, parce qu’elle traite l’appropriation comme un préalable, pas comme un problème à régler après coup.

L’établissement prolonge la démarche vers l’extérieur, avec une semaine « IA et société » ouverte au public début septembre 2026 et une offre annoncée de formations courtes à destination des entreprises. La logique reste la même : comprendre avant d’outiller.

En entreprise, la fin de l’expérimentation gratuite

Le mouvement côté entreprise part du même constat, avec un moteur différent : l’argent. Après deux années d’essais tous azimuts, les directions financières reprennent la main. Le cabinet Forrester prévoit qu’un quart des investissements en IA initialement prévus pour 2026 seront repoussés à 2027, le temps de trier ce qui rapporte de ce qui amuse.

Le même cabinet avance un chiffre qui explique cette prudence : seuls 15 % des décideurs ont observé une amélioration de leur EBITDA grâce à leurs projets d’IA sur les douze mois précédents, et moins d’un tiers parviennent à relier ces projets à un gain mesurable. L’expérimentation a coûté cher et prouvé peu. La consolidation qui s’ouvre exige, elle, un retour sur investissement démontrable.

Ce que ça change pour la formation

Quand l’argent devient rare et scruté, la formation ne disparaît pas. Elle se resserre. On ne forme plus « à l’IA » en général, comme on aurait initié une classe à un sujet d’actualité. On forme des personnes précises à des tâches précises, avec un résultat attendu.

Cette bascule remanie les programmes. Une formation qui se contente de présenter des outils vieillit en quelques mois et ne prouve rien. Une formation qui part d’un métier, de ses gestes réels et de ce qui lui fait perdre du temps, produit un effet qu’on peut constater sur le terrain. La première rassure. La seconde tient.

C’est la conviction qui structure notre offre de formation à l’IA : commencer par l’usage concret d’une équipe, pas par un catalogue de fonctionnalités. Nous ne sommes pas encore certifiés Qualiopi, la démarche est en cours, et nous ne promettons donc aucun financement public à ce stade. Ce que nous promettons, c’est une formation adossée à des tâches vérifiables plutôt qu’à un vernis technologique.

La vraie question, pour un responsable formation comme pour un enseignant, n’est plus « quel outil choisir ». C’est « qu’est-ce que mes équipes sauront faire à la sortie qu’elles ne savaient pas faire avant ». Tant qu’on ne peut pas y répondre, on est encore en train d’expérimenter.

Sources

• actu.univ-rennes.fr, « Comment l’Université de Rennes s’empare des intelligences artificielles génératives », 2026.
• ICTjournal, « Forrester prédit un ralentissement des investissements IA en 2026 », 5 novembre 2025.