Pour tirer tout le parti de l'IA, il faudra désapprendre les vieilles recettes du succès

Le succès est parfois un handicap. C'est l'un des enseignements les plus stimulants de l'étude mondiale publiée par Strand Partners pour AWS. Les start-up « AI native » prennent de l'avance non seulement parce qu'elles exploitent l'IA, mais parce qu'elles n'ont aucun héritage organisationnel à préserver. Avec 28 % de start-up AI native et une croissance annuelle moyenne de 165 %, la France illustre cette rupture. De quoi poser une question peu habituelle aux responsables formation : comment aider une organisation à désapprendre ce qui a fait sa réussite ?

Les chiffres impressionnent. La France compte déjà 28 % de start-up « AI native », soit la troisième plus forte concentration mondiale derrière Israël et les États-Unis. Leur croissance annuelle moyenne atteint 165 %, contre 60 % pour les autres start-up françaises. Elles sont également beaucoup plus nombreuses à utiliser l'IA pour la recherche et développement (60 % contre 42 %), la prise de décision stratégique (66 % contre 36 %) ou encore les simulations et jumeaux numériques. Enfin, 78 % d'entre elles se déclarent prêtes pour les systèmes agentiques et la robotique, contre seulement 19 % des entreprises dans leur ensemble. Ces chiffres ne racontent pourtant pas seulement une avance technologique. Ils révèlent une différence beaucoup plus profonde. Les start-up AI native ne réussissent pas parce qu'elles utilisent davantage l'IA ; elles réussissent parce qu'elles ont été conçues autour de ce que l'IA rend possible.

Le passage le plus éclairant de l'étude tient en une phrase : les entreprises traditionnelles ajoutent l'IA à ce qu'elles font déjà ; les start-up AI native construisent leur activité à partir de ce que l'IA permet de faire. Cette distinction mérite que les responsables formation s'y arrêtent. D'un côté, l'IA améliore des processus existants. De l'autre, elle conduit à imaginer des produits, des services et des organisations qui n'auraient tout simplement pas vu le jour auparavant. Les entreprises établies cherchent naturellement à accélérer leur fonctionnement. Les start-up partent d'une feuille blanche et se demandent d'abord ce que l'IA autorise désormais, avant de concevoir leur façon de travailler. Les unes optimisent leur histoire ; les autres écrivent directement la suivante.

On attribue volontiers leur avance à leur jeunesse, à leur culture numérique ou à leur maîtrise des technologies. L'étude invite à une autre lecture. Les start-up n'ont ni procédures anciennes à préserver, ni chaînes de validation héritées, ni organisations bâties avant l'arrivée de l'IA générative. Elles n'ont pas à convaincre qu'il faut abandonner des pratiques qui ont produit des résultats pendant vingt ans. Elles construisent directement avec les contraintes et les possibilités d'aujourd'hui. À l'inverse, les entreprises établies disposent d'un formidable capital d'expérience. Mais cette expérience s'incarne dans des méthodes, des processus, des circuits de décision et des indicateurs qui peuvent rendre plus difficile l'exploration de nouveaux modèles de fonctionnement.

C'est ici que l'étude AWS interpelle directement les responsables formation. Leur mission n'est sans doute plus seulement d'accompagner l'acquisition de compétences sur les outils d'IA, mais d'aider les métiers à identifier les habitudes qui limitent désormais leur capacité d'innovation. Comment amener des collaborateurs expérimentés à remettre en question des pratiques qui ont fait leurs preuves ? Comment créer des dispositifs qui autorisent l'expérimentation, valorisent les approches alternatives et rendent légitime l'abandon de certains réflexes professionnels ? L'enjeu n'est pas de renier l'expérience, mais de distinguer ce qui demeure pertinent de ce qui appartient à un environnement désormais révolu.

Les responsables formation parlent souvent de montée en compétences. L'IA leur impose peut-être un défi plus inhabituel : développer la capacité des organisations à abandonner certaines recettes qui ont pourtant largement contribué à leur réussite. Cette compétence n'apparaît dans aucun référentiel. Elle ne s'acquiert ni par une démonstration produit ni par un cours sur le prompting. Elle suppose de questionner les évidences, de revisiter les processus et d'accepter que le succès d'hier ne constitue plus toujours le meilleur guide pour demain. Si les chiffres de l'étude AWS montrent que les start-up AI native prennent de l'avance grâce à leur capacité à construire autrement, les entreprises établies devront sans doute apprendre, elles, à désapprendre intelligemment. C'est peut-être là le véritable chantier de la formation à l'IA.