Maîtriser les bases avant l’IA : pourquoi les compétences numériques sont la clé d’une adoption réussie

La transformation numérique est partout. Pourtant, une étude récente menée par Odoxa pour Dell et le BDM en 2025 révèle un paradoxe inquiétant : 60 % des professionnels en France ne maîtrisent pas les outils numériques de base nécessaires à leur quotidien, et ce chiffre atteint 45 % même chez les cadres. Ces chiffres interrogent : comment espérer adopter des technologies de pointe comme l’intelligence artificielle générative si les fondations numériques sont fragiles ?

Chez SoSharp, nous pensons que ce n’est pas un obstacle, mais une formidable opportunité de repenser l’adoption technologique.

Une fracture de compétences bien réelle

Contrairement à certaines idées reçues, la fracture numérique ne se limite plus aux seniors ou aux publics éloignés de l’emploi. Elle traverse aussi les entreprises. Et cette réalité a des conséquences directes :

• Les outils numériques déjà en place sont souvent sous-utilisés

• L’arrivée de nouveaux outils génère de la méfiance, voire du rejet

• Le discours de transformation porté par les directions peut paraître déconnecté du terrain

Cette dissonance entre la stratégie et la réalité opérationnelle freine l’innovation… avant même que l’IA entre en jeu.

L’IA générative : une technologie émotionnellement chargée

Contrairement à un nouvel outil bureautique, l’intelligence artificielle générative ne se contente pas de changer les processus : elle touche à des dimensions sensibles du travail comme la créativité, la prise de décision ou la légitimité professionnelle.

Elle suscite donc autant de fascination que de craintes :

• Vais-je être remplacé ?

• Est-ce que je vais comprendre comment ça marche ?

• Est-ce vraiment utile pour mon métier ?

Ces sentiments sont légitimes. Et ils montrent que l’adoption de l’IA est d’abord un sujet humain et culturel, avant d’être technique.

On n’adopte pas bien une technologie qu’on ne comprend pas

Ce qui empêche les équipes d’exploiter les outils d’IA générative, ce n’est pas un manque de potentiel technologique. C’est :

• Un manque de confiance

• Une faible maîtrise des outils numériques de base

• Une absence de culture du test, de l’erreur et de l’expérimentation

Autrement dit, on ne peut pas réussir l’adoption de l’IA si les fondations numériques sont vacillantes.

L’approche SoSharp : faire de l’IA un levier d’acculturation

Nous ne séparons pas l’appropriation des outils d’IA de la montée en compétences numériques. Au contraire, nous faisons de l’un un levier pour l’autre. Notre méthode repose sur trois principes simples et concrets :

1. Diagnostiquer la réalité des usages

Nous ne partons pas de ce que les équipes “devraient” savoir faire, mais de ce qu’elles font réellement au quotidien. C’est à partir de là qu’on peut bâtir un programme pertinent.

2. Former par la pratique

Des modules courts, concrets, centrés sur des cas d’usage réels. On n’enseigne pas l’IA en théorie, on la met dans les mains des équipes pour qu’elles expérimentent, testent, questionnent.

3. Accompagner dans la durée

Parce que l’adoption n’est pas un sprint mais un processus, nous intégrons du feedback, du coaching, et des ajustements progressifs. L’objectif : créer des réflexes, pas des one-shots.

L’IA, catalyseur de compétences et de confiance

Loin d’être une technologie à “subir”, l’IA générative peut devenir un formidable accélérateur de transformation… à condition de l’aborder avec méthode.

Il ne s’agit pas d’attendre que toutes les compétences numériques soient maîtrisées pour “enfin” parler d’IA. Il s’agit de créer une dynamique où l’IA devient un outil pour apprendre, progresser, et remettre les équipes au centre de la transformation.

Et si, finalement, la meilleure façon de combler la fracture numérique… c’était de commencer par faire, ensemble, avec ce que l’on a déjà ?