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De l'utilité des "agents IA" en formation : entre illusion et impact durable
28 AOÛT 2025
L’IA agentique : nouveau standard de l’intelligence artificielle appliquée ? Les agents IA s'installent un peu partout (dans les événements professionnels, les discours des fournisseurs, la communication interne…). Systèmes réputés intelligents, proactifs, capables d’agir, d’apprendre et de décider, ils seraient la promesse d'un saut qualitatif majeur… Pour l'heure la réalité est plus nuancée. Nombre de projets échouent ou stagnent, faute de maturité technique ou de vision claire. D'où cette prochaine méditation ouverte aux services formation-RH : comprendre ce qu’est réellement un agent IA et en identifier les usages "sensés" au service de la montée en compétences et de la performance des collaborateurs. Plutôt que de tester pour tester : discerner, comme toujours, ce qui vaut d’être intégré dans la stratégie formation.

Multiplication des effets d’annonce sous étiquette “agent IA”

Le terme est devenu omniprésent, engageant. Pourtant, peu de projets méritent vraiment ce label. Le rapport du Gartner* est sans appel : « plus de 40 % des projets d’IA agentique seront abandonnés d’ici fin 2027 en raison de coûts croissants et d’une valeur métier peu claire ». Mieux encore : parmi les milliers de fournisseurs vantant des capacités agentiques, seuls environ 130 offrent des véritables agents. Cela témoigne d’un phénomène que le Gartner appelle l’« agent washing » : on recycle sous une nouvelle marque des chatbots ou des assistants IA anciens sans aucune autonomie réelle. Aujourd’hui, ces projets ne sont souvent que des expériences ou des preuves de concept poussées par le buzz, souvent mal appliquées.

Des bénéfices de l’agentique en formation (sous réserve de maîtrise)

Ce mouvement vers l'IA agentique ne doit toutefois plus être ignoré. Le Gartner anticipe qu’en 2028, 15 % des décisions au quotidien seront prises de façon autonome par des agents IA (contre 0 % en 2024) et que 33 % des applications d’entreprise intégreront cette technologie (contre moins de 1 % aujourd’hui).

Dans le domaine de la formation professionnelle, les cas d’usage prometteurs ne manquent pas : un agent IA peut piloter automatiquement l’ajustement d’un parcours de formation en fonction de la progression réelle du salarié, proposer des ressources pédagogiques ciblées selon les écarts observés entre les compétences détenues et requises, ou encore identifier des opportunités de développement individuel à partir de signaux faibles (performance, historique de formation, préférences d’apprentissage, etc.). Il peut aussi faciliter l’onboarding en automatisant la mise à disposition de contenus personnalisés selon les profils et les métiers, ou encore accompagner les managers dans l’animation des entretiens professionnels en leur fournissant des suggestions d’actions de montée en compétences adaptées. Plus en amont, ces agents peuvent analyser les données RH et métiers pour anticiper les besoins en compétences émergentes et alimenter les plans de développement à l’échelle d’un collectif ou d’une organisation. Bref, des agents capables non seulement de détecter, mais d’agir… Les responsables formation en ont rêvé ? l'IA agentique le fera (peut-être) ! À condition de ne pas tout mélanger : automatisation pour les tâches linéaires, assistants pour les recherches ponctuelles, agents pour les décisions à enjeux : ce triptyque pragmatique reste la meilleure boussole pour éviter de s’enthousiasmer à mauvais escient.

Comment éviter les pièges et construire du durable

Pour le Gartner, les raisons d'échouer tiennent à l'incertitude du ROI, à des coûts mal maîtrisés et, souvent, à une gouvernance insuffisante. À quoi l'on peut ajouter que 95 % des projets d’IA générative pilotés en entreprise n’apportent aucun impact mesurable au compte de résultat (source : MIT). Cela rappelle à quel point la performance et l’intégration dans les workflows sont plus déterminants que le simple effet de nouveauté. Dans ce cheminement, on reconnaîtra un segment de la "Hype Curve" du Gartner, celui qui permet de digérer l'inévitable désillusion pour mieux repartir du bon pied. Cela signifie pour les responsables formation qu’il faut poser des critères rigoureux : l’agent doit apprendre dans la durée, s’inscrire dans l’écosystème numérique, garantir la maîtrise des données, et s’appuyer sur un modèle économique pertinent. Inutile de rappeler que toutes les compétences du service formation devront alors être mobilisées (ingénierie financière, ergonomie des postes de travail, compétences data, capacité à nouer des liens avec les tierces parties dans l'entreprise, etc.). L’objectif n’est pas de packager une solution en un clic, mais de l’entraîner, la superviser, l’améliorer. Il sera vital de renforcer la culture IA au sein des équipes : pas dans le but de coder des agents IA, mais pour être à même de les questionner, d'évaluer leur utilité et de piloter leur usage. La vigilance est de mise : se méfier de ce qui paraît trop beau pour être vrai… Choisir un agent IA, c’est construire une compétence, pas consommer une tendance. Les équipes formation se décideront donc avec discernement, en se mettant à distance du matraquage publicitaire ambiant.

Gartner – Press Release “Gartner predicts over 40 percent of agentic AI projects will be canceled by end of 2027

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