Stratégie

Le principal frein à l'IA ? Le manque de compétences, selon les DSI

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De nombreux DSI considèrent que le manque d'expertise interne a été un obstacle majeur à leurs projets d'IA au cours de l'année écoulée.

PublicitéLe manque d'expertise freine les initiatives en IA dans de nombreuses organisations. La connaissance superficielle de cette technologie empêche les professionnels de concrétiser pleinement le potentiel de l'IA. Selon l'étude « State of the CIO » 2026 menée par CIO.com (voir encadré méthodologie), le manque de compétences internes a été le principal défi rencontré par les équipes informatiques dans la mise en oeuvre de stratégies d'IA au cours des 12 derniers mois, un problème identifié par 40% des répondants.

Cette pénurie est particulièrement criante pour les postes à l'intersection de l'IA et de la cybersécurité, explique Ha Hoang, DSI de Commvault, fournisseur de solutions de cyber-résilience. Les entreprises de cybersécurité comme Commvault ont besoin de personnes capables de comprendre les données et opérations et de traduire les analyses de risques en décisions opérationnelles, précise-t-elle.

Les fournisseurs ont également besoin d'ingénieurs et d'analystes sachant sécuriser les modèles d'IA, protéger les données d'entraînement et détecter les menaces liées à l'IA, telles que l'injection de prompts et l'empoisonnement de modèles, ajoute-t-elle. « À mesure que l'automatisation pilotée par l'IA transforme les opérations informatiques et de sécurité, les DSI et les RSSI auront besoin de professionnels capables d'interpréter, d'optimiser et de gouverner les systèmes d'IA, et non pas seulement de surveiller les alertes, remarque Ha Hoang. Nous aurons besoin de moins de spécialistes et de davantage de généralistes maîtrisant l'IA et capables d'évoluer au rythme des avancées technologiques. »

Les limites des modèles hiérarchiques

Une partie du problème réside dans la pénurie de personnes qui comprennent la puissance de l'IA et peuvent anticiper l'évolution des technologies, ajoute Anand Srinivasan, directeur de la stratégie chez o9 Solutions, fournisseur de plateformes de planification basées sur l'IA. « Le défi ne se limite pas à une pénurie d'experts en IA, mais révèle un fossé structurel plus profond entre l'organisation des entreprises et les possibilités offertes par l'IA moderne, explique-t-il. La plupart des grandes organisations fonctionnent encore selon des modèles décisionnels hiérarchiques et cloisonnés, conçus pour la stabilité et le fonctionnement à l'échelle, et non pour la rapidité et l'adaptabilité. »

Ainsi, le principal défi en matière d'expertise ne se limite pas à la conception de systèmes d'IA, mais concerne également la refonte des processus décisionnels et leur mise en oeuvre à l'échelle de l'entreprise, affirme Anand Srinivasan. L'IA peut engendrer des changements considérables en termes d'agilité et d'adaptabilité, mais seulement si les capacités de prise de décision permettent aux organisations de transformer leur stratégie en actions plus rapidement et avec moins de risques, remarque-t-il.

PublicitéMutation rapide des compétences

Le directeur de la stratégie de o9 Solutions souligne encore que l'intelligence artificielle évolue à une vitesse fulgurante et que l'expertise en la matière est en constante mutation. « Les compétences en Machine Learning traditionnel sont rapidement supplantées par les besoins en IA générative, en IA agentique et en gouvernance de l'IA, souligne Anand Srinivasan. Les salariés possédant des compétences en IA bénéficient désormais de salaires nettement supérieurs à ceux de leurs homologues occupant les mêmes fonctions, mais ne possédant pas ces compétences. »

Au-delà des défis posés par une technologie en constante évolution, le manque d'expertise en IA constitue un problème majeur, note AJ Sunder, DSI et directeur des produits chez Responsive, éditeur de logiciels. Selon lui, de nombreuses personnes possèdent des connaissances en IA, mais beaucoup n'ont pas une compréhension approfondie de son déploiement permettant de répondre aux besoins des entreprises. « Il y a clairement une pénurie de personnes capables de concevoir des systèmes d'IA fiables, sécurisés et déployables à grande échelle, explique-t-il. L'abondance de compétences sensibilisées à l'IA, combinée à la pénurie de personnes capables de les traduire en applications d'IA fonctionnelles, crée un problème considérable. »

Responsive a eu du mal à trouver des collaborateurs possédant ce niveau d'expertise, mais l'entreprise a eu la chance de recruter des compétences idoines, indique AJ Sunder. « Les types de problèmes d'IA que nous résolvons exigent une expertise dans le traitement de contenu à grande échelle, avec toute la complexité inhérente à l'hétérogénéité des données d'entreprise, souligne-t-il. Il n'y a pas beaucoup de personnes possédant l'expérience suffisante pour résoudre ce type de problèmes à grande échelle. »

La formation permanente

Responsive a également privilégié la formation pour développer son expertise, des équipes internes pilotant le programme pédagogique, explique AJ Sunder. L'entreprise, spécialisée en IA, avait une longueur d'avance car elle s'était déjà concentrée sur cette technologie avant l'essor actuel. « Nous avons eu la chance de pouvoir compter sur des personnes talentueuses qui ont rapidement compris le rythme d'évolution de l'IA et l'importance de l'apprentissage par la pratique, de l'expérimentation, des essais et erreurs, et de la remise en question des acquis pour acquérir de nouvelles compétences, ajoute-t-il. Cela impliquait que nous apprenions, partagions et enseignions les uns aux autres collectivement. »

L'entreprise constitue également ses équipes en associant des spécialistes de l'IA à des experts du domaine plutôt que de les isoler, précise AJ Sunder. Responsive a aussi investi massivement dans des outils d'IA permettant à un plus grand nombre d'ingénieurs de contribuer aux fonctionnalités à base d'IA sans nécessiter de connaissances approfondies en Machine Learning. « Il n'est pas nécessaire que tout le monde soit expert en IA immédiatement », affirme-t-il.

AJ Sunder s'interroge sur la nécessité de multiplier le recours à des programmes de formation externes, estimant qu'il y en a peut-être déjà trop. « Une formation structurée est nécessaire pour amener la plupart, voire la totalité, des membres de votre équipe à un niveau de connaissances de base, et cette formation existe, dit-il. Au-delà, l'apprentissage non structuré, les exercices pratiques et la création de solutions utiles, au-delà des tutoriels de type "Hello World", sont bien plus efficaces que n'importe quel programme de formation de longue durée. Cela s'explique principalement par la rapidité de l'évolution des technologies. »

Revoir le processus de recrutement

Commvault se concentre également sur les méthodes de formation interne et la requalification de ses employés, précise Ha Hoang. L'entreprise explore également des partenariats avec des universités et des formations intensives en cybersécurité. « Les compétences les plus difficiles à trouver sont celles qui combinent les fondamentaux de la sécurité avec la gouvernance des modèles d'IA ou l'outillage en automatisation, indique-t-elle. De nombreux professionnels maîtrisent l'un ou l'autre aspect de la question, mais pas les deux. »

Les entreprises doivent également faire preuve de flexibilité quant à leur conception de l'expertise en IA, ajoute-t-elle. « De nombreuses organisations s'appuient encore sur des descriptions de poste rigides qui survalorisent les années d'expérience ou les certifications spécifiques, alors que les candidats possèdent des compétences transférables, mais n'ont pas le titre exact ou l'expérience requise sur tel outil, souligne Ha Hoang. Les DSI visionnaires repensent le processus de recrutement en privilégiant les compétences et une mentalité d'apprentissage plutôt qu'une expérience limitée. »

Article rédigé par

Grant Gross, CIO US (adapté par Reynald Fléchaux)

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